k-Anonymitet: Beskyttelse af individuel privatliv i frigivne data
k-Anonymitet er en formel privatlivsmodel introduceret af Latanya Sweeney i 2002 for at beskytte individer, når personlige data frigives til forskning eller offentlig brug. Den kræver, at hver post i et publiceret datasæt er umulig at skelne fra mindst k−1 andre poster med hensyn til et udpeget sæt af quasi-identificerende attributter – såsom alder, køn og postnummer – hvilket forhindrer re-identifikation ved at sammenkoble frigivne data med eksterne kilder.
Læs hele metoden
Log ind med en gratis konto for at læse dette afsnit.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Kilder
- Sweeney, L. (2002). k-anonymity: A model for protecting privacy. International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems, 10(5), 557–570. DOI: 10.1142/S0218488502001648 ↗
Sådan citerer du denne side
ScholarGate. (2026, June 2). k-Anonymity Data Anonymization. ScholarGate. https://scholargate.app/da/privacy/k-anonymity
Which method?
Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.
- Differential PrivacyPrivatlivsbeskyttelse↔ compare
- Syntetisk datagenerering til kontrol af oplysningerPrivatlivsbeskyttelse↔ compare
Refereret af
Har du fundet en fejl på denne side? Indberet den eller foreslå en rettelse →