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La compartición de datos entre empresas, tanto públicas como privadas, presenta varias barreras por las potenciales amenazas que perciben estas organizaciones. En todos los ámbitos, pero sobre todo en el de la movilidad, la compartición y la correlación de datos de los diferentes agentes en el mismo ecosistema permite mejorar procesos internos dentro de las organizaciones y lograr una movilidad más sostenible, a escala global. Para conseguir estos retos, garantizar la privacidad de los datos (tanto los de negocio como los de usuario) y su anonimización es clave para estimular la compartición de los datos.
En este contexto, surge el proyecto ANEM (por su nombre ‘Models i tècniques d’ANonimització de dadEs’), en el que participa el grupo de investigación Smart Services for Information Systems and Communication Networks (SISCOM) de la Universitat Politècnica de Catalunya - BarcelonaTech (UPC).
El objetivo de ANEM ha sido desarrollar, con modelos y técnicas de última generación, una plataforma modular capaz de generar datos sintéticos (es decir, no reales pero que servirán para entrenar la inteligencia artificial) protegidos de posibles amenazas en el ámbito de la ciberseguridad. El aspecto diferencial desarrollado por el grupo de la UPC es que esta generación de datos sintéticos ofrecerá privacidad diferencial, es decir, habrá una garantía matemáticamente demostrable de que no será posible identificar los usuarios que han participado en los datos de entrenamiento del algoritmo, preservando así su privacidad.
El proyecto combina la experiencia tanto en el ámbito TIC (privacidad y anonimización de datos, big data, inteligencia artificial y ciberseguridad) como en el entorno de la movilidad sostenible.
El grupo SISCOM ha colaborado en este proyecto aportando su expertise en privacidad y anonimización de datos, a partir de modelos y algoritmos de generación de datos y, posteriormente, ha dado apoyo en la validación de la herramienta de anonimización generada como resultado del proyecto.
Resultados e impacto
Los resultados de este proyecto tendrán un impacto en la sociedad en cómo se obtienen más datos que se puedan compartir de manera más fácil y segura. Además, en campos o sectores especializados como el de la movilidad, puede tener un impacto favorable hacia modelos más eficientes y ricos en información, ayudando a transformar y optimizar el modelo de movilidad hacia el ciudadano, la economía y el medio ambiente.
El proyecto ha sido coordinado por la empresa Mosaic Factor, especializada en Big Data e inteligencia artificial en el ámbito de la movilidad sostenible de personas y mercancías, en el que han participado también la Fundación i2CAT, y B:SM, que han aportado datos de movilidad de Barcelona.
Presupuesto y financiación
ANEM es un proyecto de innovación tecnológica financiado por AGAUR en la convocatoria INNOTEC-2020, con un presupuesto de 200.000 €. La ejecución del proyecto tuvo lugar de junio de 2021 a diciembre de 2022.
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