Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10609/149671
Registro completo de metadatos
Campo DC Valor Lengua/Idioma
dc.contributor.authorCéspedes Ruiz, Frank-
dc.contributor.otherMarquès Puig, Joan Manuel-
dc.coverage.spatialMataró-
dc.date.accessioned2024-02-07T21:52:40Z-
dc.date.available2024-02-07T21:52:40Z-
dc.date.issued2024-01-09-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10609/149671-
dc.description.abstractEste Trabajo de Fin de Grado aborda el problema crítico de la identidad digital en la era moderna, proporcionando una solución que integra inteligencia artificial para el reconocimiento facial y tecnología blockchain para el almacenamiento seguro y la verificación de identidad. Dada la creciente prevalencia de fraudes de identidad y brechas de datos, este sistema busca ofrecer un método de autenticación y verificación más seguro, transparente y controlable por el usuario. La metodología utilizada se basa en el desarrollo de algoritmos de reconocimiento facial apoyados en inteligencia artificial para la identificación precisa de individuos. Estos datos son posteriormente vinculados a una blockchain híbrida, desarrollada con el framework Substrate, permitiendo la interoperabilidad a través de parachains. Este enfoque descentralizado no solo refuerza la seguridad, sino que también facilita el intercambio seguro de credenciales entre diferentes dominios y jurisdicciones. Los resultados indican que este enfoque multidisciplinario logra ofrecer un mecanismo robusto para la gestión de la identidad digital. La solución demuestra ser no solo precisa en la identificación, sino también resistente a fraudes y en conformidad con regulaciones como el GDPR, al mantener los datos sensibles en nodos blockchain privados. En conclusión, este trabajo pone de manifiesto cómo la confluencia de inteligencia artificial y blockchain puede ofrecer una solución viable y escalable para el manejo de identidades digitales, destacando las posibilidades de una gobernanza de identidad más segura, transparente y centrada en el usuario.es
dc.description.abstractAquest Treball de Fi de Grau aborda el problema crític de la identitat digital en l'era moderna, proporcionant una solució que integra intel·ligència artificial per al reconeixement facial i tecnologia blockchain per a l'emmagatzematge segur i la verificació d'identitat. Donada la creixent prevalença de fraus d'identitat i bretxes de dades, aquest sistema busca oferir un mètode d'autenticació i verificació més segur, transparent i controlable per l'usuari. La metodologia utilitzada es basa en el desenvolupament d'algoritmes de reconeixement facial suportats en intel·ligència artificial per a la identificació precisa d'individus. Aquestes dades són posteriorment vinculades a una blockchain híbrida, desenvolupada amb el framework Substrate, permetent la interoperabilitat a través de parachains. Aquest enfocament descentralitzat no sols reforça la seguretat, sinó que també facilita l'intercanvi segur de credencials entre diferents dominis i jurisdiccions. Els resultats indiquen que aquest enfocament multidisciplinari aconsegueix oferir un mecanisme robust per a la gestió de la identitat digital. La solució demostra ser no sols precisa en la identificació, sinó també resistent a fraus i en conformitat amb regulacions com el GDPR, al mantenir les dades sensibles en nodes blockchain privats. En conclusió, aquest treball posa de manifest com la confluència d'intel·ligència artificial i blockchain pot oferir una solució viable i escalable per al maneig d'identitats digitals, destacant les possibilitats d'una governança d'identitat més segura, transparent i centrada en l'usuari.ca
dc.description.abstractThis Final Degree Project addresses the critical problem of digital identity in the modern era, providing a solution that integrates artificial intelligence for facial recognition and blockchain technology for secure storage and identity verification. Given the increasing prevalence of identity fraud and data breaches, this system aims to offer a more secure, transparent, and user- controllable method of authentication and verification. The methodology used is based on the development of facial recognition algorithms supported by artificial intelligence for the accurate identification of individuals. These data are subsequently linked to a hybrid blockchain, developed with the Substrate framework, allowing interoperability through parachains. This decentralized approach not only reinforces security but also facilitates the secure exchange of credentials between different domains and jurisdictions. The results indicate that this multidisciplinary approach successfully provides a robust mechanism for managing digital identity. The solution proves to be not only accurate in identification but also resistant to fraud and in compliance with regulations such as GDPR, by keeping sensitive data in private blockchain nodes. In conclusion, this work highlights how the confluence of artificial intelligence and blockchain can offer a viable and scalable solution for handling digital identities, underscoring the possibilities for more secure, transparent, and user-centered identity governance.en
dc.format.mimetypeapplication/pdfca
dc.language.isospaes
dc.publisherUniversitat Oberta de Catalunya (UOC)ca
dc.rightsCC BY-NC-ND*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/-
dc.subjectidentidad digitales
dc.subjectinteligencia artificiales
dc.subjectblockchaines
dc.subject.lcshElectronic data processing -- Distributed processing -- TFGen
dc.titleImplementación de la Identidad Digital con blockchain e inteligencia artificiales
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisca
dc.audience.educationlevelEstudis de Grauca
dc.audience.educationlevelEstudios de Gradoes
dc.audience.educationlevelUniversity degreesen
dc.subject.lemacProcessament distribuït de dades -- TFGca
dc.contributor.tutorAlbós Raya, Amadeu-
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
Aparece en las colecciones: Trabajos finales de carrera, trabajos de investigación, etc.

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
frcuuspedesruTFC0923.pdfMemoria del TFG4,82 MBAdobe PDFVista previa
Visualizar/Abrir
Comparte:
Exporta:
Consulta las estadísticas

Este ítem está sujeto a una licencia Creative Commons Licencia Creative Commons Creative Commons