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Marco de medición de la privacidad

机译：隐私权衡量框架

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El aumento de sanciones por violaciones de la privacidad motiva la definición de una metodología de evaluación de la utilidad de la información y de la preservación de la privacidad de datos a publicar. Al desarrollar un caso de estudio se provee un marco de trabajo para la medición de la preservación de la privacidad. Se exponen problemas en la medición de la utilidad de los datos y se relacionan con la preservación de la privacidad en daos a publicar. Se desarrollan modelos de aprendizaje máquina para determinar el riesgo de predicción de atributos sensibles y como medio de verificación de la utilidad de los datos. Los hallazgos motivan la necesidad de adecuar la medición de la preservación de la privacidad a los requerimientos actuales y a medios de ataque sofisticados como el aprendizaje máquina.
机译：对侵犯隐私行为的制裁的增加激发了一种方法的定义，该方法用于评估信息的有用性和要发布的数据的隐私性。开发案例研究提供了衡量隐私保护的框架。在衡量数据的实用性时会出现问题，并且与要发布的数据的隐私保护有关。开发了机器学习模型来确定预测敏感属性的风险，并将其作为验证数据有用性的一种手段。这些发现激发了使隐私保护的度量适应当前要求以及诸如机器学习之类的复杂攻击手段的需求。

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