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

3. Məlumat dəstinin yaşı
Məlumatların yaşı anonimləşdirmə ehtiyacına təsir göstərir. Məlumatlar nə qədər köhnədirsə, fərdləri müəyyən etmək bir o qədər çətindir, çünki məlumat zamanla dəyişir. 100 ildən çox yaşı olan və ya ölmüş şəxslərə aid olan məlumatların mühafizəsi tələb olunmur.
4. Respondentlər haqqında digər mənbələrdə mövcud olan məlumatlar
Uğurlu anonimləşdirmə üçün məlumatlara daxil edilmiş məlumat digər mənbələrdə mövcud olan məlumatlarla birlikdə nəzərdən keçirilməlidir. Məlumatlar elə bir şəkildə işlənməlidir ki, hətta başqa mənbələrdən əldə edilmiş məlumatlardan istifadə edilərkən belə, heç bir şəxs müəyyən edilə bilməz.
Verilənlər dəstindəki məlumat dörd müxtəlif məlumat növü ilə bağlı nəzərə alınmalıdır :

1. 
   başqa yerlərdə mövcud olan eyni hədəf əhali haqqında məlumat və tədqiqat məlumatları
   
2. 
   ictimaiyyətə açıq məlumatlar (məsələn, ictimai reyestrlər, sosial media)
   
3. 
   yerli biliklər (yaşayış yerləri necə görünür və ərazidə nə baş verir)
   
4. 
   digər insanlar haqqında şəxsi məlumatlar (mən nə bilirəm, məsələn, qonşularım haqqında)
   

Məlumatın başqa yerdə tanınması və ya mövcud olması ehtimalı nə qədər yüksəkdirsə, verilənlərdəki məlumat bir o qədər nəzarət altında olmalıdır. Aşağıda respondentləri müəyyən etmək üçün onlarla birləşdirilə bilən müxtəlif məlumat dəstləri və məlumat mənbələrinə dair nümunələr var.
a. Məlumatlar Finlandiyalıların karyera yollarını araşdırır. Fin karyerası haqqında kənar məlumatlar İnternetdə, məsələn, LinkedIn-də, Facebook kimi sosial media xidmətlərində və təşkilatların veb-saytlarında kadr məlumatları mövcuddur.
b. Məlumatlar Fin xalqının yemək nümunələrini araşdırır. Kənardan məlumat almaq asan deyil, baxmayaraq ki, insanın qidalanma qaydasının tədqiqi onun gündəlik həyatı haqqında kifayət qədər ətraflı məlumat verə bilər. Nəzərə alınmalı olan əsas şey, digər insanların yemək üsulları haqqında məlumat əldə etməyin necə mümkün olacağıdır (çox asan deyil və ya məlumat şəxsdən insana çox da fərqlənmir).
c. Məlumatlar Fin xalqı və Tanzaniya xalqı arasındakı qonşuluq münasibətlərini araşdırır. Burada Finlandiya və Tanzaniya arasındakı mədəni fərqləri nəzərə almaq lazımdır: insanlar qonşuları ilə nə dərəcədə tanışdırlar? Finlandiyanın qonşularla qarşılıqlı əlaqəsi çox minimal ola bilər, halbuki Tanzaniyada daha aktiv ola bilər. Beləliklə, Tanzaniya məlumatlarının anonimləşdirilməsi, ehtimal ki, Fin məlumatlarından daha çox səy tələb edəcəkdir. Əgər hesabatlar və ya nəşrlər məlumatlar əsasında artıq dərc edilibsə, nəşrlərdə təqdim olunan məlumatlar haqqında məlumatın nə qədər təfərrüatlı olduğunu düşünün.Bir kəmiyyət məlumat toplusu ilə əlaqədar olaraq, tədqiqatçılar bələdiyyənin adını silməklə və onun ədədi dəyərini verilənlərdə (1, 2, 3...), məsələn, çoxsəviyyəli təhlillər üçün tərk etməklə yaşayış yeri bələdiyyəsini bildirən dəyişəni anonimləşdirmək qərarına gəliblər. Daha sonra onlar qeyd etdilər ki, əvvəllər məlumatlar əsasında hazırlanmış nəşrdə müxtəlif bələdiyyələrdə respondentlərin sayı əks olunub. Beləliklə, anonimləşdirmə uğursuz oldu, çünki bələdiyyələrin adları hər bir dəyər üzrə respondentlərin sayına əsasən anonimləşdirilə bilərdi.Ümumiləşdirsək, xarici məlumat mənbələrindən əldə edilən məlumat anonimləşdirmədə böyük əhəmiyyət kəsb edir. Latanya Sweeney (2000) öz araşdırmasında müəyyən etdi ki, amerikalıların 87%-nin doğum tarixi, cinsi və insanlar haqqında şəxsi və regional məlumatları ehtiva edən seçici qeydiyyat siyahılarında görünən 5 rəqəmli poçt kodu əsasında unikal şəkildə müəyyən edilə bilər. səs verənlər. Eynilə, Birləşmiş Ştatlarda əhalinin yarıdan çoxu (53%) cins, doğum tarixi və yeri, yəni şəhər, qəsəbə və ya yaşayış məntəqəsi (eyni yerdə) ilə unikal şəkildə müəyyən edilir.