[en] The exploitation of personal microdata (such as census data, preferences or medical records) is of great interest for the data mining community. Such data often include sensitive information that can be directly or indirectly related to individuals. Therefore, privacy-preserving measures should be undertaken to minimize the risk of re-identification and, hence, of disclosing confidential information on the individuals. In the past, many privacy-preserving methods have been developed to deal with numerical data, but approaches tackling the protection of nominal values are scarce. Since the utility of this kind of data is closely related to the preservation of their semantics, in this work, we exploit several semantic technologies to enable a semantically-coherent protection of nominal data. Specifically, we use ontologies as the ground to propose a semantic framework that enables an appropriate management of nominal data in data protection tasks; such framework consists on a set of operators that characterize and transform nominal data while taking into account their semantics. Then, we use this framework to adapt perturbative privacy-preserving methods to the nominal domain. Specifically, we focus on methods based on the two main principles underlying to data protection: permutation-based approaches, i.e., rank swapping, and noise addition. The proposed methods have been extensively evaluated with real datasets. Experimental results show that a semantically-coherent management of nominal data significantly improves the semantic interpretability and the utility of the protected outcomes.

[es] La explotación de microdatos personales (p. ej., datos del censo, preferencias, o registros de salud) es de gran interés para la minería de datos. Tales datos a menudo contienen información sensible que puede ser directa o indirectamente relacionada con los individuos. Por tanto, resulta necesario implementar medidas para preservar la privacidad y para minimizar el riesgo de re-identificación y, por consiguiente, de revelación de información confidencial sobre los individuos. Pese a que se han desarrollado numerosos métodos para preservar la privacidad de datos numéricos, la protección de valores nominales ha recibido escasa atención. Puesto que la utilidad de este tipo de datos está estrechamente relacionada con la preservación de su semántica, en este trabajo explotamos varias tecnologías semánticas para posibilitar una protección coherente con el significado de los datos nominales. Específicamente, utilizamos ontologías como base para proponer un marco de trabajo semántico que permita manejar datos nominales según su significado en tareas de protección; dicho marco consta de un conjunto de operadores que caracterizan y transforman datos nominales a la vez que tienen en consideración su semántica. A partir de aquí, utilizamos este marco para adaptar métodos perturbativos de preservación de la privacidad al dominio nominal. Particularmente, nos centramos en métodos basados en los dos principios subyacentes a la protección de los datos: enfoques basados en permutación, concretamente, rank swapping, and adición de ruido. Los métodos propuestos han sido extensamente evaluados con conjuntos de datos reales. Resultados experimentales muestran que manejar los datos nominales semánticamente mejora significativamente la interpretabilidad y la utilidad de los resultados protegidos.