[en] We deal with SDC from the computer science community perspective. The focus lies on two mainstream privacy models: k-anonymity and differential privacy. Once a privacy model has been selected, the goal is to enforce it while preserving as much data utility as possible. The main objective of this thesis is to improve the data utility in k-anonymous and differentially private data releases. k-Anonymity has several drawbacks. On the disclosure limitation side, there is a lack of protection against attribute disclosure and against informed intruders. On the data utility side, dealing with a large number of quasi-identifier attributes is problematic. We propose a relaxation of k-anonymity that deals with these issues. Differential privacy limits disclosure risk through noise addition. The Laplace distribution is commonly used for the random noise. We show that the Laplace distribution is not optimal: the same disclosure limitation guarantee can be attained by adding less noise. Optimal univariate and multivariate noises are characterized and constructed. Common mechanisms to attain differential privacy do not take into account the users' prior knowledge; they implicitly assume zero initial knowledge about the query response. We propose a mechanism that focuses on limiting the knowledge gain over the prior knowledge. Microaggregation-based k-anonymity and differential privacy can be combined to produce microdata releases with the strong privacy guarantees of differential privacy and improved data accuracy.

[es] Adoptamos aquí el proceder de la comunidad informática y nos ocupamos de dos de los principales modelos de privacidad: k-anonimato y privacidad diferencial. Una vez seleccionado un modelo de privacidad, el objetivo pasa a ser cumplir con sus requisitos, a la vez que se trata de preservar la máxima utilidad posible para los datos El k-anonimato presenta algunos problemas. En relación a la limitación del riesgo de revelación, no protege contra la revelación de atributos, ni contra intrusos informados. En relación a la utilidad de los datos, tratar con ficheros que tienen un número elevado de atributos cuasi-identificadores es problemático. Proponemos un nuevo modelo basado en la relajación del requisito de indistinguibilidad que establece el k-anonimato. La privacidad diferencial limita el riesgo de revelación añadiendo un ruido aleatorio al resultado de las consultas. Habitualmente se utiliza la distribución de Laplace para generar dicho ruido. En esta tesis mostramos que la distribución de Laplace no es óptima. Asimismo, caracterizamos y construimos las distribuciones óptimas (univariante y multivariante). Los mecanismos usuales para obtener privacidad diferencial no tienen en cuenta este conocimiento previo; implícitamente, se supone un conocimiento nulo. Proponemos un mecanismo para obtener privacidad diferencial orientado a limitar la ganancia de conocimiento del usuario con respecto a su conocimiento previo. El k-anonimato y la privacidad diferencial son a menudo presentados como nociones de privacidad contrapuestas. Mostramos que tomando como datos de partida para obtener privacidad diferencial un conjunto de datos k-anónimo (construido mediante un cierto tipo de microagregación) se reduce la cantidad de ruido necesaria y se mejora la utilidad de la información.