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<title>Mejorando App-PIMD, un repositorio para el estudio de la privacidad de aplicaciones móviles</title>
<creator>Pérez de la Fuente, Alejandro</creator>
<contributor>Moro Sancho, Quiliano Isaac</contributor>
<contributor>Martínez González, María Mercedes</contributor>
<contributor>Universidad de Valladolid. Escuela de Ingeniería Informática de Valladolid</contributor>
<description>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&#xd;
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.</description>
<description>The importance of people’s privacy in the realm of personal data and mobile devices is&#xd;
fundamental in today’s digital age. Personal data, such as financial, medical, or location&#xd;
information, is extremely sensitive and can be misused if it falls into the wrong hands. In&#xd;
the context of mobile devices, which are constantly connected to the internet and collect&#xd;
a large amount of data about our daily activities, protecting privacy becomes even more&#xd;
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&#xd;
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&#xd;
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,&#xd;
expanding its functionality in terms of information sources, and providing dashboards&#xd;
that display the repository’s contents through KPIs. This work is part of a broader project&#xd;
whose purpose is to empower end users in managing their privacy and security in mobile&#xd;
environments, App-PI.</description>
<date>2024-11-15</date>
<date>2024-11-15</date>
<date>2024</date>
<type>info:eu-repo/semantics/masterThesis</type>
<identifier>https://uvadoc.uva.es/handle/10324/71504</identifier>
<language>spa</language>
<rights>info:eu-repo/semantics/openAccess</rights>
<rights>http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/</rights>
<rights>Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional</rights>
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