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    Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem:http://uvadoc.uva.es/handle/10324/20964

    Título
    Soluciones de privacidad y seguridad para diferentes escenarios de big data en medicina
    Autor
    Merino Cosgaya, Héctor
    Director o Tutor
    Torre Díez, Isabel de laAutoridad UVA
    Editor
    Universidad de Valladolid. Escuela Técnica Superior de Ingenieros de TelecomunicaciónAutoridad UVA
    Año del Documento
    2016
    Titulación
    Grado en Ingeniería de Tecnologías Específicas de Telecomunicación
    Résumé
    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.
    Materias (normalizadas)
    [Pendiente de asignar]
    Idioma
    spa
    URI
    http://uvadoc.uva.es/handle/10324/20964
    Derechos
    openAccess
    Aparece en las colecciones
    • Trabajos Fin de Grado UVa [30838]
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    Nombre:
    TFG-G2276.pdf
    Tamaño:
    1.215Mo
    Formato:
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