Artículo:
Anonimización de datos guiada por pruebas para aplicaciones inteligentes

Fecha

2019-09-02

Editor

Sistedes

Publicado en

Actas de las XXIV Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2019)

Licencia Creative Commons

Resumen

En la actualidad gran cantidad de datos son compartidos para su uso, tratamiento o análisis entre empresas y terceros. Es habitual que estos datos tengan que ser protegidos con diferentes técnicas de preservación de la privacidad para dar cumplimiento a las leyes y regulaciones. Una de las técnicas más comunes es la anonimizacion que, aunque provee de privacidad a los datos, presenta como efecto colateral la perdida de información. Esta pérdida de información puede afectar negativamente al comportamiento de aquellos desarrollos altamente dependientes de dichos datos como son las aplicaciones inteligentes. Para abordar este problema, proponemos un enfoque guiado por pruebas para seleccionar el conjunto de datos anonimizado que mantenga un compromiso entre la calidad no funcional (privacidad) y la funcional (utilidad). Para ello se alimenta a las aplicaciones con los datos anonimizados para que tomen los patrones de comportamiento de estos, y seguidamente validar las predicciones con los datos originales, midiendo así su calidad funcional. Dicha calidad junto con la no funcional (privacidad), es ponderada según los criterios de usuario con el fin de alcanzar el punto de compromiso entre ambas características de calidad

Descripción

Acerca de Alonso, Cristian Augusto

Palabras clave

Anonimización, Aplicaciones Inteligentes, Privacidad, Pruebas De Software
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