ScholarGate
Asistent
Machine learningPrivacy-preserving analysis

k-Anonimitate: Protejarea confidențialității individuale în datele publicate

k-Anonimitatea este un model formal de confidențialitate introdus de Latanya Sweeney în 2002 pentru a proteja indivizii atunci când datele personale sunt publicate pentru cercetare sau uz public. Acesta impune ca fiecare înregistrare dintr-un set de date publicat să fie indistinguibilă de cel puțin alte k−1 înregistrări în raport cu un set desemnat de atribute cvasi-identificatoare — cum ar fi vârsta, sexul și codul poștal — prevenind re-identificarea prin legarea datelor publicate cu surse externe.

Deschide în MethodMindÎn curândVideoÎn curândDescarcă prezentarea

Citește metoda completă

Doar pentru membri

Autentifică-te cu un cont gratuit pentru a citi această secțiune.

Autentificare

Harta metodelor

Vecinătatea metodelor înrudite — selectați un nod pentru a explora.

k-Anonimitate: Protejarea confidențialității individuale în datele publicate
Confidențialitate Difere…Generarea de Date Sintet…Evaluarea Riscului de Di…Calculul Multi-Parte Sec…

Surse

  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

Cum se citează această pagină

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

Ce metodă?

Așezați această metodă lângă cele mai apropiate rude și citiți-le alăturat — biblioteca pune cărțile pe masă; alegerea vă aparține.

Compară alăturat

Citat de

ScholarGatek-Anonymity (k-Anonymity Data Anonymization). Preluat la 2026-06-15 de pe https://scholargate.app/ro/privacy/k-anonymity · Set de date: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026