[ca] L'intercanvi de dades i protecció de la privadesa individual és un repte important a la societat moderna. El concepte de publicació de dades per preservar la privadesa (privacy preserving data publishing) aborda aquest problema permetent compartir dades sensibles valuoses alhora que protegeix el dret legal a la privadesa de les persones que les comparteixen. Permetre l'accés a aquesta informació és de gran valor per al bon desenvolupament de la investigació i diverses tecnologies sense la càrrega de les estrictes regulacions de privadesa que implica la informació privada. En aquesta tesi, ens hem centrat en l'estudi d'un marc concret de publicació de dades: la publicació contínua de dades, on les dades es publiquen de manera contínua mentre s'actualitzen entre publicacions. A continuació es descriuen les principals contribucions d'aquesta tesi a l'àmbit de la publicació contínua de dades. En primer lloc, hem estructurat el corpus de literatura existent. Hem identificat les principals categories d'atacants i hem organitzat les propostes existents en funció dels atacants, les garanties de privadesa i el tipus de dades. En segon lloc, vam examinar els requisits per a la m-invariància, una proposta reconeguda a la literatura, i com assolir aquests requisits d'una manera eficient. Les tècniques existents per generar conjunts de dades privats requereixen l'aplicació de la condició de m-elegibilitat, que restringeix la distribució de valors de dades sensibles dins del conjunt de dades. Hem investigat la importància d'aquesta propietat i els mètodes més eficients per gestionar conjunts de dades que no compleixen m-elegibilitat, minimitzant així la pèrdua d'utilitat. En tercer lloc, hem desenvolupat un enfocament computacionalment intensiu per optimitzar la utilitat de les publicacions. Els algorismes existents basats en la noció de m-invariància són heurístiques simples que no prioritzen la maximització de la qualitat de les dades sinó la velocitat d'execució. Hem creat un enfocament alternatiu que es dedica a optimitzar la qualitat de les dades. Els resultats demostren una millora substancial de la utilitat en relació amb els algorismes anteriors. Finalment, hem proposat dues noves nocions de privadesa per a la publicació contínua de dades. El primer és a,m-warden, una noció de privadesa que limita la capacitat d'un atacant probabilístic. Es tracta d'un observador maliciós que, coneixent les dades de l'usuari, pot inferir amb certa probabilitat la informació sensible de l'objectiu. D'altra banda, m-USP és una noció de privadesa dissenyada per permetre la republicació de dades entre dos editors de dades no comunicants, alhora que evita atacs derivats de la publicació no coordinada de dades.

[en] The issue of data sharing and the protection of individual privacy is a significant challenge in modern society. The concept of privacy preserving data publishing addresses this problem by enabling the sharing of valuable sensitive data while protecting the legal right to privacy of the individuals who share it. Allowing access to this information is of great value for the proper development of research and various technologies without the burden of strict privacy regulations that private information implies. In this thesis, we have focused on the study of a particular data publishing framework: continuous data publishing, where data is published continuously while being updated between publications. The principal contributions of this thesis to the area of continuous data publishing are described next. Firstly, we have structured the existing corpus of literature. We have identified the principal categories of attackers and organised the existing proposals based on their attacker capacities, privacy guarantees and dataset type. Secondly, we examined the requirements for m-invariance, a state-of-the-art proposal, and how to achieve these requirements in an efficient manner. Existing techniques for generating private datasets necessitate the enforcement of the m-eligible condition, which restricts the distribution of sensitive data values within the dataset. We have investigated the significance of this property and the most efficient methods for handling datasets that do not fulfil m-eligibility, thereby minimizing the loss of utility. Thirdly, we have developed a computationally intensive approach to optimize the utility of publications. Existing algorithms based on the m-invariance notion are simple heuristics that do not prioritize the maximization of data quality but rather the velocity of execution. We have created an alternative approach that is devoted to optimizing data quality. The results demonstrate a substantial enhancement in utility relative to previous algorithms. Finally, we have proposed two novel privacy notions for continuous data publishing. The first is a,m-warden, a privacy notion that limits the capacity of a probabilistic attacker. This is an malicious observer that, knowing the user's data, can infer with a certain probability the sensitive information of the target. On the other hand, m-USP is a privacy notion designed to permit the republication of data between two non-communicating data publishers, while simultaneously preventing attacks derived from the non-coordinated publication of data.