Descripción: La perturbación de datos es un proceso que introduce aleatoriedad en los datos originales con el objetivo de proteger información sensible y garantizar la privacidad de los individuos. Este método se utiliza para modificar los datos de tal manera que se mantenga su utilidad para análisis y estudios, pero se elimine la posibilidad de identificar a las personas a las que pertenecen. La perturbación puede incluir técnicas como la adición de ruido aleatorio, la permutación de valores o la sustitución de datos, lo que permite que los datos sean útiles para la investigación y el desarrollo de modelos sin comprometer la confidencialidad. Este enfoque es especialmente relevante en un contexto donde la protección de datos personales es cada vez más crítica, dado el aumento de regulaciones como el GDPR en Europa. La perturbación de datos se considera una técnica eficaz para cumplir con los requisitos de anonimización, ya que permite a las organizaciones compartir y analizar datos sin poner en riesgo la privacidad de los individuos. Además, es un componente esencial en la ciencia de datos y el aprendizaje automático, donde se requiere el uso de grandes volúmenes de datos, pero se debe garantizar que la información sensible no sea expuesta.
