Descripción: Las métricas de privacidad se utilizan para evaluar el nivel de protección de la privacidad en los procesos de minería de datos. Estas métricas son fundamentales para garantizar que los datos personales de los individuos no sean expuestos o utilizados de manera indebida. En un mundo donde la recopilación y análisis de datos se ha vuelto omnipresente, las métricas de privacidad permiten a las organizaciones medir y gestionar el riesgo asociado con el manejo de información sensible. Existen diversas métricas, como la privacidad diferencial, que proporciona garantías matemáticas sobre la privacidad de los datos, y la privacidad de k-anonimato, que busca asegurar que la información de un individuo no pueda ser diferenciada de al menos k-1 individuos en un conjunto de datos. Estas métricas no solo ayudan a las empresas a cumplir con regulaciones de privacidad, como el GDPR en Europa, sino que también fomentan la confianza del consumidor al demostrar un compromiso con la protección de datos. En el contexto de la minería de datos, donde se extraen patrones y tendencias de grandes volúmenes de información, la implementación de métricas de privacidad se vuelve crucial para equilibrar la utilidad de los datos con la necesidad de proteger la privacidad individual.
