Kurs iŞİ Fakültə : İnformasiya texnologiyaları və idarəetmə (İTİF) İxtisas : İnformasiya təhlükəsizliyi Kafedra : Kompüter mühəndisliyi kafedrası Fənnin adı : Böyük verilənlərin emalı texnologiyaları Mövzu : Verilənlərin anonimləşdirilməsi Qrup

KURS İŞİ

Fakültə : İnformasiya texnologiyaları və idarəetmə (İTİF)

İxtisas : İnformasiya təhlükəsizliyi
Kafedra : Kompüter mühəndisliyi kafedrası
Fənnin adı : Böyük verilənlərin emalı texnologiyaları
Mövzu : Verilənlərin anonimləşdirilməsi
Qrup : 693.20
Tələbə : Şükürov Əli
Müəllim : Almammadova Mehriban


Bakı 2022

AZƏRBAYCAN DÖVLƏT NEFT VƏ SƏNAYE UNİVERSİTETİ

KURS İŞİNİN QİYMƏTLƏNDİRİLMƏSİ


“ ” 2022 -cu il


Fakultə İTİ İxtisas 050631 – “Kompüter


mühəndisliyi”


Kafedra Kompüter mühəndisliyi Qrup № 692.20


Fənn Böyük verilənlərin emalı texnologiyaları


Tələbə Şükürov Əli


Kurs işinin mövzusu Verilənlərin anonimləşdirilməsi

Kurs işiinin müdafiəsində iştirak edən kafedranın professor-müəllim heyətinin tərkibi:

Kurs işinin rəhbəri,t.e.n.,dos. Almammadova Mehriban

^(imza)

1.
^(imza)

2.
^(imza)
Qəbul edilən qərar
Kurs işinin (layihəsinin) müdafiəsi qiymətlə qiymətləndirilsin
(bal )





^{(tələbənin imzası)}



Kafedra müdiri, t.e.n., dos. N.Ə. Rəhimova
MÜNDƏRİCAT

1. 
   Giriş........................................................................ 3
   
2. 
   Şəxsi məlumatlar.................................................... 3
   
3. 
   İdentifikasiya edilə bilən məlumatlar..................... 4
   
4. 
   Əsas anlayışlar........................................................ 4
   
5. 
   Anonimləşdirmə prinsipləri.................................... 9
   

6.Anonimləşdirmənin planlaşdırılması....................... 10
7.Anonimləşdirmə üsulları.......................................... 10
8. Keyfiyyətli məlumatların anonimləşdirilməsi......... 18
9.Anonimləşdirmənin digər üsulları............................ 25
. 10.Nəticə...................................................................... 29 . 11.Ədəbiyyat.................................................................... 30

Giriş
Big datanın mənasını izah edən bir çox tərif var, lakin ümumi olaraq, hər tərifin ortaq nöqtəsi big datanın iş prosesində yaradılan çox sayda işlənməmiş və emal olunmamış məlumatla məşğul olmasıdır. Məsələn, veb-sayta big data yönündən baxsaq, veb-sayta hər bir daxil olma, elektron poçtun açılması, əməliyyatların edilməsi və s. ilə gətirilən çoxlu məlumatların təhlili deməkdir. Bu mövzuda toplanan məlumatlar biznesi inkişaf etdirmək məqsədilə düzgün biznes strategiyasını müəyyənləşdirmək və dəyişikliklər etmək üçün təhlil edilə bilər. Hər hansı bir şirkətin uzunmüddətli müvəffəqiyyəti üçün bu çox vacibdir. Big datadakı trend böyük proqram şirkətlərində özünü göstərir. Əslində, sənaye liderləri, böyük paketli həllər təklif etməklə, həmişəkindən daha sürətli və daha asanlıqla big datanı tətbiq etməyə imkan yaradırlar. Bu həllər müəssisələrə big data taktikasından istifadə etməyə kömək etmək üçün lazım olan həm avadanlıq, həm də proqram təminatını əhatə edir.Big Datanın paket həlləri bazara daxil olana qədər Hadoop big datanın inkişaf etdirilməsində ön sıralarda idi. Bu açıq qaynaqlı proqram təminatı framework-ü hələ də big data bazarında çox güclü bir oyunçu olaraq qalsa da, daha az resursu olan bir çox müəssisə, daha sürətli və daha asanlıqla başlaya bilsinlər deyə paket həllərə meyl edirlər. Big data işin böyük hissəsini həll etsə də, sonda əldə olunan statistika səhv şərh olunması hər şeyi məhv edə bilər. Big datanın hər hansı bir framework-ünü qurarkən bu çox vacibdir. Menecerlər və marketoloqlar düzgün statistikanın müəyyənləşdirilməsində və hər gün əldə edilən məlumatlar toplusundan statistikanın əldə edilməsinin ən yaxşı yolunu təyin etməkdə böyük rol oynamalıdırlar. Bunu etmədən, CTO'lar səhv statistik nömrələrlə səhv bir mənzərəni canlandırmaq riski daşıyırlar. Bunun necə baş verə biləcəyinə dair nümunə kimi tədqiqatçı Lev Manoviçin sosial şəbəkələrin təhlili ilə bağlı apardığı araşdırmanı qeyd edə bilərik. O, sosial şəbəkə saytlarından məlumatların adətən bütöv bir qrupu deyil, bir qrupdakı insanların yalnız bir hissəsini təmsil etdiyini aşkar etdi. Big data həllərinin əhəmiyyətini və ona olan ehtiyacımızı ali rəhbərliyə inandırmağa çalışan CTO-lar üçün həmin həllərin həyata keçirilməsi ilə bağlı xərclər böyük bir maneə ola bilər. Big data hələ nisbətən yeni olduğu üçün, təəssüf ki, məsələ ilə bağlı çox statistika yoxdur. Deyilənlərə görə, CEO-ları bu vasitələrin tətbiqinə inandırmağa kömək edən bəzi araşdırmalar var. Ayrıca, rəqiblər big data ilə uğurlu olacaqlarsa, bu, CEO-ların investisiyanın potensial geridönüşü (investment return) baxımından axtaracaqları yaxşılığa yozulan bir işarədir.
Şəxsi məlumatlar
Ümumi Məlumatların Qorunması Qaydasında (GDPR) verilən tərifə əsasən, “şəxsi məlumatlar” müəyyən edilmiş və ya müəyyən edilə bilən fiziki şəxsə aid hər hansı məlumat deməkdir. Fiziki şəxs birbaşa və ya dolayı yolla, xüsusən ad, identifikasiya nömrəsi, yerləşmə məlumatları, onlayn identifikator kimi identifikatora və ya fiziki, fizioloji xüsusiyyətlərinə xas olan bir və ya bir neçə faktora istinad etməklə eyniləşdirilə bildiyi halda eyniləşdirilə bilən hesab edilir: həmin fiziki şəxsin genetik, psixi, iqtisadi, mədəni və ya sosial kimliyi. Bu tərifə görə, tədqiqat məlumatlarına gəldikdə, şəxsi məlumatlar tədqiqat iştirakçılarına aid məlumatlarla məhdudlaşmır. Tədqiqat məlumatlarında həmçinin tədqiqat subyektlərinin ailəsi və dostları və ya digər üçüncü tərəflərlə bağlı identifikatorlar ola bilər. Bu şəxslərə aid məlumatların müəyyən edilməsi də şəxsi məlumatları təşkil edir. Şəxsi məlumatların xarakteri və xarakteri ilə bağlı heç bir məhdudiyyət yoxdur. Fiziki şəxsə aid hər hansı məlumat şəxsi məlumat ola bilər. Bura bəyanatlar, rəylər, münasibət və dəyər mühakimələri daxildir. Şəxsi məlumatlar obyektiv və ya subyektiv ola bilər. Məlumatın doğru və ya yoxlanıla bilən olub-olmamasının burada heç bir əhəmiyyəti yoxdur. Məlumat fərdin şəxsi və ya ailə həyatına, sağlamlığına, fiziki xüsusiyyətlərinə, peşə fəaliyyətinə, iqtisadi və ya sosial davranışına aid ola bilər.