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La k-anonimización para mantener la privacidad en el ámbito universitario

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La k-anonimización para mantener la privacidad en el ámbito universitario

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dc.contributor.author Arbelaez Rodriguez, Alejandro es_ES
dc.contributor.author Climent Aunes, Laura es_ES
dc.date.accessioned 2023-12-11T10:49:01Z
dc.date.available 2023-12-11T10:49:01Z
dc.date.issued 2023-10-06
dc.identifier.isbn 9788413960883
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10251/200587
dc.description.abstract [EN] In this paper, we present a set of k-anonymization techniques for sharing the results of university examinations and provide an e↵ective feedback in course evaluations. These techniques allow university lectures to share the examination results (with other universities or future students) in compliance with the General Data Protection Regulation (GDPR). Our empirical evaluation shows that k-anonymization allows a proper balance between the privacy of the informacion and the statistical properties of the original dataset. In particular, our simulations show that the k-anonymized dataset losses up to 5 % of the quality while significantly reducing the probability of re-identification. Therefore, our results suggest that k-anonimization is quite e↵ective to ensure an adequate protection of the sensible data while preserving its utility. es_ES
dc.description.abstract [ES] Este trabajo presenta un estudio del uso de técnicas de k-anonimización para preservar la privacidad al compartir los resultados de evaluaciones y proveer retro-alimentación en cursos universitarios. Estas técnicas de anonimización permiten a los profesores compartir los resultados con el curso (incluso con otras universidades o estudiantes de otros años) mientras se cumple con la regulación de protección de datos de la Unión Europea. Nuestros resultados muestran que la k-anonmización permite un balance entre la privacidad y la propiedades estadísticas de la información original. Especificamente, nuestras simulaciones indican que la k-anonimización pierde hasta un 5% de información mientras reduce la considerablemente probabilidad de inferir información sensible de los estudiantes. De esta manera, nuestro resultados muestran que la k-anonimización es una técnica efectiva para proteger la privacidad de los datos sensibles mientras se preserva su utilidad.  es_ES
dc.format.extent 13 es_ES
dc.language Español es_ES
dc.publisher Editorial Universitat Politècnica de València es_ES
dc.relation.ispartof In-Red 2023 - IX Congreso Nacional de Innovación Educativa y Docencia en Red
dc.rights Reconocimiento - No comercial - Compartir igual (by-nc-sa) es_ES
dc.subject K-anonimización es_ES
dc.subject Mantener la privacidad en el ámbito universitario es_ES
dc.subject GDPR es_ES
dc.subject Preservación de privacidad es_ES
dc.subject Privacy-preservation es_ES
dc.title La k-anonimización para mantener la privacidad en el ámbito universitario es_ES
dc.type Capítulo de libro es_ES
dc.type Comunicación en congreso es_ES
dc.identifier.doi 10.4995/INRED2023.2023.16594
dc.rights.accessRights Abierto es_ES
dc.description.bibliographicCitation Arbelaez Rodriguez, A.; Climent Aunes, L. (2023). La k-anonimización para mantener la privacidad en el ámbito universitario. Editorial Universitat Politècnica de València. 111-123. https://doi.org/10.4995/INRED2023.2023.16594 es_ES
dc.description.accrualMethod OCS es_ES
dc.relation.conferencename IN-RED 2023: IX Congreso de Innovación Educativa y Docencia en Red es_ES
dc.relation.conferencedate Julio 13-14, 2023 es_ES
dc.relation.conferenceplace Valencia, España es_ES
dc.relation.publisherversion http://ocs.editorial.upv.es/index.php/INRED/INRED2023/paper/view/16594 es_ES
dc.description.upvformatpinicio 111 es_ES
dc.description.upvformatpfin 123 es_ES
dc.type.version info:eu-repo/semantics/publishedVersion es_ES
dc.relation.pasarela OCS\16594 es_ES


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