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dc.contributor.advisorAstorga Burgo, Jasone
dc.contributor.advisorHuarte Arrayago, Maider
dc.contributor.authorOtaño Ceballos, Peru
dc.date.accessioned2017-11-02T14:53:44Z
dc.date.available2017-11-02T14:53:44Z
dc.date.issued2017-07
dc.date.submitted2017-07
dc.identifier.otherTFG 2017-182
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10810/23286
dc.description.abstract[EU]Proiektu honen helburua gaur-egun anonimizaziorako existitzen diren teknikei bu-ruzko ikasketa bat egitea da, Big Data ingurunean duten aplikazioa ikusteko. Publikatzen diren datu-baseen konfidentzialtasuna babesteko helburua dute teknika horiek, ezauga-rri nabarmenak orokortuz edo ezabatuz. Aldi berean Machine Learning algoritmoei bu-ruzko ikasketa bat egingo da, anonimizazio teknika horiek automatizatzeko eta horien eraginkortasuna handitzeko. Gaur egungo gizarteak sortzen dituen datu kantitate izuga-rriak babestea oso garrantzitsua da. Era berean, anonimizazio lana era automatikoan egingo duen tresna bat kodetuko da, aurreko teknikak erabiliz. Azkenik, tresna horren funtzionamendua eta abiadura probatuz.es_ES
dc.description.abstract[EN]The aim of this project is the study of the existing anonymization techniques for in-formation data bases and their application to Big Data scenarios and the study of Ma-chine Learning algorithms to automate those and optimize those techniques. The tech-niques try to protect the confidentiality of the published data bases, through the suppre-ssion or generalization of sensible attributes. It is of great concern the protection of the vast information generated nowadays. During the project it will also be codified a tool for making possible an automatic easy anonymization of data bases, using Big Data tech-niques. Finally, is intended to test the tool.es_ES
dc.description.abstract[ES]El objetivo de este proyecto es el estudio de las técnicas existentes para la anonimi-zación de bases de datos y su aplicación en escenarios Big Data. Estas técnicas intentan proteger la confidencialidad de las bases de datos publicadas, mediante la supresión o generalización delos atributos sensibles. Al mismo tiempo se estudian algoritmos de Ma-chine Learning, para automatizar y optimizar dichas técnicas.Es importante proteger la gran cantidad de datos que diariamente se genera la sociedad. También se codifica una herramienta que permite anonimizar de forma fácil y automática bases de datos, utili-zando técnicas propias de los escenarios BigData. Finalmente, dicha herramienta se so-mete a pruebas.es_ES
dc.language.isoeuses_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/restrictedAccesses_ES
dc.subjectanonimizaziorako ikasketaes_ES
dc.subjectBig Dataes_ES
dc.subjectdatu baseen konfidentzialtasunaes_ES
dc.subjectMachine Learning algoritmoaes_ES
dc.titleAnonimizazio automatikoa Big Data inguruneanes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises_ES
dc.contributor.degreeGrado en Ingeniería en Tecnología de Telecomunicación;; Telekomunikazio Teknologiaren Ingeniaritzako Gradua


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