[ca] La computació descentralitzada és un paradigma que distribueix les tasques informàtiques i la presa de decisions mitjançant una xarxa, oferint avantatges, com resistència, escalabilitat, privadesa i menor dependència d'entitats centrals. La computació descentralitzada permet abordar la tensió existent entre el RGPD i l'anàlisi de macrodades. El RGPD pretén protegir els drets de privadesa de les persones i garantir el tractament responsable de les dades personals. En canvi, l'anàlisi de macrodades requereix sovint recopilar i processar grans quantitats de dades personals per descobrir correlacions, tendències i models predictius. Protocols descentralitzats com l'Aprenentatge Federat o l'Aprenentatge Federat Totalment Descentralitzat ofereixen una solució a aquest dilema en eliminar la necessitat d'intercanviar dades des dels dispositius client als servidors globals. En el seu lloc, les dades dels dispositius perifèrics s'utilitzen per entrenar els models localment, cosa que augmenta la privadesa. Aquesta tesi es centra en una de les qüestions més importants en aquest tipus de protocols: com garantir que tots els agents implicats actuïn com s'espera. Els nodes que es desvien deliberadament podrien fer-ho per atacar el sistema o simplement per aprofitar-se'n sense contribuir. Basant-nos en la noció de coutilitat, hem dissenyat diversos protocols per resoldre el conflicte entre la privadesa i algunes propietats de seguretat en tres escenaris diferents de computació descentralitzada i preservadora de la privadesa: i) Aprenentatge federat; ii) Aprenentatge totalment descentralitzat; i iii) Computació multipart. Aquests tipus de protocols faciliten la col·laboració entre múltiples parts o entitats per assolir un objectiu comú i operen sota certs supòsits de confiança.

[en] Decentralized computing is a paradigm that distributes computing tasks and decision-making across a network, offering benefits like resilience, scalability, privacy, and reduced reliance on central authorities. It can address the tension between GDPR and big data analytics, as GDPR aims to protect the privacy rights of individuals and ensure the responsible handling of personal data while big data analytics requires collecting and processing large amounts of personal data to uncover correlations, trends, and predictive models. Decentralized protocols such as Federated Learning or Fully Decentralized Federated Learning offer a solution to this dilemma by removing the need to exchange data from client devices to global servers. Instead, the raw data on edge devices are used to train the models locally, increasing data privacy. This thesis focuses on one of the most important issues in this type of protocol: how to ensure that all agents involved perform as expected. Nodes that deliberately deviate may do so to attack the system or simply to take advantage of it without contributing. Based on the notion of co-utility, we have designed several ethics-by-design frameworks to solve the conflict between privacy and some security properties in three different decentralized and privacy-preserving computing scenarios: i) Federated learning; ii) Fully decentralized learning; and iii) Multi-party computation. These types of protocols facilitate collaboration between multiple parties or entities to achieve a common goal and operate under certain trust assumptions.