K-Anonymity GitHub

1. Apakah contoh K-tidak dikenali?
2. Apa yang digunakan K-tidak dikenali?
3. Adakah K-Anonymity selamat?
4. Apa itu Kegiatan Kegiatan?
5. Adakah privasi pembezaan k-anonim?
6. Bagaimana anda tidak dikenali data?
7. Apa yang tidak dikenali dalam perlombongan data?
8. Bolehkah data kualitatif tidak dikenali?
9. Bagaimana kepelbagaian saya dicapai dengan menggunakan pengamalan k?
10. Bagaimana anda mengenal pasti quitifiers?
11. Apakah penindasan vs penyebaran?
12. Apa itu Pseudo tidak mahu namanya disiarkan dengan contoh?
13. Apakah jenis tidak mahu namanya disiarkan?
14. Apakah perbezaan antara tidak mahu namanya disiarkan dan kerahsiaan memberi contoh?
15. Bagaimana anda menulis tidak mahu dikenali dalam penyelidikan?
16. Apakah perbezaan antara tidak mahu namanya disiarkan dan tidak dikenali?
17. Apa itu tanpa nama vs pseudo?
18. Apa itu Anonymization vs Pseudo Anonymization?

Apakah contoh K-tidak dikenali?

Sebagai contoh, jika k = 5 dan pembolehubah yang berpotensi mengenal pasti umur dan jantina, maka set data K-anonim mempunyai sekurang-kurangnya 5 rekod untuk setiap gabungan nilai umur dan jantina. Pelaksanaan teknik transformasi penggunaan K-Anonymity yang paling biasa seperti penyebaran, pengekodan global, dan penindasan.

Apa yang digunakan K-tidak dikenali?

K-Anonymity adalah milik dataset yang menunjukkan kebolehdaya semula rekodnya. Dataset adalah k-anonim jika quasi-identifiers untuk setiap orang dalam dataset adalah sama dengan sekurang-kurangnya k-1 orang lain juga dalam dataset.

Adakah K-Anonymity selamat?

K-Anonymity melindungi terhadap penggodam atau pihak yang berniat jahat menggunakan 'identifikasi semula,' atau amalan mengesan asal-usul data kembali kepada individu yang disambungkan ke dunia nyata.

Apa itu Kegiatan Kegiatan?

Model ini dipanggil K-Degree Anonimity [25] dan kaedah ini didasarkan pada mengubahsuai struktur graf (oleh pengubahsuaian tepi) untuk memastikan bahawa semua simpang memenuhi K-tidak dikenali untuk ijazahnya. Dalam erti kata lain, objektif utama adalah bahawa semua simpang mempunyai sekurang -kurangnya k - 1 simpang lain yang berkongsi tahap yang sama.

Adakah privasi pembezaan k-anonim?

Algoritma K-anonim seperti itu tidak mempunyai kelemahan privasi yang jelas, dan secara intuitif menghasilkan beberapa tahap perlindungan privasi, kerana setiap tuple sememangnya "menyembunyikan dalam keramaian sekurang-kurangnya k". Malangnya, algoritma masih tidak memuaskan privasi pembezaan, semata-mata kerana algoritma adalah de-terministik.

Bagaimana anda tidak dikenali data?

Data tanpa nama dilakukan dengan mencipta imej cermin pangkalan data dan melaksanakan strategi perubahan, seperti penggantian karakter, penyulitan, istilah, atau penggantian karakter. Sebagai contoh, watak nilai boleh digantikan dengan simbol seperti "*" atau "x."Ia menjadikan identifikasi atau kejuruteraan terbalik sukar.

Apa yang tidak dikenali dalam perlombongan data?

K-Anonymity [11, 26, 27] adalah harta yang menangkap perlindungan data yang dikeluarkan terhadap kemungkinan pengenalpastian semula responden yang mana data yang dikeluarkan merujuk. Pertimbangkan Jadual Peribadi PT, di mana data telah dikenal pasti dengan mengeluarkan pengecam eksplisit (e.g., Ssn dan nama).

Bolehkah data kualitatif tidak dikenali?

Apabila data kualitatif yang tidak dikenali (seperti wawancara yang ditranskripsikan) data teks atau audio-visual, nama samaran atau deskriptor generik, harus digunakan untuk mengedit maklumat mengenal pasti, bukannya kosong.

Bagaimana kepelbagaian saya dicapai dengan menggunakan pengamalan k?

ℓ -Diversity bertujuan untuk memperluaskan kelas kesetaraan yang kami buat menggunakan k-tidak dikenali dengan generalisasi dan pelekat quasi-identifiers (kumpulan qi) ke atribut sulit dalam rekod juga.

Bagaimana anda mengenal pasti quitifiers?

Untuk mengenal pasti risiko pengenal quasi, satu pendekatan adalah untuk mengukur taburan statistik untuk mencari nilai yang unik. Sebagai contoh, ambil titik data "Umur 27". Berapa banyak orang dalam dataset anda berumur 27 tahun?

Apakah penindasan vs penyebaran?

Generalisasi melibatkan penggantian (atau pengekodan) nilai dengan nilai yang kurang spesifik tetapi semantik konsisten. Penindasan melibatkan tidak melepaskan nilai sama sekali.

Apa itu Pseudo tidak mahu namanya disiarkan dengan contoh?

Nama samaran biasanya nama pengguna yang dipilih. Pseudonymity membantu mengekalkan privasi pengguna dan membolehkan ucapan bebas tanpa kebimbangan keselamatan. Sangat sedikit laman web dan perkhidmatan yang benar -benar tanpa nama, tetapi terdapat pelbagai tahap yang tidak dikenali. Facebook, sebagai contoh, memerlukan individu untuk menggunakan nama sebenar mereka.

Apakah jenis tidak mahu namanya disiarkan?

Dalam konteks dalam talian, kita mesti mempertimbangkan tiga jenis tidak mahu namanya disiarkan: pengirim tidak mahu namanya disiarkan, tidak dikenali penerima dan ketidakpastian penghantar dan penerima. GDPR mentakrifkan data tanpa nama sedemikian rupa sehingga "tidak berkaitan dengan orang semula jadi yang dikenal pasti atau boleh dikenalpasti".

Apakah perbezaan antara tidak mahu namanya disiarkan dan kerahsiaan memberi contoh?

Tidak mahu namanya disiarkan bermaksud anda tidak tahu siapa peserta, sementara kerahsiaan bermaksud anda tahu siapa mereka tetapi mengeluarkan maklumat mengenal pasti dari laporan penyelidikan anda. Kedua -duanya adalah pertimbangan etika yang penting.

Bagaimana anda menulis tidak mahu dikenali dalam penyelidikan?

Gunakan kod kajian pada dokumen data (e.g., soal selidik yang lengkap) dan bukannya merakam mengenal pasti maklumat dan menyimpan dokumen berasingan yang menghubungkan kod kajian kepada maklumat mengenal pasti peserta yang dikunci di lokasi yang berasingan dan menyekat akses ke dokumen ini (e.g., Hanya membenarkan penyiasat utama ...

Apakah perbezaan antara tidak mahu namanya disiarkan dan tidak dikenali?

Seseorang yang tidak dikenali dapat beroperasi atau bercakap dengan cara yang membuat mereka tidak dapat dikenal pasti. Seseorang yang beroperasi secara samar atau bercakap dengan cara mereka dapat dikenal pasti, tetapi perisai pengenalan mereka sebenarnya.

Apa itu tanpa nama vs pseudo?

Dengan tanpa nama, data digosok untuk sebarang maklumat yang mungkin berfungsi sebagai pengenalpastian subjek data. Pseudonymisation tidak menghapuskan semua maklumat mengenal pasti dari data tetapi hanya mengurangkan kebolehkerjaan dataset dengan identiti asal individu (e.g., melalui skim penyulitan).

Apa itu Anonymization vs Pseudo Anonymization?

Pseudonymization bermaksud bahawa individu masih boleh dikenal pasti melalui maklumat tidak langsung atau tambahan. Ini bermaksud bahawa data peribadi yang disamakanonimkan masih dalam skop. Tanpa nama bermaksud bahawa anda tidak dapat memulihkan maklumat asal, dan data tersebut keluar dari skop GDPR.