Synthetische data-generatie voor disclosure control
Synthetische data-generatie is een statistische techniek voor beperking van openbaarmaking, geïntroduceerd door Donald Rubin in 1993, waarbij waarden in een vertrouwelijke dataset worden vervangen door trekkingen uit een gepaste posterieure voorspellende verdeling in plaats van direct te worden vrijgegeven. De resulterende kunstmatige records behouden de gezamenlijke statistische structuur van de oorspronkelijke gegevens en voorkomen tegelijkertijd de identificatie van echte individuen, waardoor analisten kunnen werken met een publiekelijk vrij te geven dataset die zich voor de meeste inferentiële doeleinden gedraagt als het origineel.
Lees de volledige methode
Log in met een gratis account om dit onderdeel te lezen.
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
Bronnen
- Rubin, D. B. (1993). Statistical disclosure limitation. Journal of Official Statistics, 9(2), 461–468. link ↗
Deze pagina citeren
ScholarGate. (2026, June 2). Synthetic Data Generation for Disclosure Control. ScholarGate. https://scholargate.app/nl/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.
- Differentiële PrivacyPrivacy↔ compare
- Generatief Adversarieel NetwerkDeep learning↔ compare
- Multiple ImputationStatistiek↔ compare
Geciteerd door
Een fout op deze pagina gezien? Meld het of stel een correctie voor →