Таблица | Карточка | RUSMARC | |
Разрешенные действия: –
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
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.
This 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 | |||||
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ | |||||
Интернет | Анонимные пользователи |
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
Количество обращений: 548
За последние 30 дней: 0 Подробная статистика |