[ca] Cada dia els éssers humans afegim una gran quantitat de dades a Internet, tals com piulades, opinions, fotos i vídeos. Les organitzacions que recullen aquestes dades tan diverses n'extreuen informació per tal de millorar llurs serveis o bé per a propòsits comercials. Tanmateix, si les dades recollides contenen informació personal sensible, hom no les pot compartir amb tercers ni les pot publicar sense el consentiment o una protecció adequada dels subjectes de les dades. Els mecanismes de preservació de la privadesa forneixen maneres de sanejar les dades per tal que no revelin identitats o atributs confidencials. S'ha proposat una gran varietat de mecanismes per anonimitzar bases de dades estructurades amb atributs numèrics i categòrics; en canvi, la protecció automàtica de dades textuals no estructurades ha rebut molta menys atenció. En general, l'anonimització de dades textuals exigeix, primer, detectar trossos del text que poden revelar informació sensible i, després, emmascarar aquests trossos mitjançant supressió o generalització. En aquesta tesi fem servir diverses tecnologies per anonimitzar documents textuals. De primer, millorem les tècniques existents basades en etiquetatge de seqüències. Després, estenem aquestes tècniques per alinear-les millor amb el risc de revelació i amb les exigències de privadesa. Finalment, proposem un marc complet basat en models d'immersió de paraules que captura un concepte més ampli de protecció de dades i que forneix una protecció flexible guiada per les exigències de privadesa. També recorrem a les ontologies per preservar la utilitat del text emmascarat, és a dir, la seva semàntica i la seva llegibilitat. La nostra experimentació extensa i detallada mostra que els nostres mètodes superen els mètodes existents a l'hora de proporcionar anonimització robusta tot preservant raonablement la utilitat del text protegit.

[en] Every day, people post a significant amount of data on the Internet, such as tweets, reviews, photos, and videos. Organizations collecting these types of data use them to extract information in order to improve their services or for commercial purposes. Yet, if the collected data contain sensitive personal information, they cannot be shared with third parties or released publicly without consent or adequate protection of the data subjects. Privacy-preserving mechanisms provide ways to sanitize data so that identities and/or confidential attributes are not disclosed. A great variety of mechanisms have been proposed to anonymize structured databases with numerical and categorical attributes; however, automatically protecting unstructured textual data has received much less attention. In general, textual data anonymization requires, first, to detect pieces of text that may disclose sensitive information and, then, to mask those pieces via suppression or generalization. In this work, we leverage several technologies to anonymize textual documents. We first improve state-of-the-art techniques based on sequence labeling. After that, we extend them to make them more aligned with the notion of privacy risk and the privacy requirements. Finally, we propose a complete framework based on word embedding models that captures a broader notion of data protection and provides flexible protection driven by privacy requirements. We also leverage ontologies to preserve the utility of the masked text, that is, its semantics and readability. Extensive experimental results show that our methods outperform the state of the art by providing more robust anonymization while reasonably preserving the utility of the protected outcomes