David Pérez Fernández, Juan Jiménez Morillas
Este artículo analiza la posibilidad de crear espacios de datos, o repositorios de grandes dimensiones, federados o distribuidos entre diferentes entidades, organismos o empresas participantes, sin necesidad de comprometer la confidencialidad de los datos y sin transferir datos a terceros. Se analizan sistemas de operación distribuida para la aplicación de funciones estadísticas avanzadas y el uso de métodos de aprendizaje automático federado, estudiándose también el tratamiento de la confidencialidad estadística
The article analyzes the possibility of creating data spaces, or large repositories, federated or distributed among different entities, organizations or participating companies, without the need to compromise the confidentiality of the data and without transferring data to third parties. Distributed operation systems are analyzed for the application of advanced statistical functions and the use of federated machine learning methods, also studying the treatment of statistical confidentiality.
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