Descripción
¿Cómo puede utilizar los datos de forma que se proteja la privacidad individual, pero que al mismo tiempo se proporcione una analítica útil y significativa? Con este libro práctico, los arquitectos e ingenieros de datos aprenderán a establecer e integrar procesos de anonimización seguros y repetibles en sus flujos de datos y análisis de forma sostenible.
Luk Arbuckle y Khaled El Emam de Privacy Analytics exploran soluciones integrales para anonimizar datos de dispositivos e IoT, basadas en modelos de recolección y casos de uso que abordan necesidades empresariales reales. Estos ejemplos provienen de algunos de los entornos de datos más exigentes, como la atención médica, utilizando enfoques que han resistido la prueba del tiempo.
- Crear soluciones de anonimización lo suficientemente diversas como para cubrir un espectro de casos de uso
- Adaptar sus soluciones a los datos que utiliza, las personas con las que los comparte y sus objetivos de análisis
- Construir pipelines de anonimización alrededor de varios modelos de recolección de datos para cubrir diferentes necesidades empresariales
- Generar una versión anonimizada de los datos originales o utilizar una plataforma de análisis para generar resultados anonimizados
- Examinar las cuestiones éticas en torno al uso de datos anonimizados
Autor: Luk Arbuckle, Khaled El Emam
Editorial: O'Reilly Media
Publicado: 05/05/2020
Páginas: 166
Tipo de encuadernación: Tapa blanda
Peso: 0.60lbs
Tamaño: 9.19h x 7.00w x 0.35d
ISBN13: 9781492053439
ISBN10: 1492053430
Categorías BISAC:
- Negocios y Economía | Ética Empresarial
- Computación | Ciencia de Datos | Modelado y Diseño de Datos
- Computación | Internet | Seguridad y Privacidad en Línea
Sobre el Autor
Luk Arbuckle es el Metodólogo Jefe de Privacy Analytics, donde lidera estratégicamente la forma en que se comparten y utilizan los datos de manera responsable. Anteriormente, Luk fue Director de Análisis Tecnológico en la Oficina del Comisionado de Privacidad de Canadá, donde dirigió un equipo altamente calificado que realizó investigaciones sobre privacidad y asistió en investigaciones cuando había un componente tecnológico involucrado. Antes de unirse a la Oficina del Comisionado de Privacidad de Canadá, Luk trabajó en el desarrollo de métodos de desidentificación y herramientas de medición de riesgos de reidentificación, participó en el desarrollo y evaluación de protocolos de computación segura y dirigió un equipo de investigación y consultoría de primer nivel que desarrolló y entregó soluciones de anonimización de datos. Originalmente, Luk se dedicó al procesamiento y análisis de imágenes, y luego al área de estadística aplicada (¡use R!).
El Dr. Khaled El Emam es científico sénior en el Instituto de Investigación del Hospital Infantil del Este de Ontario (CHEO) y Director del Laboratorio Multidisciplinario de Información de Salud Electrónica, donde lleva a cabo investigaciones académicas aplicadas sobre métodos y herramientas de generación de datos sintéticos, y medición del riesgo de reidentificación. También es Profesor en la Facultad de Medicina (Pediatría) de la Universidad de Ottawa, Canadá.
Khaled es cofundador y CEO de Replica Analytics, una empresa centrada en el desarrollo de datos sintéticos para impulsar la aplicación de AIML en la industria de la salud. También es el fundador, y fue hasta finales de 2019, el Gerente General y Presidente de Privacy Analytics, que fue adquirida por IMS Health (ahora IQVIA) en 2016. Actualmente invierte, asesora y forma parte de las juntas directivas de empresas de tecnología que desarrollan tecnologías de protección de datos y construyen herramientas analíticas para apoyar la prestación de atención médica y el descubrimiento de fármacos.
Ha estado realizando análisis de datos desde principios de los años 90, construyendo modelos estadísticos y de aprendizaje automático para la predicción y evaluación. Desde 2004, ha estado desarrollando tecnologías para facilitar el intercambio de datos para análisis secundarios, desde investigación básica sobre algoritmos hasta el desarrollo de soluciones aplicadas que se han implementado a nivel mundial. Estas tecnologías abordaron problemas en anonimización y seudonimización, datos sintéticos, computación segura y marcas de agua de datos.
Ha (co)escrito y (co)editado múltiples libros sobre diversos temas de privacidad e ingeniería de software. En 2003 y 2004, fue clasificado como el principal académico de ingeniería de sistemas y software a nivel mundial por el Journal of Systems and Software, basándose en su investigación sobre medición y evaluación y mejora de la calidad.
Anteriormente, Khaled fue Oficial de Investigación Senior en el Consejo Nacional de Investigación de Canadá. También se desempeñó como jefe del Grupo de Métodos Cuantitativos en el Instituto Fraunhofer en Kaiserslautern, Alemania. Ocupó la Cátedra de Investigación de Canadá en Información de Salud Electrónica en la Universidad de Ottawa de 2005 a 2015, y tiene un doctorado del Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, King's College, en la Universidad de Londres, Inglaterra.