Anonymisierung von Daten - Datenschutz bei der Veröffentlichung offener Daten - Hebbar, Koni v Vittal
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In den letzten Jahren ist die Menge an digitalen Daten, die für verschiedene wissenschaftliche und statistische analytisch-wissenschaftliche Zwecke generiert und in großen Lagern gespeichert werden, exponentiell gestiegen. Die Sorge um den Datenschutz wächst, da die gesammelten Daten möglicherweise sensible personenbezogene Daten sowie andere wichtige Informationen enthalten. Daher besteht die Wahrscheinlichkeit, dass diese missbraucht werden könnten. In unserer Studie beleuchten wir die wichtigsten Konzepte, Werkzeuge und Techniken des Datenschutzes, eine entscheidende Komponente, die den…mehr

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Produktbeschreibung
In den letzten Jahren ist die Menge an digitalen Daten, die für verschiedene wissenschaftliche und statistische analytisch-wissenschaftliche Zwecke generiert und in großen Lagern gespeichert werden, exponentiell gestiegen. Die Sorge um den Datenschutz wächst, da die gesammelten Daten möglicherweise sensible personenbezogene Daten sowie andere wichtige Informationen enthalten. Daher besteht die Wahrscheinlichkeit, dass diese missbraucht werden könnten. In unserer Studie beleuchten wir die wichtigsten Konzepte, Werkzeuge und Techniken des Datenschutzes, eine entscheidende Komponente, die den Lebenszyklus digitaler Daten von der Datenerfassung über die Datenverarbeitung und Datenanalyse bis hin zur Visualisierung und Interpretation bildet. Wir wenden die Datenanonymisierung an, eine häufig verwendete Datenschutztechnik, die auf einem k-Anonymitätsalgorithmus basiert, und untersuchen das daraus resultierende Ergebnis. Datenanonymisierung und andere Datenschutztechniken gehen selten mit einem Informationsverlust einher, der das gesamte Analyseergebnis durch eine Änderung der Art des Datensatzes verändern kann. In dieser Studie wenden wir verschiedene Techniken zur Anonymisierung des Datensatzes an und untersuchen die Ergebnisse.
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.