Aprendizaje supervisado para el enlace de registros a través de la media ponderada

Empreu sempre aquest identificador per citar o enllaçar aquest ítem http://hdl.handle.net/10045/40451
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Títol: Aprendizaje supervisado para el enlace de registros a través de la media ponderada
Autors: Abril, Daniel | Navarro Arribas, Guillermo | Torra, Vicenç
Paraules clau: Enlace de registros | Record linkage | Privacidad de datos | Data privacy | Riesgo de divulgación | Disclosure risk
Àrees de coneixement: Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial
Data de publicació: de setembre-2014
Editor: Universidad de Alicante
Citació bibliogràfica: Actas de la XIII Reunión Española sobre Criptología y Seguridad de la Información : celebrado del 5 al 8 de septiembre 2014, Alicante, pp. 281-284
Resum: En el área de la privacidad de datos, las técnicas para el enlace de registros son utilizadas para evaluar el riesgo de revelación de un conjunto de datos protegido. La idea principal detrás de estas técnicas es enlazar registros que hacen referencia a un mismo individuo, entre diferentes bases de datos. En este trabajo se presenta una variación del enlace de registros basada en una media ponderada para calcular distancias entre registros. Mediante el uso de un método supervisado de aprendizaje nuestra propuesta permite determinar cuáles son los pesos que maximizan el número de enlaces entre los registros de la base de datos original y su versión protegida. El resultado de este trabajo se aplica en la estimación del riesgo de revelación de datos protegidos.
Patrocinadors: Esta investigación está parcialmente financiada por el MICINN (proyectos ARES-CONSOLIDER INGENIO 2010 CSD2007-00004, TIN2010-15764 y TIN2011-27076-C03-03) y por by the EC (FP7/2007-2013) Data without Boundaries (número de subvención 262608). Algunos de los resultados presentados en este artículo han sido obtenidos gracias al Centro de Supercomputación de Galicia (CESGA). El trabajo contribuido por el primer autor ha sido parte de un programa de doctorado en Informática de la Universidad Autónoma de Barcelona (UAB).
URI: http://hdl.handle.net/10045/40451
ISBN: 978-84-9717-323-0
Idioma: spa
Tipus: info:eu-repo/semantics/conferenceObject
Revisió científica: si
Apareix a la col·lecció: Congresos - RECSI 2014 - Comunicaciones

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