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PRIVACIDAD Y ANONIMIZACIÓN DE DATOS PDF

Casas, Jordi/Romero, Cristina

Sinopsis: En este libro se trata el papel que tiene la preservación de la privacidad en el proceso de publicación de datos. En concreto, se ven los principales métodos de enmascaramiento de datos y el modelo de k-anonimidad, que representa uno de los modelos más conocidos y empleados en los procesos de anonimización. El objetivo de estos procesos es asegurar la privacidad de los datos de la ciudadanía cuando se publica información que contiene datos personales. Por un lado, la publicación de estos datos es muy útil para la investigación que realizan instituciones, universidades y empresas

sión en la privacidad. El deber de transparencia y consentimiento, las técnicas de anonimización, la privacidad por defecto y desde el diseño que se abordan en el trabajo son elementos esenciales para un desa-rrollo respetuoso del . big data. Mar España Martí Directora de la Agencia Española de Protección de Datos

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9788491169383 ISBN
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Notas actuales

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Sofi Voighua

1 Jul 2019 ... La anonimización de los datos personales ha adquirido un valor ... las medidas necesarias para garantizar la privacidad de las personas.

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Mattio Mazios

Y dentro de esa responsabilidad, aparecen métodos como la anonimización de los datos personales. El uso de datos anonimizados es una posibilidad que tienen las empresas para tratar la información cumpliendo lo establecido en el RGPD para garantizar la privacidad de las personas. En los Registros de Salud desde el punto de vista de privacidad y Anonimización hablamos de 4 tipos de atributos (variables) Los identificadores: tales como nombre, cédula, sexo, edad Los cuasi identificadores: tales como los datos que de manera indirecta ayudan a identificar un individuo, como nombre de los padres, dirección, lu

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Noe Schulzzo

Sinopsi. En este libro se trata el papel que tiene la preservación de la privacidad en el proceso de publicación de datos. En concreto, se ven los principales métodos de enmascaramiento de datos y el modelo de k-anonimidad, que representa uno de los modelos más conocidos y empleados en los procesos de anonimización.

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Jason Statham

Otras técnicas de anonimización relevantes y a tener en cuenta son, la llamada privacidad diferencial y la k-nonimización, donde la primera parte del supuesto de que el riesgo sobre la privacidad de una persona no debería aumentar por el mero hecho de que sus datos se encuentren una base de datos en relación a otras fuente de riesgo que no impliquen el acceso a dicha base, incluyéndose ... El tratamiento masivo de datos mediante el uso de técnicas basadas en big data, inteligencia artificial o machine learning obliga a la implementación de garantías o mecanismos para preservar la privacidad y el derecho a la protección de datos personales, entre ellas las basadas en la anonimización.

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Jessica Kolhmann

La protección de la privacidad debe llevarse a cabo de un modo proactivo, y no reactivo, lo que conllevará la asunción de las medidas de seguridad necesarias para garantizar la misma, desde el momento en el que se diseñe el sistema mediante el que se llevará a cabo la anonimización de los datos. 2. Principio de privacidad por defecto. La anonimización de datos consiste en aplicar un conjunto de técnicas para proteger la privacidad de los datos personales, y es especialmente relevante cuando se quieren compartir con terceros. Su objetivo no es otro que el de minimizar el riesgo de identificar a las personas que aparecen en dichos datos.