Anonimato de datos - Preservación de la privacidad en la publicación de datos abiertos - Hebbar, Koni v Vittal
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En los últimos años, con el aumento exponencial de la cantidad de datos digitales generados y almacenados en grandes almacenes para diversos fines científicos y estadístico-analíticos. Existe una creciente preocupación por la privacidad de los datos, ya que los datos recogidos pueden contener información personal sensible, así como otra información crucial. De ahí que exista la probabilidad de que se haga un uso indebido de los mismos. En nuestro estudio destacamos los conceptos, herramientas y técnicas clave en la protección de la privacidad de los datos, un componente vital que forma el…mehr

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Produktbeschreibung
En los últimos años, con el aumento exponencial de la cantidad de datos digitales generados y almacenados en grandes almacenes para diversos fines científicos y estadístico-analíticos. Existe una creciente preocupación por la privacidad de los datos, ya que los datos recogidos pueden contener información personal sensible, así como otra información crucial. De ahí que exista la probabilidad de que se haga un uso indebido de los mismos. En nuestro estudio destacamos los conceptos, herramientas y técnicas clave en la protección de la privacidad de los datos, un componente vital que forma el ciclo de vida de los datos digitales, empezando por la recopilación de datos, pasando por el procesamiento de datos, el análisis de datos hasta la visualización y la interpretación. Aplicamos el anonimato de datos, una técnica de protección de datos de uso común que funciona con un algoritmo de anonimato k, y estudiamos el resultado resultante. El anonimato de datos y otras técnicas de protección de datos rara vez conllevan pérdida de información, lo que puede alterar el resultado global del análisis al cambiar la naturaleza del conjunto de datos. En este estudio se aplica y anonimizar el conjunto de datos utilizando diferentes técnicas y estudiar los resultados.
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Autorenporträt
El Sr. K. V. Vittal Hebbar obtuvo su maestría en ciencia de datos de la Universidad de East London, Londres, en septiembre de 2015. los programas clave incluidos en la ciencia de datos son Ecología de datos, análisis cualitativo y cuantitativo de datos, toma de decisiones avanzada. Sr. Hebbar tiene experiencia en el espacio de programación analítica y trabajando en un proyecto para una empresa global.