Verilənlərin anonimləşdirilməsi

Verilənlərin anonimləşdirilməsi — emalı prosesində onların sahibini birbaşa və ya dolayı yolla tanımaq imkanını aradan qaldırmaq məqsədilə tətbiq edilən üsullar toplusu. Bu anlayış məxfilik və informasiya təhlükəsizliyi sahələrində, həmçinin GDPR kimi beynəlxalq hüquqi tənzimləmələrdə mühüm əhəmiyyət kəsb edir. Anonimləşdirilmiş məlumatlar artıq konkret şəxs və ya təşkilatla əlaqələndirilə bilmir və bu, fərdi məlumatların qorunması haqqında qanunvericilik tələblərinə uyğunluğu təmin edir.

Haqqında

Anonimləşdirmə prosesi bir neçə texniki mərhələdən ibarət ola bilər: , məlumatların ümumiləşdirilməsi, identifikatorların silinməsi və ya dəyişdirilməsi kimi üsullar fərdi identifikasiyanı mümkünsüz edir. Kriptoqrafik metodlar, xüsusilə də (ing. hashing) texnikası bu məqsədlə geniş istifadə olunur. Eyni zamanda, məlumatların tam silinməsi əvəzinə, onların dəyərini qoruyaraq analiz üçün yararlı qalması hədəflənir.

Bu yanaşma səhiyyə, maliyyə və elmi tədqiqat sahələrində xüsusi aktuallığa malikdir. Məsələn, və ya elektron ticarət platformalarından toplanan istifadəçi məlumatları anonimləşdirilərək elmi araşdırmalarda və bazar təhlillərində istifadə olunur. Bununla belə, riski qalır; yəni digər məlumat mənbələri ilə birləşdirildikdə anonimləşdirilmiş məlumatların sahibini tanımaq mümkündür.

Verilənlərin anonimləşdirilməsi həm verilənlər elmi, həm də hüquqi tənzimləmə baxımından davamlı inkişaf edən bir sahədir və məxfilik ilə məlumatların analitik dəyəri arasında balansı qorumaq üçün mühüm rol oynayır.

İstinadlar

1. ISO 25237:2017 Health informatics -- Pseudonymization. ISO. 2017. səh. 7.
2. "Data anonymization". The Free Medical Dictionary. İstifadə tarixi: 17 January 2014.
3. "De-anonymization". Whatis.com. İstifadə tarixi: 17 January 2014.
4. Bin Zhou; Jian Pei; WoShun Luk. "A brief survey on anonymization techniques for privacy preserving publishing of social network data" (PDF). ACM SIGKDD Explorations Newsletter. 10 (2). December 2008: 12–22. doi:10.1145/1540276.1540279.
5. "Opinion 05/2014 on Anonymisation Techniques" (PDF). . 10 April 2014. İstifadə tarixi: 31 December 2023.
6. Eyupoglu, Can; Aydin, Muhammed; Zaim, Abdul; Sertbas, Ahmet. "An Efficient Big Data Anonymization Algorithm Based on Chaos and Perturbation Techniques". Entropy. 20 (5). 2018-05-17: 373. Bibcode:2018Entrp..20..373E. doi:10.3390/e20050373. ISSN 1099-4300. PMC 7512893 (#bad_pmc). PMID 33265463 (#bad_pmid). Text was copied from this source, which is available under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
7. Skiera, Bernd. The impact of the GDPR on the online advertising market. Klaus Miller, Yuxi Jin, Lennart Kraft, René Laub, Julia Schmitt. Frankfurt am Main. 2022. ISBN . OCLC 1303894344.

Ədəbiyyat

• Raghunathan, Balaji. The Complete Book of Data Anonymization: From Planning to Implementation. CRC Press. June 2013. ISBN .
• Khaled El Emam, Luk Arbuckle. Anonymizing Health Data: Case Studies and Methods to Get You Started. O'Reilly Media. August 2014. ISBN .
• Rolf H. Weber, Ulrike I. Heinrich. Anonymization: SpringerBriefs in Cybersecurity. Springer. 2012. ISBN .
• Aris Gkoulalas-Divanis, Grigorios Loukides. Anonymization of Electronic Medical Records to Support Clinical Analysis (SpringerBriefs in Electrical and Computer Engineering). Springer. 2012. ISBN .
• Pete Warden. "Why you can't really anonymize your data". O'Reilly Media, Inc. 9 January 2014 tarixində orijinalından arxivləşdirilib. İstifadə tarixi: 17 January 2014.

Xarici keçidlər

• On the anonymization of Internet traffic: Data Sharing and Anonymization Reading List