DATOS IDENTIFICATIVOS 2018_19
Asignatura (*) PROTECCIÓN DE LA PRIVACIDAD Código 17685107
Titulación
Ing. de la Seguridad Informática e Inteligencia Artificial (2016)
 Ciclo 2º
Descriptores Cr.totales Tipo Curso Periodo
4.5 Obligatoria Primer 2Q
Lengua de impartición
Anglès
Departamento Ingeniería Informática y Matemáticas
Coordinador/a
DOMINGO FERRER, JOSEP
 Correo-e josep.domingo@urv.cat
Profesores/as
DOMINGO FERRER, JOSEP
Web http://http://crises-deim.urv.cat/privprot
Descripción general e información relevante Aprendre els conceptes bàsics de privadesa, els seus principis legals i les principals estratègies de disseny. Aprendre les tecnologies de privadesa en sistemes informàtics i en sistemes de comunicació. Adquirir un coneixement especialitzat en privadesa en bases de dades, concretament de preservació de la privadesa dels usuaris, del propietaris de les bases de dades i dels subjectes. Aprofundir en anonimització de dades.

Competencias
Tipo A Código Competencias Específicas
 A1 Capacidad para la integración de tecnologías, aplicaciones, servicios y sistemas propios de la Seguridad Informática y la Inteligencia Artificial en contextos más amplios y multidisciplinares.
 A3 Capacidad de comprender y saber aplicar el funcionamiento y organización de Internet, las tecnologías y protocolos de redes de nueva generación, los modelos de componentes, software intermediario y servicios orientados a la privacidad y seguridad informática.
 A4 Capacidad para diseñar, desarrollar, gestionar y evaluar mecanismos de certificación y garantía de seguridad en el tratamiento y acceso a la información en un sistema de procesamiento local o distribuido.
 A5 Capacidad para analizar las necesidades de información que se plantean en un entorno y llevar a cabo en todas sus etapas el proceso de construcción de un sistema de información seguro.
 G1 Capacidad para proyectar, calcular y diseñar productos, procesos e instalaciones en los ámbitos de la Seguridad Informática y la Inteligencia Artificial.
 G2 Capacidad para el modelado matemático, cálculo y simulación en centros tecnológicos y de ingeniería de empresa, particularmente en tareas de investigación, desarrollo e innovación en ámbitos relacionados con la Seguridad Informática y la Inteligencia Artificial.
Tipo B Código Competencias Transversales
 CT2 Formular valoracions a partir de la gestió i ús eficient de la informació.
 CT3 Resoldre problemes complexes de manera crítica, creativa i innovadora en contextos multidisciplinars.
 CT4 Treballar en equips multidisciplinars i en contextos complexes.
 CT7 Aplicar els principis ètics i de responsabilitat social com a ciutadà i com a professional.
Tipo C Código Competencias Nucleares

Resultados de aprendizaje
Tipo A Código Resultados de aprendizaje
 A1 Analitza els problemes i les seves causes des d'un enfocament global i de mitjà i llarg termini.
 A3 Dissenya protocols de xarxes i serveis privats per a aplicacions informàtiques i telemàtiques.
 A4 Dissenya tecnologies de garantia de la privacitat per a escenaris d'aplicacions informàtiques i telemàtiques.
 A5 Identifica els components d'un problema de presa de decisions i saber decidir el tipus de model de presa de decisions més adequat.
 G1 Integra els coneixements teòrics amb les realitats a les quals es poden aplicar.
 G2 Aplica les tècniques apreses en contextos concrets.
Tipo B Código Resultados de aprendizaje
 CT2 Formula valoracions a partir de la gestió i l'ús eficient de la informació.
 CT3 Resol problemes complexes de manera crítica, creativa i innovadora en contextos multidisciplinars.
 CT4 Treballa en equips multidisciplinars i en contextos complexes.
 CT7 Aplica els principis ètics i de responsabilitat social com a ciutadà i com a professional.
Tipo C Código Resultados de aprendizaje

Contenidos
tema Subtema
1. Introducción a. Conceptos bàsicos de privacidad.
b. Principios legales de privacidad.
c. Criterios de privacidad por diseño.
d. Estrategias de diseño de privacidad.
2. Técnicas de privacidad a. Autenticación.
b. Credenciales basadas en atributos.
c. Comunicaciones privadas seguras.
d. Anonimato y pseudonimato de comunicaciones.
e. Almacenamiento privado.
f. Cálculos con preservación de privacidad.
g. Técnicas de mejora de transparencia.
h. Tècnicas de mejora de la intervenibilidad.
3. Privacidad en bases de datos a. Privacidad del propietario (minería de datos con preservación de la privacidad).
b. Privacidad del usuario (recuperación privada de información).
c. Privacidad del respondiente (anonimización).
4. Privacidad del usuario a. Inconvenientes de la recuperación privada de la información (RPI) estricta.
b. Relajaciones monousuario de la RPI.
c. Relajaciones por pares de la RPI (RPI P2P).
d. Comportamiento racional en RPI P2P.
5. Anonimización en bases de datos a. Conceptos básicos.
b. Modelos de privacidad.
c. Protección de tablas.
d. Protección de bases de datos interactivas.
e. Protección de microdatos (métodos perturbativos de enmascarado, métodos no-perturbativos de enmascarado, generación de microdatos sintéticos).
f. Modelo de permutación para protección de microdatos.
g. Evaluación de los métodos de control de la revelación estadística (utilidad y riesgo de revelación en datos tabulares, utilidad y riesgo de revelación en bases de datos interrogables, utilidad y riesgo de revelación en protección de microdatos, compromiso entre pérdida de utilidad y riesgo de revelación).
h. Software de anonimización.

Planificación
Metodologías  ::  Pruebas
  Competencias (*) Horas en clase
 Horas fuera de clase
 (**) Horas totales
Actividades introductorias
A3
 1 1.5 2.5
Sesión magistral
A1
A3
CT7
 26 38.5 64.5
Presentaciones/exposiciones
A3
 1 1.5 2.5
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria
A1
G1
G2
CT3
CT4
 4 6 10
Prácticas a través de TIC
A3
A4
A5
CT3
CT4
 10 15 25
Atención personalizada
A3
 1 0 1
 
Pruebas objetivas de preguntas cortas
A1
CT2
CT7
 2 5 7
 
(*) En el caso de docencia no presencial, serán las horas de trabajo con soporte virtual del profesor.
(**) Los datos que aparecen en la tabla de planificación son de carácter orientativo, considerando la heterogeneidad de los alumnos

Metodologías
Metodologías
  descripción
Actividades introductorias Difusión de la actualidad sobre privacidad reflejada en los medios
Sesión magistral Sesiones de teoría
Presentaciones/exposiciones Presentaciones en el aula por parte de grupos de 2 o 3 alumnos de temas especializados concretos propuestos por el profesor.
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria Resolución en el aula por parte de grupos de 2 o 3 alumnos de problemas relacionados con cada tema.
Prácticas a través de TIC Implementación de una tecnología de preservación de la privacidad por parte de cada grupo de 2 o 3 alumnos.
Atención personalizada Atención en el despacho por visita concertada.

Atención personalizada
descripción
Los estudiantes pueden concertar por correo electrónico una entrevista con el profesor cuando lo deseen.

Evaluación
Metodologías Competencias descripción Peso        
Presentaciones/exposiciones
A3
 Presentaciones en el aula por parte de grupos de 2 o 3 alumnos de temas especializados concretos propuestos por el profesor. 20%
Resolución de problemas/ejercicios en el aula ordinaria
A1
G1
G2
CT3
CT4
 Resolución en el aula por parte de grupos de 2 o 3 alumnos de problemas relacionados con cada tema. 5%
Prácticas a través de TIC
A3
A4
A5
CT3
CT4
 Implementación de una tecnología de preservación de la privacidad por parte de cada grupo de 2 o 3 alumnos. 20%
Pruebas objetivas de preguntas cortas
A1
CT2
CT7
 Prueba sobre el contenido de las sesiones de teoría. 60%
Otros  
 
Otros comentarios y segunda convocatoria

Los estudiantes que suspendan la primera convocatoria (según el esquema de evaluación anterior) podrán ir a la segunda convocatoria, que consistirá en un examen el día de junio indicado en el calendario académico. Para dichos estudiantes, el examen contará 100% de la nota de la segunda convocatoria.


Fuentes de información

Básica

o   G. D’Acquisto, J. Domingo-Ferrer, P. Kikiras, V. Torra, Y.-A. De Montjoye y A. Bourka (2015) Privacy by Design in Big Data – An overview of privacy enhancing technologies in the era of big data analytics, European Union Agency for Network and Information Security-ENISA.

o   G. Danezis, J. Domingo-Ferrer, M. Hansen, J.-H. Hoepman, D. Le Métayer, R. Tirtea y S. Schiffner (2015) Privacy and Data Protection by Design: From Policy to Engineering, European Union Agency for Network and Information Security-ENISA.

o   J. Domingo-Ferrer, D. Sánchez y J. Soria-Comas (2016) Database Anonymization: Privacy Models, Data Utility and Microaggregation-Based Inter-Model Connections, Morgan & Claypool.

o   A. Hundepool, J. Domingo-Ferrer, L. Franconi, S. Giessing, E. Schulte-Nordholt, K. Spicer y P.-P. de Wolf (2012) Statistical Disclosure Control, Wiley.
Complementaria

Recomendaciones

Asignaturas que se recomienda cursar simultáneamente
CRIPTOLOGÍA Y SEGURIDAD DE LA INFORMACIÓN/17685101

Asignaturas que se recomienda haber cursado previamente
CRIPTOLOGÍA Y SEGURIDAD DE LA INFORMACIÓN/17685101
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