k-Anonimitāte: individuālās privātuma aizsardzība publicētajos datos
k-Anonimitāte ir formāls privātuma modelis, ko 2002. gadā ieviesa Latanya Sweeney, lai aizsargātu personas, kad pētniecības vai publiskai lietošanai tiek publicēti personas dati. Tas prasa, lai katrs publicētā datu kopas ieraksts būtu neatšķirams no vismaz k−1 citiem ierakstiem attiecībā uz noteiktu kvaziidentificējošu atribūtu kopu — piemēram, vecums, dzimums un pasta indekss —, tādējādi novēršot atkārtotu identificēšanu, savienojot publicētos datus ar ārējiem avotiem.
Lasīt pilno metodes aprakstu
Piesakieties ar bezmaksas kontu, lai lasītu šo sadaļu.
Metožu karte
Saistīto metožu apkaime — atlasiet mezglu, lai izpētītu.
Avoti
- 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 ↗
Kā citēt šo lapu
ScholarGate. (2026, June 2). k-Anonymity Data Anonymization. ScholarGate. https://scholargate.app/lv/privacy/k-anonymity
Kura metode?
Novietojiet šo metodi blakus tās tuvākajām radniecīgajām metodēm un lasiet tās līdzās — bibliotēka noliek grāmatas uz galda; izvēle ir jūsu.
- Diferenciālā privātumsPrivātums↔ salīdzināt
- Sintētisko datu ģenerēšana atklāšanas kontroleiPrivātums↔ salīdzināt
Uz to atsaucas
Pamanījāt kļūdu šajā lapā? Ziņojiet vai ierosiniet labojumu →