Estudio de modelos de privacidad de datos

Visca Zanoni, Ramiro Eugenio

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.


Detalles Bibliográficos
2021
PROYECTOS-MI
APRENDIZAJE PROFUNDO
PRIVACIDAD DIFERENCIAL
DESARROLLO DE SOFTWARE
APRENDIZAJE AUTOMÁTICO
INVESTIGACIÓN
SEGURIDAD DE DATOS
Inglés
Universidad ORT Uruguay
RAD
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