La seguridad de un sitio web es hoy en día una de las principales preocupaciones de los administradores de sistemas. La seguridad es también el reto más importante al que se enfrentan los desarrolladores web a la hora de diseñar una plataforma fiable que ofrezca servicios a los usuarios públicos. Es bien sabido que el contenido multimedia en la web está en continuo crecimiento y, recientemente, este tipo de medios se utiliza cada vez más en las redes sociales. El acceso a los contenidos multimedia en el contexto de las redes sociales debe ser fácil y seguro. En este artículo se presenta un modelo de seguridad con capacidad semántica para el acceso a contenidos multimedia en las redes sociales. La aplicación de este modelo garantiza que (1) los usuarios no autorizados no puedan acceder a los datos multimedia privados, y (2) se mejore el nivel general de confianza entre los usuarios de las redes sociales que comparten sus datos privados y sensibles. Se desarrollaron dos cuestionarios para seleccionar los rasgos más característicos que se deben considerar en nuestro modelo para diferenciar a los usuarios legítimos de los atacantes. Mediante el uso de consideraciones paramétricas, se alcanza tanto la seguridad como la comodidad de los usuarios, lo que hace que nuestro modelo propuesto sea más eficaz.Securing a website is nowadays one of the major concerns for system administrators. Security is also the most important challenge that Web developers have to face when designing a trustworthy platform to provide services for public users. It is well known that multimedia content on the Web is continuously growing and recently this media type is more and more commonly used in social networks. The access to multimedia content in the context of social networks should be both easy and secure. In this paper, a semantically-empowered security model for accessing multimedia content in social networks is presented. The application of this model ensures that (1) unauthorized users cannot access to private multimedia data, and (2) the overall level of trust among social networks users who share their private and sensitive data is enhanced. Two questionnaires were developed to select the most characteristic features to consider in our model to differentiate legitimate users and attackers. By using parametric considerations, both security and users’ convenience are reached which makes our proposed model more effective.