Details

Title: Управление доступом к базе данных на основе к-анонимности: бакалаврская работа: 10.03.01
Creators: Лебедева Виктория Андреевна
Scientific adviser: Малыхина Галина Федоровна
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2016
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: обезличивание; к-анонимность; кластеризация; базы данных; обработка персональных данных; информационная безопасность; de-identification; k-anonymity; clustering; data base; the processing of personal data; information security
Document type: Bachelor graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 10.03.01
Speciality group (FGOS): 100000 - Информационная безопасность
Links: http://doi.org/10.18720/SPBPU/2/v16-2691

Allowed Actions: Read Download (1.1 Mb) You need Flash Player to read document

Group: Anonymous

Network: FL SPbPU Local Network

Annotation

В настоящей выпускной работе бакалавра проведён анализ существующих алгоритмов обезличивания данных. Предложен алгоритм обезличивания базы данных на основе метода k-анонимности (k-анонимизации) на основе кластеризации и осуществлено его применение к базе данных поликлиники, созданной на основе Web-приложения. Определена функция вычисления расстояния между двумя кортежами. Представленный алгоритм эффективен независимо от типа значений атрибутов базы данных.

ˆThis bachelor work analyzes the existing algorithms of de-identification and suggests the algorithm based on k-anonymity implementation. The suggested algorithm is enforced through k-member clustering and is applied to the polyclinic database, which is created as a web-application. The distance metrics between two database records is defined. The algorithm is considered to be suitable for attributes of different domains.

Document access rights

Network User group Action
-> FL SPbPU Local Network All Read Print Download
Internet All Read Print Download

Table of Contents

  • Таблица 3. Данные, обезличенные в соответствии с критерием k-анонимности
  • Таблица 4. Значения функции потери информации при разных значениях k
  • По уникальному сочетанию даты рождения и района проживания злоумышленник может связать две базы данных и определить диагноз субъекта. Таким образом, можно заключить, что опубликованные данные о пациентах перестают быть обезличенными, а, следовательно,...
  • Такой критерий есть, и он называется к-анонимностью. Суть этого критерия была сформулирована в работе, опубликованной в 2002 году Латаньей Суини, и заключалась в решении следующей задачи: «Имеются некие структурированные персональные данные. Необходим...
  • Следующая таблица обладает k-анонимностью при k=2.
  • Таблица 1.3.
  • Данные, обезличенные в соответствии с критерием k-анонимности
  • Следует отметить, что задача, поставленная Суини, включает сохранение применимости данных, что совпадает с требованиями к свойствам обезличенных персональных данных, указанными в приказе №996 [3,15]. Одной из задач работы Суини является предоставлени...

Document usage statistics

stat Document access count: 514
Last 30 days: 10
Detailed usage statistics