Anonimización de datos guiada por pruebas para aplicaciones inteligentes

En la actualidad gran cantidad de datos son compartidos para su uso, tratamiento o análisis entre empresas y terceros. Es habitual que estos datos ten-gan que ser protegidos con diferentes técnicas de preservación de la privacidad para dar cumplimiento a las leyes y regulaciones. Una de las técnicas más comu-nes es la anonimización 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 alta-mente dependientes de dichos datos como son las aplicaciones inteligentes. Para abordar este problema, proponemos un enfoque guiado por pruebas para selec-cionar 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 fun-cional (privacidad), es ponderada según los criterios de usuario con el fin de al-canzar el punto de compromiso entre ambas características de calidad.

In Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos, Cáceres, Spain