A data marketplace system for prediction and statistical analysis over sensitive data / Nicolás Enrique Serrano Palacio ; tutor Fredy Enrique Cuenca Lucero
Tipo de material:
TextoIdioma: Inglés Idioma del resumen: Español Fecha de copyright: Urcuquí, 2021Descripción: 90 hojas : ilustraciones (algunas a color) ; 30 cm + 1 CD-ROMTema(s): Recursos en línea: Nota de disertación: Trabajo de integración curricular (Ingeniero/a en Tecnologías de la Información). Universidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay. Urcuquí, 2021 Resumen: Un mercado de datos es un sistema que permite una transacción entre aquellos que desean monetizar sus datos y aquellos interesados en conseguir información de los datos adquiridos. A cambio de un pago, es posible comprar datos de publicidad, demografía, salud pública, inteligencia de negocios y sensores en un mercado de datos. Lamentablemente, el paradigma dominante de los mercados de datos actuales sufre de filtración de datos: el que compra datos puede, en teoría, revender esos datos múltiples veces incluso ignorando un acuerdo de confidencialidad. Al igual que la propiedad intelectual confiere derechos exclusivos al autor, y por lo tanto previene que la invención sea comercializada sin su consentimiento, nosotros creemos que los dueños de los datos deberían tener propiedad exclusiva sobre los datos que colectan, limpian y almacenan. Hemos desarrollado un sistema de mercado de datos que preserva la privacidad de los mismos al permitir vender datos que pueden ser computados pero no descubiertos. Primero, un vendedor envía datos encriptados a un cliente, quien computa operaciones arbitrarias en datos encriptados como si fueran datos regulares. Gracias a la encriptación homomórfica, los resultados obtenidos del lado del comprador pueden ser desencriptados en el lado del vendedor en un segundo y definitivo intercambio de datos. Contamos con un prototipo funcional y lo hemos probado con dos diferentes ejemplos que nos permitieron verificar el uso del mismo en: un cálculo de valores agregados y un entrenamiento de un modelo de predicción basado en regresión logística con datos encriptados. La capacidad de prevenir filtración de datos podría cambiar el paradigma de la venta de datos.
| Tipo de ítem | Biblioteca actual | Signatura | Copia número | Estado | Fecha de vencimiento | Código de barras | Reserva de ítems | |
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Tesis
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Biblioteca Yachay Tech | ECMC0050 (Navegar estantería(Abre debajo)) | 1 | No para préstamo | T000117 |
Trabajo de integración curricular (Ingeniero/a en Tecnologías de la Información). Universidad de Investigación de Tecnología Experimental Yachay. Urcuquí, 2021
Incluye referencias bibliográficas (páginas 57-60)
Trabajo de integración curricular con acceso abierto
Texto (Hypertexto links)
Un mercado de datos es un sistema que permite una transacción entre aquellos que desean monetizar sus datos y aquellos interesados en conseguir información de los datos adquiridos. A cambio de un pago, es posible comprar datos de publicidad, demografía, salud pública, inteligencia de negocios y sensores en un mercado de datos. Lamentablemente, el paradigma dominante de los mercados de datos actuales sufre de filtración de datos: el que compra datos puede, en teoría, revender esos datos múltiples veces incluso ignorando un acuerdo de confidencialidad. Al igual que la propiedad intelectual confiere derechos exclusivos al autor, y por lo tanto previene que la invención sea comercializada sin su consentimiento, nosotros creemos que los dueños de los datos deberían tener propiedad exclusiva sobre los datos que colectan, limpian y almacenan. Hemos desarrollado un sistema de mercado de datos que preserva la privacidad de los mismos al permitir vender datos que pueden ser computados pero no descubiertos. Primero, un vendedor envía datos encriptados a un cliente, quien computa operaciones arbitrarias en datos encriptados como si fueran datos regulares. Gracias a la encriptación homomórfica, los resultados obtenidos del lado del comprador pueden ser desencriptados en el lado del vendedor en un segundo y definitivo intercambio de datos. Contamos con un prototipo funcional y lo hemos probado con dos diferentes ejemplos que nos permitieron verificar el uso del mismo en: un cálculo de valores agregados y un entrenamiento de un modelo de predicción basado en regresión logística con datos encriptados. La capacidad de prevenir filtración de datos podría cambiar el paradigma de la venta de datos.
Textos en inglés con resúmenes en español e inglés
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