Estudio de modelos de privacidad de datos
Supervisor(es): Yovine, Sergio Fabián
Resumen:
El presente trabajo surge como una investigación motivada por la necesidad de proteger la privacidad de los usuarios de sistemas en contextos de análisis estadístico, inteligencia artificial y publicación de datos. El trabajo se enfoca en las áreas de ciberseguridad y salud. La tesis presenta un estudio detallado del estado del arte y propone y evalúa experimentalmente diversas técnicas basadas en privacidad diferencial, analizando en cada caso el compromiso entre fuga de privacidad y pérdida de exactitud en las predicciones. Además se desarrolla un software que facilita el diseño y la realización de experimentos que combinan privacidad y aprendizaje automático.
| 2021 | |
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PROYECTOS-MI APRENDIZAJE PROFUNDO PRIVACIDAD DIFERENCIAL DESARROLLO DE SOFTWARE APRENDIZAJE AUTOMÁTICO INVESTIGACIÓN SEGURIDAD DE DATOS |
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| Inglés | |
| Universidad ORT Uruguay | |
| RAD | |
| http://hdl.handle.net/20.500.11968/4629 | |
| Acceso abierto |
