[ca] El paradigma de la computació al núvol proporciona accés remot a potents infraestructures a cost reduït. Tot i que l'adopció del núvol ofereix nombrosos beneficis, la migració de dades sol requerir un alt nivell de confiança en el proveïdor de serveis i introdueix problemes de privacitat. En aquesta tesi es dissenyen tècniques per a permetre a usuaris del núvol protegir un conjunt de dades externalitzades. Les solucions proposades emanen del projecte H2020 de la Comissió Europea "CLARUS: User-Centered Privacy and Security in the Cloud". Els problemes explorats són la cerca sobre dades xifrades, la delegació de càlculs d'interpolació, els esquemes de compartició de secrets i la partició de dades. Primerament, s'estudia el problema de la cerca sobre dades xifrades mitjançant els esquemes de xifrat cercable simètric (SSE), i es desenvolupen tècniques que permeten consultes per rangs dos-dimensionals a SSE. També es tracta el mateix problema utilitzant esquemes de xifrat cercable de clau pública (PEKS), i es presenten esquemes PEKS que permeten consultes conjuntives i de subconjunt. En aquesta tesi també s'aborda la delegació privada de computacions Kriging. Kriging és un algoritme d'interpolació espaial dissenyat per a aplicacions geo-estadístiques. Es descriu un mètode per a delegar interpolacions Kriging de forma privada utilitzant xifrat homomòrfic. Els esquemes de compartició de secrets són una primitiva fonamental en criptografia, utilitzada a diverses solucions orientades al núvol. Una de les mesures d'eficiència relacionades més importants és la taxa d'informació òptima. Atès que calcular aquesta taxa és generalment difícil, s'obtenen propietats que faciliten la seva descripció. Finalment, es tracta el camp de la partició de dades per a la protecció de la privacitat. Aquesta tècnica protegeix la privacitat de les dades emmagatzemant diversos fragments a diferents ubicacions. Aquí s'analitza aquest problema des d'un punt de vista combinatori, fitant el nombre de fragments i proposant diversos algoritmes.

[en] The cloud computing paradigm provides users with remote access to scalable and powerful infrastructures at a very low cost. While the adoption of cloud computing yields a wide array of benefits, the act of migrating to the cloud usually requires a high level of trust in the cloud service provider and introduces several security and privacy concerns. This thesis aims at designing user-centered techniques to secure an outsourced data set in cloud computing. The proposed solutions stem from the European Commission H2020 project "CLARUS: User-Centered Privacy and Security in the Cloud". The explored problems are searching over encrypted data, outsourcing Kriging interpolation computations, secret sharing and data splitting. Firstly, the problem of searching over encrypted data is studied using symmetric searchable encryption (SSE) schemes, and techniques are developed to enable efficient two-dimensional range queries in SSE. This problem is also studied through public key encryption with keyword search (PEKS) schemes, efficient PEKS schemes achieving conjunctive and subset queries are proposed. This thesis also aims at securely outsourcing Kriging computations. Kriging is a spatial interpolation algorithm designed for geo-statistical applications. A method to privately outsource Kriging interpolation is presented, based in homomorphic encryption. Secret sharing is a fundamental primitive in cryptography, used in many cloud-oriented techniques. One of the most important efficiency measures in secret sharing is the optimal information ratio. Since computing the optimal information ratio of an access structure is generally hard, properties are obtained to facilitate its description. Finally, this thesis tackles the privacy-preserving data splitting technique, which aims at protecting data privacy by storing different fragments of data at different locations. Here, the data splitting problem is analyzed from a combinatorial point of view, bounding the number of fragments and proposing various algorithms to split the data.