Överväga en datainnehavare, såsom ett sjukhus eller en bank, som har en privatägd insamling av personspecifika, fältstrukturerade uppgifter. Antag att datainnehavaren vill dela en version av data med forskare. Hur kan en datainnehavare ge ut en version av sina privata data med vetenskapliga garantier för att de individer som är föremål för uppgifterna inte kan identifieras på nytt medan uppgifterna fortfarande är praktiskt användbara? Den lösning som ges i detta dokument innehåller en formell skyddsmodell som kallas k-anonymitet och en uppsättning åtföljande strategier för införande. En release ger k-anonymitetsskydd om informationen för varje person som ingår i releasen inte kan särskiljas från minst k-1 personer vars information också visas i releasen. I detta dokument undersöks också återidentifieringsattacker som kan förverkligas vid utsläpp som följer kanonymitet om inte åtföljande politik respekteras. K-anonymitetsskyddsmodellen är viktig eftersom den utgör grunden för att de verkliga system som kallas Datafly, μ-Argus och k-Similar ger garantier för skydd av privatlivet.
Så metoden baserad på k-anonym och partitionering visas. REF föreslog en k-anonym modell, det kräver att varje post i gruppen inte kan skiljas från andra k-1 poster.
k-Anonymity: A Model for Protecting Privacy
{'venue': 'International Journal of Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-Based Systems', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}