Tesis doctoral de Javier Parra Arnau
Recientemente estamos siendo testigos del surgimiento de una amplia variedad de sistemas de información que adaptan la funcionalidad del intercambio de información para satisfacer los intereses específicos de sus usuarios. Muchos de estos sistemas de información personalizados se basan en la construcción de perfiles, especificados por el propio usuario, o inferidos a partir de su actividad pasada. La habilidad de estos sistemas para perfilar a los usuarios es, por tanto, lo que permite dicha inteligente funcionalidad, pero al mismo tiempo es la fuente de serios problemas de privacidad. aunque disponemos de una amplia gama de tecnologías para mitigar algunos de esos problemas, lo cierto es que el uso de estas tecnologías está lejos de ser generalizado. La principal razón es la ambigí¼edad que existe entre estas tecnologías y su eficacia en términos de protección de la privacidad. Además, puesto que estas tecnologías normalmente vienen a costa de funcionalidad del sistema y utilidad, es crucial evaluar si la ganancia en privacidad compensa el coste en utilidad. Por tanto, medir la privacidad que proporciona una cierta tecnología es esencial para determinar su beneficio global, comparar su eficacia con otras tecnologías, y optimizarla en términos del compromiso entre privacidad y utilidad que plantean. se ha dedicado un gran esfuerzo a investigar métricas tanto de privacidad como de utilidad. Sin embargo, muchas de estas métricas están ligadas a escenarios y modelos de adversario concretos, y por tanto son difíciles de generalizar o trasladar a otros contextos. Además, en aplicaciones que se prestan a la construcción de perfiles de usuario, hay pocas propuestas para evaluar la privacidad y las existentes no son justificadas de una manera apropiada o simplemente yerran al justificar la elección. la primera parte de esta tesis aborda el problema de cuantificar la privacidad de usuario. Primeramente, presentamos un marco teórico para sistemas de preservación de la privacidad, dotado de una visión unificadora de privacidad en términos del error de estimación incurrido por un atacante que tiene como objetivo revelar la información privada que el sistema debe encubrir. Nuestro análisis teórico muestra cómo un gran número de métricas de privacidad surgidas de aplicaciones diversas están relacionadas biyectivamente con este error de estimación, lo que permite interpretar y comparar estas métricas bajo una misma perspectiva. en segundo lugar, estudiamos cómo medir la privacidad en los sistemas de información personalizados. En concreto, proponemos dos métricas de privacidad de perfiles, y las justificamos basándonos, por un lado, en el argumento de jaynes detrás de los métodos de maximización de la entropía, y por otro lado, en resultados fundamentales del método de tipos y test de hipótesis. dotados de medidas cuantificables de privacidad y de utilidad, la segunda parte de esta tesis investiga mecanismos de perturbación de los datos para la mejora de la privacidad en dos tipos de sistemas de información personalizados. En particular, estudiamos la eliminación de etiquetas en aplicaciones de la web semántica, y la combinación de la falsificación y la supresión de puntuaciones en sistemas de recomendación. Diseñamos estos mecanismos para que alcancen el compromiso óptimo entre privacidad y utilidad, en el sentido de maximizar la privacidad para un nivel de utilidad deseado, o viceversa. Procedemos de una manera sistemática, utilizando la metodología de optimización multiobjetivo. Nuestro análisis teórico encuentra una solución cerrada al problema de eliminación óptima de etiquetas, y al problema de falsificación y supresión óptima de puntuaciones. además, presentamos una extensa caracterización teórica del compromiso entre privacidad y utilidad. Los experimentos llevados a cabo en aplicaciones reales muestran la eficacia de nuestros mecanismos en términos de protección de privacidad, funcionalidad del sistema y utilidad de los datos.
Datos académicos de la tesis doctoral «Privacy protection of user profiles in personalized information systems.«
- Título de la tesis: Privacy protection of user profiles in personalized information systems.
- Autor: Javier Parra Arnau
- Universidad: Politécnica de catalunya
- Fecha de lectura de la tesis: 02/12/2013
Dirección y tribunal
- Director de la tesis
- Jordi Forné Muñoz
- Tribunal
- Presidente del tribunal: josep Domingo ferrer
- felix Gomez marmol (vocal)
- (vocal)
- (vocal)