[en] In recent years, advances in technology and the Internet has resulted in a world where anyone can access a large amount of information on the net. A clear example is the use of social networks as Facebook or Twitter, which allow us to nd lots of tagged photos of unknown people. In this paper we place ourselves in a context in which someone publishes many pairs of data (ex. photos) and meta-data (ex. tags). Using advanced facial recognition algorithms, along with simple statistical algorithms a malicious intruder can get a lot more information than we could imagine at rst. Speci cally, one might take advantage of the high correlation between data and metadata to improve the prediction results in facial recognition algorithms, and thus obtaining precise and speci c information about the life of an individual. To prevent such attacks, we propose a scheme in which we randomize the metadata at rst in order to decrease the correlation, and then we use a symmetric encryption scheme to provide security issues. We use Canonical Correlation Analysis to measure the results of the decrease in the correlation. Moreover, we analyze how the correlation decreases after applying di erent randomization functions to meta-data. Also, we designed a speci c function, which we denoted as Quadratic Function, to remove the correlation e ciently and e ectively. As randomization of the metadata does not provide any security, we use a symmetric encryption scheme such as AES after the process of randomization. We also want that friendly parties can get original information of certain metadata. In consecuence, we propose a generalization of the Di e-Hellman key distribution protocol, which has a linear order of the number of partial keys transmitted over the set of people who share the key. We propose this key distribution in the context of a conventional topology, in which all members can communicate with each other, or a centralized topology, in which all members can communicate only with a distributor. Finally, we designe operations to add and remove members of a group, and we propose some generalizations.

[es] En los últimos años los avances en la tecnología y en Internet han resultado en un mundo en el que cualquier persona puede acceder a gran cantidad de información en la red. Un claro ejemplo se da con el uso de las redes sociales como Facebook o Twitter, que nos permiten encontrar gran cantidad de fotos etiquetadas de personas que no conocemos a priori. En este trabajo nos situamos en el contexto en que una persona publica en la red una serie de datos (p.ej fotos) y metadatos (p.ej etiquetas de fotos). El uso de algoritmos avanzados de reconocimiento facial, junto con algoritmos estadísticos sencillos pueden dar a un intruso mucha más información de la que podríamos imaginar en una primera instancia. En concreto, se puede aprovechar la alta correlación de los datos y metadatos para mejorar los resultados de predicción en los algoritmos de reconocimiento facial, obteniendo as información precisa y concreta sobre la vida privada de un individuo. Para evitar este tipo de ataques, proponemos un esquema en el que en primera instancia aleatorizamos los metadatos con el objetivo de disminuir la correlación existente, y después usamos un esquema de cifrado simétrico para dar seguridad sobre estos. Para medir dicha disminución en la correlación, usamos el Análisis de Correlación Canónica. Por otra parte, hemos analizado el comportamiento de la correlación tras aplicar los metadatos a distintas funciones, y diseñado una función a la que hemos llamado Función Cuadrática para eliminar la correlación de forma efectiva y e ciente. Como la aleatorización de los metadatos no proporciona ningún tipo de confidencialidad usamos un esquema de cifrado simétrico convencional como el AES tras aleatorizar los metadatos. Sin embargo, estamos interesados en que determinados grupos de personas puedan acceder a la información original de determinados metadatos. Para ello, proponemos una generalización del protocolo de distribución de claves de Di e-Hellman e ciente, que requiere un orden lineal del número de claves parciales transmitidas sobre el conjunto de personas que comparten la clave. Dicha distribución de claves se propondrá en una topología convencional, en el que todos los miembros se pueden comunicar entre sí , y una topolog ía centralizada, en donde todos los miembros se pueden comunicar únicamente con un distribuidor central. A su vez, hemos diseñado operaciones de adición y eliminación de miembros en los grupos, y hemos propuesto generalizaciones sobre los protocolos presentados.