tut. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Enginyeria de la Informació i de les Comunicacions)
| Títol variant: |
Privacidad en grafos dinámicos |
| Títol variant: |
Privacy in dynamic graphs |
| Data: |
2025 |
| Resum: |
La protecció de dades és un tema cada cop més rellevant en tots els àmbits. En particular, és preocupant en xarxes que generen grans volums de dades i interaccions constants, com ara les de transaccions o comunicacions. Aquestes xarxes sovint es modelen com a grafs, els quals poden evolucionar al llarg del temps amb canvis en els nodes i les relacions. Aquest component temporal comporta nous desafiaments en matèria de privacitat i dificulta la protecció de la informació confidencial. Per aquest motiu, es presenten dos mètodes de protecció de dades basats en els conceptes de k-anonimitat i Privacitat diferencial. Per avaluar els algorismes implementats, s'utilitzen mètriques de similaritat, utilitat i estructurals, adaptades específicament per comparar grafs temporals. Especialment, es vol analitzar si els grafs protegits preserven les seves característiques quan es detecten comunitats, que s'utilitza TSCAN per fer aquesta tasca. |
| Resum: |
La protección de datos es un tema cada vez más relevante en todos los ámbitos. En particular, resulta preocupante en redes que generan grandes volúmenes de datos e interacciones constantes, como las de transacciones o comunicaciones. Estas redes a menudo se modelan en grafos, los cuales pueden evolucionar a lo largo del tiempo con cambios en los nodos y las relaciones. Este componente temporal conlleva nuevos desafíos en materia de privacidad y dificulta la protección de la información confidencial. Por este motivo, se presentan dos métodos de protección de datos basados en los conceptos de k-anonimato y Privacidad diferencial. Para evaluar los algoritmos implementados, se utilizan métricas de similitud, utilidad y estructurales, adaptadas específicamente para comparar grafos temporales. En especial, se quiere analizar si los grafos protegidos preservan sus características al detectar comunidades, donde se usa TSCAN. |
| Resum: |
Data privacy is becoming increasingly relevant across all fields. In particular, it is a growing concern in networks that generate large volumes of data and constant interactions, such as transaction or communication networks. These networks are often modeled as graphs, which can evolve over time with changes in nodes and relationships. This temporal aspect introduces new privacy challenges and makes it harder to protect sensitive information. For this reason, two data protection methods are presented, based on k-anonymity and Differential privacy. To evaluate the implemented algorithms, similarity, utility, and structural metrics are used, specially adapted to compare temporal graphs. Specifically, one of the goals is to analyze whether the protected graphs preserve their features when community detection algorithms are applied, using TSCAN for this task. |
| Drets: |
Aquest document està subjecte a una llicència d'ús Creative Commons. Es permet la reproducció total o parcial, la distribució, i la comunicació pública de l'obra, sempre que no sigui amb finalitats comercials, i sempre que es reconegui l'autoria de l'obra original. No es permet la creació d'obres derivades.  |
| Llengua: |
Català |
| Titulació: |
Grau en Enginyeria de Dades [2503758] |
| Pla d'estudis: |
Enginyeria de Dades [1394] |
| Document: |
Treball final de grau ; Text |
| Matèria: |
Grafs temporals ;
Protecció ;
K-anonimitat ;
Privacitat diferencial ;
Similaritat ;
Utilitat ;
Estructurals ;
TSCAN ;
Grafos temporales ;
Privacidad ;
K-anonimato ;
Privacidad diferencial ;
Similaridad ;
Utilidad ;
Estructurales ;
Temporal graphs ;
Privacy ;
K-anonymity ;
Differential privacy ;
Similarity ;
Utility ;
Structural |
visitant ::
identificació
tut. (Universitat Autònoma de Barcelona. Departament d'Enginyeria de la Informació i de les Comunicacions)
