Avances, desafíos y limitaciones en el uso de herramientas de anonimización automática de texto, audio, imágenes y vídeo

Autors/ores

  • Jorge Rico Ródenas Sigma Cognition
  • María Viana Rozas Sigma Cognition
  • María José Vilella Sánchez Sigma Cognition
  • Lara De Santos Tabares Sigma Cognition
  • Fernando Espinoza Cuadros Sigma Cognition
  • Ricardo Heredia Joya rheredia@sigmacognition.ai
  • Silvia Rodríguez-Jiménez Sigma Cognition
  • Jaime Cortón-González Sigma Cognition
  • Pablo Regodón-Cerezo
  • Rubén Pérez Ramón Sigma Cognition
  • Joan Orti Navarro

Paraules clau:

anonimización, multimodalidad, datos no estructurados, modelos de lenguaje, inteligencia artificial generativa

Resum

La anonimización automática de datos no estructurados, como imágenes, vídeos, grabaciones de audio o documentos de texto libre, ha experimentado en los últimos años avances significativos debido en gran medida a la mejora en los modelos de Inteligencia Artificial, dedicados al reconocimiento de entidades, personas y objetos. En este artículo se presenta, en primer lugar, una breve introducción al ámbito de la anonimización en general y, en particular, a la anonimización de datos no estructurados, también denominados multimodales o multimedia.

Posteriormente se ofrece un análisis comparativo de herramientas comerciales y de código abierto que llevan a cabo tareas de anonimización sobre distintos tipos de datos. Por último, se muestran los avances, retos y dificultades en la automatización de la anonimización de textos, del habla, de la voz o de la imagen, identificadas en la bibliografía y en el marco de un proyecto de investigación que llevan a cabo los autores.

Publicades

2026-10-08