Anonymat des données - Préservation de la vie privée dans la publication de données ouvertes
Préservation de la vie privée dans le cadre de la divulgation de données entre le secteur public et le secteur privé
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Au cours des dernières années, l'augmentation exponentielle de la quantité de données numériques générées et stockées dans de grands entrepôts à diverses fins scientifiques et d'analyse statistique a suscité une inquiétude croissante quant à la protection de la vie privée, car les données collectées peuvent contenir des informations personnelles sensibles ainsi que d'autres informations cruciales. La confidentialité des données suscite de plus en plus d'inquiétudes, car les données collectées peuvent contenir des informations personnelles sensibles ainsi que d'autres info...
Au cours des dernières années, l'augmentation exponentielle de la quantité de données numériques générées et stockées dans de grands entrepôts à diverses fins scientifiques et d'analyse statistique a suscité une inquiétude croissante quant à la protection de la vie privée, car les données collectées peuvent contenir des informations personnelles sensibles ainsi que d'autres informations cruciales. La confidentialité des données suscite de plus en plus d'inquiétudes, car les données collectées peuvent contenir des informations personnelles sensibles ainsi que d'autres informations cruciales. Il est donc probable qu'elles soient utilisées à mauvais escient. Dans notre étude, nous mettons en évidence les concepts, outils et techniques clés de la protection de la confidentialité des données, un élément vital qui forme le cycle de vie des données numériques, depuis la collecte des données jusqu'à la visualisation et l'interprétation, en passant par le traitement des données et l'analyse des données. Nous appliquons l'anonymat des données, une technique de protection des données couramment utilisée qui fonctionne sur l'algorithme d'anonymat k et étudions le résultat obtenu. L'anonymat des données et les autres techniques de protection des données s'accompagnent rarement d'une perte d'informations, qui peut altérer le résultat global de l'analyse en modifiant la nature de l'ensemble de données. Dans cette étude, nous appliquons et rendons anonyme l'ensemble des données en utilisant
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