k-Anonymity: การปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลส่วนบุคคลในการเผยแพร่ข้อมูล
k-Anonymity เป็นแบบจำลองความเป็นส่วนตัวที่เป็นทางการซึ่ง Latanya Sweeney นำเสนอในปี 2002 เพื่อปกป้องบุคคลเมื่อมีการเผยแพร่ข้อมูลส่วนบุคคลเพื่อการวิจัยหรือการใช้งานสาธารณะ โดยกำหนดให้ทุกระเบียนในชุดข้อมูลที่เผยแพร่นั้นไม่สามารถแยกแยะได้จากระเบียนอื่นอย่างน้อย k−1 ระเบียน เมื่อพิจารณาจากชุดของคุณลักษณะที่ระบุตัวตนได้บางส่วน (quasi-identifying attributes) เช่น อายุ เพศ และรหัสไปรษณีย์ ซึ่งป้องกันการระบุตัวตนซ้ำโดยการเชื่อมโยงข้อมูลที่เผยแพร่กับแหล่งข้อมูลภายนอก
อ่านวิธีฉบับเต็ม
เข้าสู่ระบบด้วยบัญชีฟรีเพื่ออ่านส่วนนี้
Method map
The neighbourhood of related methods — select a node to explore.
แหล่งอ้างอิง
- 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 ↗
วิธีอ้างอิงหน้านี้
ScholarGate. (2026, June 2). k-Anonymity Data Anonymization. ScholarGate. https://scholargate.app/th/privacy/k-anonymity
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.
- ความเป็นส่วนตัวเชิงอนุพันธ์ความเป็นส่วนตัว↔ compare
- การสร้างข้อมูลสังเคราะห์เพื่อการควบคุมการเปิดเผยความเป็นส่วนตัว↔ compare