K-anonymity
http://dbpedia.org/resource/K-anonymity an entity of type: Building
k-匿名性は、匿名化されたデータのもつ特性の1つである。k-匿名性の概念が最初に登場したのはとが1998年に発表した論文中で、「個人の特徴をフィールド構造にしたデータが与えられたとき、実用性を残しつつそのデータの個人が再特定されないという科学的な証明が与えられた公開データを作成する」という問題を解決する試みにおいてである。個人情報が含まれている公開データの情報で少なくともk-1人を区別することができないとき、公開データはk-匿名性をもつという。k-匿名性を満たす匿名データを作成するための様々な手法やプログラムが米国において特許を得ている(Patent 7,269,578)。
rdf:langString
k-匿名性（英語：k-anonymity）是匿名化数据的一种性质。如果一组公开的数据中，任何一个人的信息都不能和其他至少人区分开，则称该数据满足k-匿名性。k-匿名性的概念是由和在1998年的一篇论文中最先提出的，其目的是为了解决如下问题：“给定一组结构化的具体到个人的数据，能否给出一组经过处理的数据，使我们可以证明数据中涉及的个人不能被，同时还要保证数据仍具有使用价值。”使一组数据满足k-匿名性的过程称为k-匿名化（英語：k-anonymization）。 2018年，英国计算机科学家使用k-匿名性及加密散列函数创建了一个通讯协议，可以供人匿名地验证密码是否已经泄露、但又不公开所涉及的密码；k-匿名性因此得到了媒体的广泛报道。这一协议作为一个公用API部署在了创立的服务中，且被包括一些密码管理器 和浏览器扩展在内的程序广泛使用。随后，谷歌的密码检查功能也使用了这一方法。
rdf:langString
Die k-Anonymität ist ein formelles Datenschutzmodell, mit dem Aussagen über anonymisierte Datensätze getroffen werden können. Eine Veröffentlichung von Daten bietet k-Anonymität, falls die identifizierenden Informationen jedes einzelnen Individuums von mindestens k-1 anderen Individuen ununterscheidbar sind und somit eine korrekte Verknüpfung mit den zugehörigen sensiblen Attributen erschwert wird. Der Buchstabe k stellt somit einen Parameter dar, der im konkreten Fall durch eine natürliche Zahl ersetzt wird. Ein größeres k repräsentiert in diesem Kontext eine größere Anonymität.
rdf:langString
k-anonymity is a property possessed by certain anonymized data. The concept of k-anonymity was first introduced by Latanya Sweeney and Pierangela Samarati in a paper published in 1998 as an attempt to solve the problem: "Given person-specific field-structured data, produce a release of the data with scientific guarantees that the individuals who are the subjects of the data cannot be re-identified while the data remain practically useful." A release of data is said to have the k-anonymity property if the information for each person contained in the release cannot be distinguished from at least individuals whose information also appear in the release.
rdf:langString
El k-anonimato (en inglés, k-anonymity, también traducido literalmente como k-anonimidad) es una propiedad característica de los . Este concepto fue formulado por primera vez por Latanya Sweeney en un trabajo publicado en 2002 con el objeto de resolver el problema: "Dados unos datos estructurados con campos específicos personales, como poder asegurar con garantía científica, que en una nueva versión modificada de estos datos no se puedan reidentificar los individuos a los que se refieren, a la vez que los datos sigan siendo útiles en la práctica." Se dice que un conjunto de datos publicados tiene la propiedad de k-anonimato (o es k-anónimo) si la información de todas y cada una de las personas contenidas en ese conjunto es idéntica al menos con otras k-1 personas que también aparecen en
rdf:langString
Il k-anonimato (o "anonimato k", dall'inglese k-anonimity) è una proprietà di anonimato posseduta da un dataset sotto determinate condizioni. Il concetto di k-anonimato è stato introdotto per la prima volta da Latanya Sweeney e Pierangela Samarati in un articolo pubblicato nel 1998 come tentativo di risolvere il problema: "Forniti dei dati strutturati sul campo, produrre un rilascio dei dati con garanzie scientifiche che le persone che sono i soggetti ai quali i dati si riferiscono non possano essere identificate nuovamente mentre i dati rimangono di utilità pratica". Si dice che la versione anonimizzata di un dataset possiede la proprietà di k-anonymity (o k-anonimato, poco usato in italiano) se le informazioni, per ogni persona contenutevi, non possono essere distinte da almeno altri so
rdf:langString
k-anonymitet är ett mått på effektiviteten i pseudonymisering av data. Begreppet k-anonymitet introducerades först av och i en artikel publicerad 1998 för att lösa problemet: "Med utgångspunkt i personspecifik fältstrukturerad data, skapa en datastruktur där de berörda individerna inte kan återidentifieras, medan uppgifterna förblir praktiskt användbara." En datastruktur har k-anonymitet om informationen för varje person som ingår inte kan särskiljas från minst andra personer i datastrukturen.
rdf:langString
k-анонімність — це властивість, якою володіють певні . Поняття k-анонімності вперше було введено Латанія Свіні та у статті, опублікованій у 1998 році як спроба вирішити проблему: «Враховуючи конкретні польові дані, опублікувати дані з науковими гарантіями того, що особи, які є суб'єктами даних, не можуть бути повторно ідентифіковані, поки дані залишаються практично корисними». Кажуть, що випуск даних має властивість k-анонімності, якщо інформацію про кожну особу, що міститься у опублікованих даних, неможливо відрізнити від принаймні осіб, чия інформація також з'являється у відкритому доступі.
rdf:langString
rdf:langString
K-Anonymität
rdf:langString
K-anonimato
rdf:langString
K-anonimato
rdf:langString
K-anonymity
rdf:langString
K-匿名性
rdf:langString
K-anonymitet
rdf:langString
K-匿名性
rdf:langString
K-анонімність
xsd:integer
41698769
xsd:integer
1120581333
rdf:langString
Die k-Anonymität ist ein formelles Datenschutzmodell, mit dem Aussagen über anonymisierte Datensätze getroffen werden können. Eine Veröffentlichung von Daten bietet k-Anonymität, falls die identifizierenden Informationen jedes einzelnen Individuums von mindestens k-1 anderen Individuen ununterscheidbar sind und somit eine korrekte Verknüpfung mit den zugehörigen sensiblen Attributen erschwert wird. Der Buchstabe k stellt somit einen Parameter dar, der im konkreten Fall durch eine natürliche Zahl ersetzt wird. Ein größeres k repräsentiert in diesem Kontext eine größere Anonymität. Das Konzept wurde 2002 von Latanya Sweeney, Professorin der Universität Harvard, veröffentlicht mit dem Ziel, wissenschaftliche Daten zu veröffentlichen und dabei garantieren zu können, dass die Individuen, von denen die Daten handeln, nicht reidentifiziert werden können, während die Daten weiterhin nützlich sind für die vorgesehenen Anwendungen. Dabei handelt es sich um einen Kompromiss zwischen einem höheren Maß an Datenschutz auf der einen Seite und einem Verlust an Datengenauigkeit auf der anderen Seite.
rdf:langString
k-anonymity is a property possessed by certain anonymized data. The concept of k-anonymity was first introduced by Latanya Sweeney and Pierangela Samarati in a paper published in 1998 as an attempt to solve the problem: "Given person-specific field-structured data, produce a release of the data with scientific guarantees that the individuals who are the subjects of the data cannot be re-identified while the data remain practically useful." A release of data is said to have the k-anonymity property if the information for each person contained in the release cannot be distinguished from at least individuals whose information also appear in the release. k-anonymity received widespread media coverage in 2018 when British computer scientist Junade Ali used the property alongside cryptographic hashing to create a communication protocol to anonymously verify if a password was leaked without disclosing the searched password. This protocol was implemented as a public API in Troy Hunt's Have I Been Pwned? service and is consumed by multiple services including password managers and browser extensions. This approach was later replicated by Google's Password Checkup feature.
rdf:langString
El k-anonimato (en inglés, k-anonymity, también traducido literalmente como k-anonimidad) es una propiedad característica de los . Este concepto fue formulado por primera vez por Latanya Sweeney en un trabajo publicado en 2002 con el objeto de resolver el problema: "Dados unos datos estructurados con campos específicos personales, como poder asegurar con garantía científica, que en una nueva versión modificada de estos datos no se puedan reidentificar los individuos a los que se refieren, a la vez que los datos sigan siendo útiles en la práctica." Se dice que un conjunto de datos publicados tiene la propiedad de k-anonimato (o es k-anónimo) si la información de todas y cada una de las personas contenidas en ese conjunto es idéntica al menos con otras k-1 personas que también aparecen en dicho conjunto. Existen varios procedimientos para generar datos anonimizados con k-anonimato que han sido patentados en los Estados Unidos (Patente 7,269,578).
rdf:langString
Il k-anonimato (o "anonimato k", dall'inglese k-anonimity) è una proprietà di anonimato posseduta da un dataset sotto determinate condizioni. Il concetto di k-anonimato è stato introdotto per la prima volta da Latanya Sweeney e Pierangela Samarati in un articolo pubblicato nel 1998 come tentativo di risolvere il problema: "Forniti dei dati strutturati sul campo, produrre un rilascio dei dati con garanzie scientifiche che le persone che sono i soggetti ai quali i dati si riferiscono non possano essere identificate nuovamente mentre i dati rimangono di utilità pratica". Si dice che la versione anonimizzata di un dataset possiede la proprietà di k-anonymity (o k-anonimato, poco usato in italiano) se le informazioni, per ogni persona contenutevi, non possono essere distinte da almeno altri soggetti le cui informazioni compaiono nel rilascio di dati stesso. Il k-anonimato ha ricevuto una vasta copertura mediatica nel 2018 quando lo scienziato informatico britannico Junade Ali ha usato la proprietà congiuntamente all'hash crittografico per creare un protocollo di comunicazione con lo scopo di verificare anonimamente se una password fosse trapelata senza però rivelare la password cercata. Questo protocollo è stato implementato come un'API pubblica in Troy Hunt del servizio Have I Been Pwned? ed è utilizzato da vari servizi, inclusi gestori password ed estensioni dei browser. Questo approccio è stato successivamente replicato dalla funzione di controllo password di Google.
rdf:langString
k-匿名性は、匿名化されたデータのもつ特性の1つである。k-匿名性の概念が最初に登場したのはとが1998年に発表した論文中で、「個人の特徴をフィールド構造にしたデータが与えられたとき、実用性を残しつつそのデータの個人が再特定されないという科学的な証明が与えられた公開データを作成する」という問題を解決する試みにおいてである。個人情報が含まれている公開データの情報で少なくともk-1人を区別することができないとき、公開データはk-匿名性をもつという。k-匿名性を満たす匿名データを作成するための様々な手法やプログラムが米国において特許を得ている(Patent 7,269,578)。
rdf:langString
k-anonymitet är ett mått på effektiviteten i pseudonymisering av data. Begreppet k-anonymitet introducerades först av och i en artikel publicerad 1998 för att lösa problemet: "Med utgångspunkt i personspecifik fältstrukturerad data, skapa en datastruktur där de berörda individerna inte kan återidentifieras, medan uppgifterna förblir praktiskt användbara." En datastruktur har k-anonymitet om informationen för varje person som ingår inte kan särskiljas från minst andra personer i datastrukturen. k-anonymitet fick omfattande mediebevakning 2018 när den brittiske datavetaren använde dess egenskap tillsammans med för att skapa ett kommunikationsprotokoll för att anonymt verifiera om ett lösenord har läckt utan att avslöja vilket lösenord man sökte på. Detta protokoll implementerades som ett offentligt API i Have I Been Pwned? applikation och används av flera tjänster inklusive och . Detta tillvägagångssätt replikerades senare av Googles egna funktion för lösenordskontroll.
rdf:langString
k-анонімність — це властивість, якою володіють певні . Поняття k-анонімності вперше було введено Латанія Свіні та у статті, опублікованій у 1998 році як спроба вирішити проблему: «Враховуючи конкретні польові дані, опублікувати дані з науковими гарантіями того, що особи, які є суб'єктами даних, не можуть бути повторно ідентифіковані, поки дані залишаються практично корисними». Кажуть, що випуск даних має властивість k-анонімності, якщо інформацію про кожну особу, що міститься у опублікованих даних, неможливо відрізнити від принаймні осіб, чия інформація також з'являється у відкритому доступі. k-анонімність отримала широке висвітлення у ЗМІ у 2018 році, коли британський вчений-комп'ютерник використав властивість разом із криптографічним хешуванням для створення протоколу взаємодії, щоб анонімно перевірити, чи був пароль у даних, що витікли, без розкриття пароля, що перевіряється. Цей протокол був реалізований як загальнодоступний API у службі Have I Been Pwned? і використовується кількома службами, включаючи менеджери паролів і розширеннями браузера. Пізніше цей підхід був відтворений функцією перевірки пароля Google.
rdf:langString
k-匿名性（英語：k-anonymity）是匿名化数据的一种性质。如果一组公开的数据中，任何一个人的信息都不能和其他至少人区分开，则称该数据满足k-匿名性。k-匿名性的概念是由和在1998年的一篇论文中最先提出的，其目的是为了解决如下问题：“给定一组结构化的具体到个人的数据，能否给出一组经过处理的数据，使我们可以证明数据中涉及的个人不能被，同时还要保证数据仍具有使用价值。”使一组数据满足k-匿名性的过程称为k-匿名化（英語：k-anonymization）。 2018年，英国计算机科学家使用k-匿名性及加密散列函数创建了一个通讯协议，可以供人匿名地验证密码是否已经泄露、但又不公开所涉及的密码；k-匿名性因此得到了媒体的广泛报道。这一协议作为一个公用API部署在了创立的服务中，且被包括一些密码管理器 和浏览器扩展在内的程序广泛使用。随后，谷歌的密码检查功能也使用了这一方法。
xsd:nonNegativeInteger
19540