<?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>2026-04-14T16:37:57Z</responseDate><request verb="GetRecord" identifier="oai:uvadoc.uva.es:10324/79367" metadataPrefix="marc">https://uvadoc.uva.es/oai/request</request><GetRecord><record><header><identifier>oai:uvadoc.uva.es:10324/79367</identifier><datestamp>2025-11-06T20:07:55Z</datestamp><setSpec>com_10324_38</setSpec><setSpec>col_10324_852</setSpec></header><metadata><record xmlns="http://www.loc.gov/MARC21/slim" xmlns:doc="http://www.lyncode.com/xoai" xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dcterms="http://purl.org/dc/terms/" xsi:schemaLocation="http://www.loc.gov/MARC21/slim http://www.loc.gov/standards/marcxml/schema/MARC21slim.xsd">
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<subfield code="a">Gavino-Dias González, Alejandra</subfield>
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<subfield code="a">Este trabajo tiene como objetivo el diseño, desarrollo e implementación de DataSecOnt, una&#xd;
ontología orientada a modelar de forma detallada el ciclo de vida de los datos en aplicaciones móviles,&#xd;
prestando especial atención a las finalidades de uso, la naturaleza de la información y las medidas de&#xd;
seguridad declaradas por los desarrolladores. La ontología se ha construido utilizando OWL en formato&#xd;
RDF/XML, conforme a los estándares establecidos por el W3C, y tomando como referencia la sección&#xd;
de Seguridad de los Datos de Google Play, que proporciona una clasificación oficial de categorías y&#xd;
prácticas de tratamiento de datos.&#xd;
Para su validación, se ha implementado un repositorio funcional en GraphDB que permite ejecutar&#xd;
consultas SPARQL. Además, se han generado instancias reales sobre aplicaciones publicadas en&#xd;
Google Play, con el fin de ilustrar y comprobar la capacidad del modelo.&#xd;
La verificación se ha llevado a cabo mediante un conjunto de Competency Questions y consultas&#xd;
complementarias, que han permitido evaluar la consistencia de la ontología y su capacidad de respuesta&#xd;
frente a los objetivos planteados. Entre los principales resultados destaca la correcta diferenciación entre&#xd;
datos recopilados y compartidos, la clasificación jerárquica de tipos de datos y la identificación de&#xd;
patrones de uso y medidas de seguridad, aspectos clave para fomentar la transparencia informativa y el&#xd;
cumplimiento normativo en el ámbito digital.&#xd;
Finalmente, se proponen diversas líneas de trabajo futuro, entre las que se incluyen la integración&#xd;
con otras ontologías relacionadas, la ampliación del conjunto de instancias y el desarrollo de un agente&#xd;
inteligente capaz de interpretar consultas en lenguaje natural.</subfield>
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<subfield code="a">This work aims to design, develop, and implement DataSecOnt, an ontology intended to&#xd;
comprehensively model the data lifecycle in mobile applications, with a particular focus on purposes of&#xd;
use, the nature of the information, and the security measures declared by developers. The ontology has&#xd;
been built using OWL in RDF/XML format, following W3C standards and based on the Data Safety&#xd;
section of Google Play, which provides an official classification of data categories and processing&#xd;
practices.&#xd;
For validation purposes, a functional repository was deployed in GraphDB, enabling the execution&#xd;
of SPARQL queries. Additionally, real-world instances were added from applications published on&#xd;
Google Play, in order to illustrate and test the model’s capabilities.&#xd;
Verification was conducted using a set of Competency Questions and complementary queries, which&#xd;
allowed the evaluation of the ontology’s consistency and its ability to respond to the objectives defined.&#xd;
The main results highlight the correct differentiation between collected and shared data, the hierarchical&#xd;
classification of data types, and the identification of usage patterns and security measures—key aspects&#xd;
for promoting information transparency and regulatory compliance in the digital environment.&#xd;
Finally, several lines of future work are proposed, including integration with related ontologies, the&#xd;
expansion of the dataset of instances, and the development of an intelligent agent capable of interpreting&#xd;
natural language queries.</subfield>
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<subfield code="a">DataSecOnt: ontología para la seguridad de los datos de Google Play</subfield>
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