анонімізація даних

Здійснено аналіз і порівняння методів анонімізації персональних даних на прикладі k-анонімізації, ℓ-диференціації та t-близькості. Мета - оцінка ефективності цих методів щодо захисту конфіденційності та виявлення їхніх вразливостей до атак повторної ідентифікації. Дослідження виконано за допомогою інструменту ARX Anonymization Tool на тестовому наборі даних про дохід осіб.

Швидке зростання обсягу персональних даних, що збираються та обробляються різними організаціями, створює значні виклики для забезпечення конфіденційності та безпеки інформації. Загальний регламент захисту даних (GDPR) Європейського Союзу визначає суворі вимоги до обробки, зберігання та видалення персональних даних, зокрема право на стирання, яке передбачає повне і безповоротне видалення інформації на запит користувача. Це створює проблеми для традиційних систем управління даними, які не можуть забезпечити автоматизоване видалення та надійний контроль за дотриманням термінів зберігання.