Моделі приватності та техніки анонімізації табличних медичних даних

Abstract

У сучасному світі питання приватності та захисту персональних даних набувають надзвичайної актуальності, особливо в медичній галузі, де використання великих обсягів даних для досліджень стає все більш поширеним. Використання персональних даних регулюється відповідними законами, які вимагають анонімізації даних для мінімізації ризиків ідентифікації осіб. Анонімізація є процесом, що дозволяє використовувати чутливі дані без ризику розкриття особистої інформації, зберігаючи при цьому їх корисність. У статті розглядаються основні моделі приватності та техніки анонімізації, що застосовуються для захисту табличних медичних даних. Моделі приватності включають k-анонімність (k-anonymity), l-диверсність (l-diversity) та t-близькість (t-closeness).

In today's world, issues of privacy and personal data protection are becoming extremely relevant, especially in the healthcare field, where the use of large volumes of data for research is becoming increasingly common. The use of personal data is regulated by relevant laws that require data anonymization to minimize the risks of identifying individuals. Anonymization is a process that allows the use of sensitive data without the risk of disclosing personal information while maintaining its utility. This article discusses the main privacy models and anonymization techniques used to protect tabular healthcare data. Privacy models include k-anonymity, l-diversity, and t-closeness.