ScholarGate
Assistent
Machine learningPrivacy-preserving analysis

k-anonüümsus: üksikisiku privaatsuse kaitsmine avaldatud andmetes

k-anonüümsus on formaalne privaatsusmudel, mille Latanya Sweeney võttis kasutusele 2002. aastal, et kaitsta üksikisikuid, kui isikuandmeid avaldatakse uurimis- või avalikuks kasutamiseks. See nõuab, et iga avaldatud andmekogumi kirje oleks vähemalt k−1 teise kirje suhtes eristamatu kindlaksmääratud kvasiidentifitseerivate tunnuste kogumi osas – nagu vanus, sugu ja sihtnumber –, takistades uuesti tuvastamist avaldatud andmete sidumisel väliste allikatega.

Ava rakenduses MethodMindPeagiVideoPeagiLaadi slaidid alla

Loe meetodi täielikku kirjeldust

Ainult liikmetele

Selle osa lugemiseks logi sisse tasuta kontoga.

Logi sisse

Meetodikaart

Seotud meetodite ümbruskond — vali sõlm, et seda uurida.

Allikad

  1. 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

Kuidas sellele lehele viidata

ScholarGate. (2026, June 2). k-Anonymity Data Anonymization. ScholarGate. https://scholargate.app/et/privacy/k-anonymity

Milline meetod?

Aseta see meetod oma lähimate sugulaste kõrvale ja loe neid kõrvuti — raamatukogu laob raamatud lauale; valik on sinu.

Võrdle kõrvuti

Sellele viitavad

ScholarGatek-Anonymity (k-Anonymity Data Anonymization). Loetud 2026-06-15 aadressilt https://scholargate.app/et/privacy/k-anonymity · Andmestik: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026