Quasi-identifier
http://dbpedia.org/resource/Quasi-identifier
Quasi-identifiers are pieces of information that are not of themselves unique identifiers, but are sufficiently well correlated with an entity that they can be combined with other quasi-identifiers to create a unique identifier. Quasi-identifiers can thus, when combined, become personally identifying information. This process is called re-identification. As an example, Latanya Sweeney has shown that even though neither gender, birth dates nor postal codes uniquely identify an individual, the combination of all three is sufficient to identify 87% of individuals in the United States.
rdf:langString
준식별자(準識別子, quasi-identifiers)는 고유 식별자가 아닌 정보를 말하지만 고유 식별자를 만들기 위해 다른 준식별자들과 결합할 수 있는 엔티티와 충분히 상호 관련되어 있다. 그러므로 준식별자는 결합 시 개인 식별 정보가 된다. 이 프로세스는 (re-identification)이라고 부른다. 한 예로, Latanya Sweeney는 사회적 성, 생일, 우편번호 중 하나만 가지고서는 어느 것도 고유하게 개인을 식별하지 못하더라도 이 셋을 결합하면 미국 내 개인의 87%를 식별하기에 충분하다는 것을 증명하였다.
rdf:langString
準識別子は、それ自体は（直接識別情報）ではないが、ある主体について「他の準識別子と組み合わされてユニーク識別子となりうる」ように十分に関連づけられた属性情報である 。 それゆえ、準識別子は組み合わされたとき特定の個人を識別可能な情報（PII: personally identifying information）になる。このプロセスは、再識別（re-identification）と呼ばれる。例として、Latanya Sweeneyは、「性別、誕生日、郵便番号のいずれも一意（ユニーク）に個人を識別しないが、3つすべての組み合わせは、アメリカ合衆国において87%の個人を識別するのに十分であること」を示した。 MotwaniとYingは、準識別子を含む大量の政府やビジネスのデータの公表によって可能になる潜在的なプライバシー侵害について警告している 。
rdf:langString
Квазі-ідентифікатор — це фрагменти інформації, які самі по собі не є , але досить добре корелюють із сутністю, щоб їх можна було об'єднати з іншими квазі-ідентифікаторами для створення унікального ідентифікатора. Таким чином, квазі-ідентифікатори, будучі об'єднаними, можуть стати персональною інформацією. Цей процес називається . Як приклад, показала, що, незважаючи на те, що ні стать, ні дата народження, ні поштовий індекс однозначно не ідентифікують особу, поєднання всіх трьох є достатнім, щоб ідентифікувати 87 % осіб у Сполучених Штатах.
rdf:langString
rdf:langString
준식별자
rdf:langString
準識別子
rdf:langString
Quasi-identifier
rdf:langString
Квазі-ідентифікатор
xsd:integer
40659495
xsd:integer
1070442720
rdf:langString
Quasi-identifiers are pieces of information that are not of themselves unique identifiers, but are sufficiently well correlated with an entity that they can be combined with other quasi-identifiers to create a unique identifier. Quasi-identifiers can thus, when combined, become personally identifying information. This process is called re-identification. As an example, Latanya Sweeney has shown that even though neither gender, birth dates nor postal codes uniquely identify an individual, the combination of all three is sufficient to identify 87% of individuals in the United States. The term was introduced by Tore Dalenius in 1986. Since then, quasi-identifiers have been the basis of several attacks on released data. For instance, Sweeney linked health records to publicly available information to locate the then-governor of Massachusetts' hospital records using uniquely identifying quasi-identifiers, and Sweeney, Abu and Winn used public voter records to re-identify participants in the Personal Genome Project. Additionally, Arvind Narayanan and Vitaly Shmatikov discussed on quasi-identifiers to indicate statistical conditions for de-anonymizing data released by Netflix. Motwani and Ying warn about potential privacy breaches being enabled by publication of large volumes of government and business data containing quasi-identifiers.
rdf:langString
準識別子は、それ自体は（直接識別情報）ではないが、ある主体について「他の準識別子と組み合わされてユニーク識別子となりうる」ように十分に関連づけられた属性情報である 。 それゆえ、準識別子は組み合わされたとき特定の個人を識別可能な情報（PII: personally identifying information）になる。このプロセスは、再識別（re-identification）と呼ばれる。例として、Latanya Sweeneyは、「性別、誕生日、郵便番号のいずれも一意（ユニーク）に個人を識別しないが、3つすべての組み合わせは、アメリカ合衆国において87%の個人を識別するのに十分であること」を示した。 この用語は、1986年にTore Daleniusによって最初に用いられた 。以来、準識別子は、提供されたデータについての攻撃の基礎となってきた。例えば、Sweeneyは、当時のマサチューセッツ州知事の医療記録を得るために、氏名情報が無い医療記録と氏名情報がある有権者名簿情報とを結びつけて、一意に識別できる準識別子の組み合わせを使った 。また、Sweeney、AbuおよびWinnは、「パーソナル・ゲノム・プロジェクト（Personal Genome Project）」において参加者を再識別するために公的な有権者名簿を利用した 。さらに、Arvind NarayananとVitaly Shmatikovは、準識別子をNetflixによってリリースされたデータを、一意に特定できる条件を統計的に示すために利用した。 MotwaniとYingは、準識別子を含む大量の政府やビジネスのデータの公表によって可能になる潜在的なプライバシー侵害について警告している 。
rdf:langString
준식별자(準識別子, quasi-identifiers)는 고유 식별자가 아닌 정보를 말하지만 고유 식별자를 만들기 위해 다른 준식별자들과 결합할 수 있는 엔티티와 충분히 상호 관련되어 있다. 그러므로 준식별자는 결합 시 개인 식별 정보가 된다. 이 프로세스는 (re-identification)이라고 부른다. 한 예로, Latanya Sweeney는 사회적 성, 생일, 우편번호 중 하나만 가지고서는 어느 것도 고유하게 개인을 식별하지 못하더라도 이 셋을 결합하면 미국 내 개인의 87%를 식별하기에 충분하다는 것을 증명하였다. 이 용어는 1986년 Tore Dalenius에 의해 도입되었다. 그 이후로 준식별자는 공개된 데이터의 여러 공격의 기초가 되어왔다. 이를테면 Sweeney는 건강 기록을 공개 정보와 연결시켜 고유하게 식별되는 준식별자를 사용하는 메사추세츠주의 병원 기록의 당시 운영 위원을 식별했으며 Sweeney, Abu, Winn은 개인 게놈 프로젝트의 환자를 재식별하기 위해 유권자의 공개 기록을 사용하였다. 게다가 Arvind Narayanan과 Vitaly Shmatikov는 넷플릭스가 공개한 비익명 데이터의 통계 조건을 식별하는 데 대해 준식별자에 관해 논하였다.
rdf:langString
Квазі-ідентифікатор — це фрагменти інформації, які самі по собі не є , але досить добре корелюють із сутністю, щоб їх можна було об'єднати з іншими квазі-ідентифікаторами для створення унікального ідентифікатора. Таким чином, квазі-ідентифікатори, будучі об'єднаними, можуть стати персональною інформацією. Цей процес називається . Як приклад, показала, що, незважаючи на те, що ні стать, ні дата народження, ні поштовий індекс однозначно не ідентифікують особу, поєднання всіх трьох є достатнім, щоб ідентифікувати 87 % осіб у Сполучених Штатах. Термін був введений Торе Даленіусом у 1986 році. Відтоді квазі-ідентифікатори були основою кількох атак на оприлюднені дані. Наприклад, Суїні зв'язав медичні записи з загальнодоступною інформацією, щоб знайти медичні записи тодішнього губернатора штату Массачусетс, використовуючи унікальні квазіідентифікатори, а Суіні, Абу і Вінн використовували публічні списки виборців, щоб повторно ідентифікувати учасників проекту «Особистий геном». Крім того, Арвінд Нараянан і Віталій Шматіков обговорили квазі-ідентифікатори для вказівки статистичних умов для деанонімізації даних, опублікованих Netflix. Мотвані та Ін попереджають про потенційні порушення приватності, причиною яких можуть стати публікації великих обсягів державних та бізнес-даних, що містять квазі-ідентифікатори.
xsd:nonNegativeInteger
3455