СПОСІБ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ ДЕПЕРСОНІФІКАЦІЇ БАЗ ДАНИХ
DOI:
https://doi.org/10.25140/2411-5363-2021-3(25)-202-212Ключові слова:
деперсоніфікація, анонімізація, даніАнотація
Тема є актуальною через необхідність захисту персональних даних під час зберігання чи використання у різних
системах, тому попит на анонімізацію даних закономірно з кожним днем зростає. Розглянуто відомі способи ста-
тичних замін, побудов реляційних даних та залежних від заданих математично кривих даних, і запропоновано метод
покращення результатів – поєднання відомих способів замін із штучним синтезом даних на основі їх природи, врахо-
вуючи математичні показники. Метод було перевірено експериментально та висвітлено результати такого засто-
сування з аналізом.
Посилання
Big & Personal: data and models behind Netflix recommendations [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://xamat.github.io/pubs/BigAndPersonal.pdf.
Aurelien Geron. (2019). “Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow: Concepts, Tools, and Techniques to Build Intelligent Systems”, 2nd Edition (p. 57)
General Data Protection Regulation [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://en.wikipedia.org/wiki/General_Data_Protection_Regulation.
If an app asks to track your activity [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://support.apple.com/en-us/HT212025.
Shai Shalev-Shwartz and Shai Ben-David. (2014). “Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms” [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.cs.huji.ac.il/~shais/UnderstandingMachineLearning/understanding-machine-learning-theory-algorithms.pdf.
Andrew Ng. “Machine Learning by Stanford University”, Coursera [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.coursera.org/learn/machine-learning.
Deep Learning – An MIT Press Book [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://www.deeplearningbook.org.
Beyond Accuracy: Precision and Recall [Електронний ресурс]. – Режим доступу: https://towardsdatascience.com/beyond-accuracy-precision-and-recall-3da06bea9f6c.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
