Machine learningPrivacy-preserving analysis

Szintetikus adattár-generálás az adatvédelmi kontrollhoz

A szintetikus adattár-generálás egy statisztikai célú adatvédelmi korlátozási technika, amelyet Donald Rubin vezetett be 1993-ban. Ennek során egy bizalmas adatkészlet értékeit a közvetlen közzététel helyett egy illesztett posterior prediktív eloszlásból vett minták helyettesítik. A keletkező mesterséges rekordok megőrzik az eredeti adatok közös statisztikai szerkezetét, miközben megakadályozzák az egyéni azonosítást, lehetővé téve az elemzők számára, hogy a legtöbb következtetési célra az eredetihez hasonló, nyilvánosan közzétehető adatkészlettel dolgozzanak.

Megnyitás itt: MethodMindHamarosanVideóHamarosanDownload slides

A teljes módszer elolvasása

Csak tagoknak

Jelentkezzen be ingyenes fiókkal a szakasz elolvasásához.

Bejelentkezés

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

Források

  1. Rubin, D. B. (1993). Statistical disclosure limitation. Journal of Official Statistics, 9(2), 461–468. link

Hogyan hivatkozzon erre az oldalra

ScholarGate. (2026, June 2). Synthetic Data Generation for Disclosure Control. ScholarGate. https://scholargate.app/hu/privacy/synthetic-data-generation

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.

Compare side by side

Hivatkozik rá

ScholarGateSynthetic Data Generation (Synthetic Data Generation for Disclosure Control). Letöltve 2026-06-15, forrás: https://scholargate.app/hu/privacy/synthetic-data-generation · Adatkészlet: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026