Детальная информация

Название: Управление доступом к базе данных на основе к-анонимности: бакалаврская работа: 10.03.01
Авторы: Лебедева Виктория Андреевна
Научный руководитель: Малыхина Галина Федоровна
Организация: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Выходные сведения: Санкт-Петербург, 2016
Коллекция: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Тематика: 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
Тип документа: Выпускная квалификационная работа бакалавра
Тип файла: PDF
Язык: Русский
Код специальности ФГОС: 10.03.01
Группа специальностей ФГОС: 100000 - Информационная безопасность
Ссылки: http://doi.org/10.18720/SPBPU/2/v16-2691
Права доступа: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

Разрешенные действия: Прочитать Загрузить (1,1 Мб) Для чтения документа необходим Flash Player

Группа: Анонимные пользователи

Сеть: Интернет

Аннотация

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.

Права на использование объекта хранения

Место доступа Группа пользователей Действие
Локальная сеть ИБК СПбПУ Все Прочитать Печать Загрузить
-> Интернет Все Прочитать Печать Загрузить

Оглавление

  • 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...

Статистика использования документа

stat Количество обращений: 516
За последние 30 дней: 2
Подробная статистика