Universitat Rovira i Virgili. Departament d'Enginyeria Informàtica i Matemàtiques

Albert Solé Ribalta

Francesc Serratosa i Casanelles

En aplicaciones de reconocimiento de patrones, los grafos con atributos son en gran medida apropiados. Normalmente, los vértices de los grafos representan partes locales de los objetos i las aristas relaciones entre estas partes locales. No obstante, estas ventajas vienen juntas con un severo inconveniente, la distancia entre dos grafos no puede ser calculada en un tiempo polinómico. Considerando estas características especiales el uso de los prototipos de grafos es necesariamente omnipresente. Las aplicaciones de los prototipos de grafos son extensas, siendo las más habituales clustering, clasificación, reconocimiento de objetos, caracterización de objetos i bases de datos de grafos entre otras. A pesar de la diversidad de aplicaciones de los prototipos de grafos, el objetivo del mismo es equivalente en todas ellas, la representación de un conjunto de grafos. Para construir un prototipo de un grafo todos los elementos del conjunto de enteramiento tienen que ser etiquetados comúnmente. Este etiquetado común consiste en identificar que nodos de que grafos representan el mismo tipo de información en el conjunto de entrenamiento. Una vez este etiquetaje común esta hecho, los atributos locales pueden ser combinados i el prototipo construido. Hasta ahora los algoritmos del estado del arte para calcular este etiquetaje común mancan de efectividad o bases teóricas. En esta tesis, describimos formalmente el problema del etiquetaje global i mostramos una taxonomía de los tipos de algoritmos existentes. Además, proponemos seis nuevos algoritmos para calcular soluciones aproximadas al problema del etiquetaje común. La eficiencia de los algoritmos propuestos es evaluada en diversas bases de datos reales i sintéticas. En la mayoría de experimentos realizados los algoritmos propuestos dan mejores resultados que los existentes en el estado del arte.

Multiple Graph Matching and Applications

Josep Domingo-Ferrer

Jorge Soria Comas

"Aquesta tesi adopta el punt de vista de la comunitat informàtica. Ens centrem en dos models de privadesa àmpliament acceptats: el k-anonimat i la privadesa diferencial. Un cop triat el model de privadesa, l'objectiu passa a ser complir-ne els requisits, alhora que preservar la màxima utilitat possible en les dades resultants. L'objectiu principal d'aquesta tesi és la millora de la utilitat en la publicació de dades k-anònimes i diferencialment privades. El k-anonimat presenta alguns problemes. Pel que fa al risc de revelació, no protegeix contra la revelació d'atributs ni contra intrusos informats. Pel que fa a la utilitat de les dades, tractar amb fitxers amb un nombre elevat d'atributs quasiidentificadors pot ser problemàtic. Proposem una relaxació del k-anonimat que tracta aquests problemas. La privadesa diferencial limita el risc de revelació afegint un soroll aleatori al resultat de les consultes. Mostrem que la distribució de Laplace no és òptima: es poden complir els requeriments de la privadesa diferencial afegint sorolls més petits. A més, caracteritzem i construïm les distribucions òptimes (univariant i multivariant). Els mecanismes habituals per obtener privadesa diferencial no tenen en compte el possible coneixement previ dels usuaris; implícitament, se'ls suposa un coneixement nul. Proposem un mecanismo basat a limitar el guany de coneixement de l'usuari respecte del seu coneixement inicial. El k-anonimat i la privadesa diferencial es presenten sovint com a models contraposats. La privadesa diferencial i el k-anonimat no són conceptes completament inconnexos: si es pren com a punt de partida per obtenir privadesa diferencial un conjunt de dades k-anònim (obtingut mitjançant un cert tipus de microagregació), la quantitat de soroll necessari es veu reduïda significativament." -- TDX.

Universitat Rovira i Virgili. Departament d'Enginyeria Informàtica i Matemàtiques

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