ScholarGate
Asistent
Machine learningPrivacy-preserving analysis

k-Anonymita: Ochrana súkromia jednotlivca v publikovaných údajoch

k-Anonymita je formálny model ochrany súkromia, ktorý v roku 2002 zaviedla Latanya Sweeneyová s cieľom chrániť jednotlivcov pri zverejňovaní osobných údajov na výskumné alebo verejné účely. Vyžaduje, aby každý záznam v publikovanom súbore údajov bol nerozoznateľný od najmenej k−1 iných záznamov vzhľadom na určený súbor quasi-identifikačných atribútov – ako sú vek, pohlavie a PSČ – čím sa zabráni opätovnej identifikácii prepojením publikovaných údajov s externými zdrojmi.

Otvoriť v MethodMindČoskoroVideoČoskoroStiahnuť snímky

Prečítať celú metódu

Len pre členov

Ak si chcete prečítať túto sekciu, prihláste sa s bezplatným účtom.

Prihlásiť sa

Mapa metód

Okolie príbuzných metód — vyberte uzol na preskúmanie.

Zdroje

  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

Ako citovať túto stránku

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

Ktorá metóda?

Postavte túto metódu vedľa jej najbližších príbuzných a čítajte ich vedľa seba — knižnica vám knihy položí na stôl; voľba je na vás.

Porovnať vedľa seba

Odkazujú sem

ScholarGatek-Anonymity (k-Anonymity Data Anonymization). Získané 2026-06-15 z https://scholargate.app/sk/privacy/k-anonymity · Dátová sada: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026