Спосіб підвищення ефективності деперсоніфікації баз даних

Ліпська, В.

Головна сторінка IRChNUT
→
ПЕРІОДИЧНІ ВИДАННЯ НУ «Чернігівська політехніка»
→
Технічні науки та технології: науковий журнал
→
2021
→
Технічні науки та технології. – 2021. – №3 (25)
→
Перегляд матеріалів

dc.contributor.author	Ліпська, В.
dc.date.accessioned	2021-12-26T17:41:25Z
dc.date.available	2021-12-26T17:41:25Z
dc.date.issued	2021
dc.identifier.uri	http://ir.stu.cn.ua/123456789/24817
dc.description	Ліпська, В. Спосіб підвищення ефективності деперсоніфікації баз даних / В. Ліпська // Технічні науки та технології. – 2021. – № 3(25). – С. 202-212.	en_US
dc.description.abstract	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 статичних 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, враховуючи математичні показники. Метод було перевірено експериментально та висвітлено результати такого застосування з аналізом.	en_US
dc.language.iso	uk	en_US
dc.publisher	Чернігів : НУ «Чернігівська політехніка»	en_US
dc.relation.ispartofseries	Технічні науки та технології;№ 3(25)
dc.subject	деперсоніфікація	en_US
dc.subject	анонімізація	en_US
dc.subject	дані	en_US
dc.subject	depersonalization	en_US
dc.subject	anonymization	en_US
dc.subject	data	en_US
dc.title	Спосіб підвищення ефективності деперсоніфікації баз даних	en_US
dc.title.alternative	The method for increasing the efficiency of database depersonification	en_US
dc.type	Article	en_US
dc.description.abstractalt1	The topic is relevant due to the need to protect personal data during its storage or use in different systems, so the demand for anonymization of data is growing every day. The need for depersonalization is often mentioned, which is confirmed by the large number of competitors and the results of the materials. The materials offer static replacement, relational format replacement, data curve reproduction and replacement based on it. The topic now needs to be deepened and it is proposed to consider depersonalization by various methods, one of which is by preserving the nature of data and use synthesis as a method of improving the results of the issue. The aim is to develop a method of depersonalization and data synthesis for use without distortion. To achieve this goal, a set of experiments was conducted, which involve the calculation of analytical metrics, which are used to assess the feasibility and quality of the work done. The principles of depersonalization methods are described, the emphasis is on anonymization with preservation of data nature. At the end, the analysis is performed and the results are presented. The presented material highlighted the problem of data use and highlighted possible ways to anonymize them if necessary. It was found that the results of both the regression problem and the classification problem were improved. Improvements could reach 20 %.	en_US