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



Yüklə 213,77 Kb.
səhifə12/21
tarix05.01.2023
ölçüsü213,77 Kb.
#78475
1   ...   8   9   10   11   12   13   14   15   ...   21
Əli Kurs işi

Fərdi ayırmaq: Anonimləşdirildikdən sonra hələ də məlumatlarda hər hansı bir şəxsi ayıra bilərsinizmi?
Əlaqədarlıq: Fərdi şəxsə aid qeydləri başqa bir verilənlər bazası və ya xarici mənbələrdən alınan məlumatlarla əlaqələndirə və beləliklə, şəxsi müəyyən edə bilərsinizmi?
Nəticə: Müəyyən məlumatların konkret bir şəxsə aid olduğu qənaətinə gələ bilərsinizmi? Dəyişdirilmiş və ya silinmiş dəyərlərin orijinal dəyərlərini çıxara bilərsinizmi?
Qeyd: İctimaiyyətə açıq olan məlumatların daim artan həcmi ilə əlaqədar olaraq, bir dəfə anonimləşdirilmiş məlumat dəstinin anonim olmağa davam edib-etmədiyini mütəmadi olaraq qiymətləndirmək vacibdir (“qalıq riskin qiymətləndirilməsi”).
Kəmiyyət məlumatlarının anonimləşdirilməsi 
Kəmiyyət məlumatlarının anonimləşdirilməsində biz açıqlama riskini artıra biləcək müstəsna müşahidələri aradan qaldırmaq istəyirik. Buna görə də nadir və ya unikal müşahidələrlə dolayı identifikatorlar arasındakı əlaqəni araşdırmaq tövsiyə olunur. Adətən tədqiqatçı dolayı identifikatorları olan bütün dəyişənləri və ya ideal olaraq verilənlərdəki bütün dəyişənləri yoxlamalıdır. Siz nadir və ya unikal qeydlər üçün axtarış edə bilərsiniz, məsələn, dolayı identifikatorlarla dəyişənlərin kateqoriyalarını və tezlik paylamalarını araşdıraraq. Cədvəllər arası dəyişənlər də müstəsna halların və qeydlərin tapılmasında faydalı ola bilər. Məlumatlarda davamlı dəyişənlər varsa, açıqlama riskinin qiymətləndirilməsi üçün onları kateqoriyalı dəyişənlərə yenidən kodlaşdırmaq yaxşı fikirdir (eyni yerdə). Davamlı dəyişənlərə, məsələn,Dəyişənləri çarpaz cədvəlləşdirərkən nəzərə almaq lazımdır ki, az müşahidəyə malik kateqoriyalar həmişə identifikasiyaedici məlumatı təşkil etmir. Məsələn, təxminən eyni sayda şagirdin olduğu beş məktəbdə sorğu keçirilirsə və məktəblərdən birindən yalnız dörd şagird cavab verirsə, bu dörd müşahidə sadəcə kiçik tezlik sayına görə məlumatları avtomatik müəyyən etmir. Çünki respondentlərin potensial sayı digər məktəblərdə olduğu kimi çox idi. Bu məktəbdə digərlərindən xeyli az şagird olsaydı, vəziyyət fərqli olardı.

Yüklə 213,77 Kb.

Dostları ilə paylaş:
1   ...   8   9   10   11   12   13   14   15   ...   21




Verilənlər bazası müəlliflik hüququ ilə müdafiə olunur ©azkurs.org 2024
rəhbərliyinə müraciət

gir | qeydiyyatdan keç
    Ana səhifə


yükləyin