[ca] Aquesta tesi adopta el punt de vista de la comunitat informàtica. Ens centrem en dos models de privadesa àmpliament acceptats: el k-anonimat i la privadesa diferencial. Un cop triat el model de privadesa, l'objectiu passa a ser complir-ne els requisits, alhora que preservar la màxima utilitat possible en les dades resultants. L'objectiu principal d'aquesta tesi és la millora de la utilitat en la publicació de dades k-anònimes i diferencialment privades. El k-anonimat presenta alguns problemes. Pel que fa al risc de revelació, no protegeix contra la revelació d'atributs ni contra intrusos informats. Pel que fa a la utilitat de les dades, tractar amb fitxers amb un nombre elevat d'atributs quasiidentificadors pot ser problemàtic. Proposem una relaxació del k-anonimat que tracta aquests problemas. La privadesa diferencial limita el risc de revelació afegint un soroll aleatori al resultat de les consultes. Mostrem que la distribució de Laplace no és òptima: es poden complir els requeriments de la privadesa diferencial afegint sorolls més petits. A més, caracteritzem i construïm les distribucions òptimes (univariant i multivariant). Els mecanismes habituals per obtener privadesa diferencial no tenen en compte el possible coneixement previ dels usuaris; implícitament, se'ls suposa un coneixement nul. Proposem un mecanismo basat a limitar el guany de coneixement de l'usuari respecte del seu coneixement inicial. El k-anonimat i la privadesa diferencial es presenten sovint com a models contraposats. La privadesa diferencial i el k-anonimat no són conceptes completament inconnexos: si es pren com a punt de partida per obtenir privadesa diferencial un conjunt de dades k-anònim (obtingut mitjançant un cert tipus de microagregació), la quantitat de soroll necessari es veu reduïda significativament.

[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.