ANÁLISIS DE TECNOLOGÍAS DE ANONIMIZACIÓN Y SEGURIDAD PARA LA MONETIZACIÓN DE DATOS PRIVADOS
Abstract
La información personal es un bien sumamente cotizado, pero para poder analizary trabajar con esta información es necesario tratar los datos previamente para vulnerarla privacidad de los usuarios.En esta memoria se realizará un análisis e implementación de una solución para entregarprivacidad y anonimización a la información personal que es intercambiada y analizada tantopor instituciones públicas como privadas.La solución aplicará el método de privacidad diferencial propuesto para bases de datos SQL yse extenderá al modelo de datos RDF, el cual será consultado mediante el lenguaje SPARQL. Personal information is a highly valued asset, but in order to be able to analyzeand work with this information is necessary to previously treat the data to not breach theprivacy of the users.In this undergraduate thesis an analysis and implementation of a solution will be carriedout to provide privacy and anonymization to the personal information that is exchanged andanalyzed by both public and private institutions.The solution will apply the differential privacy method proposed for SQL databases and it willbe extended to the RDF data model which will be queried using the language SPARQL.