Mostrar el registro sencillo del ítem
dc.contributor.advisor | Moro Sancho, Quiliano Isaac | es |
dc.contributor.advisor | Martínez González, María Mercedes | es |
dc.contributor.author | Pérez de la Fuente, Alejandro | |
dc.contributor.editor | Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid | es |
dc.date.accessioned | 2024-11-15T08:40:42Z | |
dc.date.available | 2024-11-15T08:40:42Z | |
dc.date.issued | 2024 | |
dc.identifier.uri | https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71504 | |
dc.description.abstract | La importancia de la privacidad de las personas en el ámbito de los datos personales y dispositivos móviles es fundamental en la era digital actual. Los datos personales, como información financiera, médica o de ubicación, son extremadamente sensibles y pueden ser utilizados de manera indebida si caen en manos equivocadas. En el contexto de los dispositivos móviles, que están constantemente conectados a internet y recopilan una gran cantidad de datos sobre nuestras actividades diarias, la protección de la privacidad se vuelve aun más crítica. Surgió así el proyecto App Privacy Impact (App-PI), un ecosistema para la evaluación del impacto de las apps para dispositivos móviles sobre la privacidad y seguridad de sus usuarios. Una de las partes fundamentales del ecosistema es su repositorio de metadatos de aplicaciones móviles que permite a investigadores estudiar el impacto sobre la privacidad de los usuarios, el cual comenzó su desarrollo en el TFG de Alejandro Pérez de la Fuente [1]. En este trabajo Fin de Máster, se trata de mejorarlo mediante el estudio y aplicación de técnicas y arquitecturas ´ Big Data, ampliaciones de la funcionalidad del mismo en términos de fuentes de información, y proporcionando paneles de mandos que muestren los contenidos del repositorio mediante KPIs. Este trabajo forma parte de un proyecto mas amplio cuya finalidad es empoderar a los usuarios finales en la gestión de su privacidad y de su seguridad en entornos móviles, App-PI. | es |
dc.description.abstract | The importance of people’s privacy in the realm of personal data and mobile devices is fundamental in today’s digital age. Personal data, such as financial, medical, or location information, is extremely sensitive and can be misused if it falls into the wrong hands. In the context of mobile devices, which are constantly connected to the internet and collect a large amount of data about our daily activities, protecting privacy becomes even more critical. Thus, the App Privacy Impact (App-PI) project emerged, an ecosystem for evaluating the impact of mobile device apps on the privacy and security of their users. One of the fundamental parts of the ecosystem is its repository of mobile application metadata, which allows researchers to study the impact on user privacy. This repository began its development in the TFG of Alejandro Perez de la Fuente [1]. In this Master’s thesis, the aim is to improve it by studying and applying Big Data techniques and architectures, expanding its functionality in terms of information sources, and providing dashboards that display the repository’s contents through KPIs. This work is part of a broader project whose purpose is to empower end users in managing their privacy and security in mobile environments, App-PI. | es |
dc.description.sponsorship | Departamento de Informática (Arquitectura y Tecnología de Computadores, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Lenguajes y Sistemas Informáticos) | es |
dc.format.mimetype | application/pdf | es |
dc.language.iso | spa | es |
dc.rights.accessRights | info:eu-repo/semantics/openAccess | es |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ | * |
dc.subject.classification | Seguridad | es |
dc.subject.classification | Privacidad | es |
dc.subject.classification | Warehousing | es |
dc.subject.classification | Repositorio | es |
dc.title | Mejorando App-PIMD, un repositorio para el estudio de la privacidad de aplicaciones móviles | es |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | es |
dc.description.degree | Máster en Inteligencia de Negocio y Big Data en Entornos Seguros / Business Intelligence and Big Data in Cyber-Secure Environments | es |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional | * |
Ficheros en el ítem
Este ítem aparece en la(s) siguiente(s) colección(ones)
- Trabajos Fin de Máster UVa [6578]
La licencia del ítem se describe como Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional