ScholarGate
Асистент
Machine learningPrivacy-preserving analysis

k-Анонімність: захист індивідуальної приватності у випущених даних

k-Анонімність — це формальна модель приватності, запроваджена Латанією Свіні у 2002 році для захисту осіб під час випуску персональних даних для дослідницьких чи суспільних потреб. Вона вимагає, щоб кожен запис у опублікованому наборі даних був невідрізнюваним щонайменше від k−1 інших записів стосовно визначеного набору квазі-ідентифікуючих атрибутів — таких як вік, стать та поштовий індекс — запобігаючи повторній ідентифікації шляхом зв'язування випущених даних із зовнішніми джерелами.

Відкрити у MethodMindНезабаромВідеоНезабаромЗавантажити слайди

Читати метод повністю

Лише для учасників

Увійдіть із безкоштовним обліковим записом, щоб прочитати цей розділ.

Увійти

Карта методів

Околиця споріднених методів — виберіть вузол, щоб дослідити.

Джерела

  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

Як цитувати цю сторінку

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

Який метод?

Поставте цей метод поруч із його найближчими спорідненими й читайте їх пліч-о-пліч — бібліотека викладає книги на стіл; вибір за вами.

Порівняти поруч

Згадується в

ScholarGatek-Anonymity (k-Anonymity Data Anonymization). Отримано 2026-06-15 з https://scholargate.app/uk/privacy/k-anonymity · Набір даних: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026