<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?><?xml-stylesheet type="text/xsl" href="static/style.xsl"?><OAI-PMH xmlns="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.openarchives.org/OAI/2.0/ http://www.openarchives.org/OAI/2.0/OAI-PMH.xsd"><responseDate>2026-04-14T19:38:20Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:uvadoc.uva.es:10324/20964" metadataPrefix="dim">https://uvadoc.uva.es/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:uvadoc.uva.es:10324/20964</identifier><datestamp>2021-06-29T16:33:58Z</datestamp><setSpec>com_10324_38</setSpec><setSpec>col_10324_852</setSpec></header><metadata><dim:dim xmlns:dim="http://www.dspace.org/xmlns/dspace/dim" xmlns:doc="http://www.lyncode.com/xoai" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xsi:schemaLocation="http://www.dspace.org/xmlns/dspace/dim http://www.dspace.org/schema/dim.xsd">
<dim:field mdschema="dc" element="contributor" qualifier="advisor" lang="es" authority="76d074332eb0bc43" confidence="500" orcid_id="">Torre Díez, Isabel de la</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="contributor" qualifier="author" authority="0151e621-3b33-42b1-ae4c-320848166cc0" confidence="500" orcid_id="">Merino Cosgaya, Héctor</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="contributor" qualifier="editor" lang="es" authority="EDUVA37" confidence="500" orcid_id="">Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="date" qualifier="accessioned">2016-11-15T19:52:06Z</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="date" qualifier="available">2016-11-15T19:52:06Z</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="date" qualifier="issued">2016</dim:field>
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<dim:field mdschema="dc" element="description" qualifier="abstract" lang="es">Con Big Data se procesan grandes volúmenes de data con el fin de obtener información y poder generar conocimiento de ellos. En el campo de la sanidad, la principal fuente de información es la Historia Clínica Electrónica (HCE). Otras fuentes son las redes sociales y el Internet de las cosas. Los datos de salud son almacenados en grandes bases de datos en la actualidad y compartidos en múltiples medios electrónicos. Pero, ¿por qué dichos datos pueden despertar el interés de mafias organizadas y sumamente peligrosas? Los usos que estas mafias pueden darle a los datos son entre otros: chantajear a personas a partir de la información sobre sus enfermedades, vender información sanitaria a empresas de marketing, etc. En este artículo se analiza el problema de la seguridad de big data en el contexto de la sanidad y diferentes soluciones son propuestas. Hay muchas técnicas diferentes para preservar la seguridad, como pueden ser: técnicas de modificación de datos, métodos de cifrado y protocolos para el compartimiento de datos,  y otros. Estos son analizados en el trabajo de investigación. Aún queda mucho por hacer en el campo de la seguridad en big data pero poco a poco se va avanzando en un campo de gran interés comercial y científico.</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="description" qualifier="degree" lang="es">Grado en Ingeniería de Tecnologías Específicas de Telecomunicación</dim:field>
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<dim:field mdschema="dc" element="rights">Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="subject" lang="es">[Pendiente de asignar]</dim:field>
<dim:field mdschema="dc" element="title" lang="es">Soluciones de privacidad y seguridad para diferentes escenarios de big data en medicina</dim:field>
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