Providing data group anonymity using concentration differences

Public access to digital data can turn out to be a cause of undesirable information disclosure. That's why it is vital to somehow protect the data before publishing. There are two main subclasses of such a task, namely, providing individual and group anonymity. In the paper, we introduce an o...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Математичні машини і системи
Дата:2010
Автори: Chertov, O.R., Tavrov, D.Y.
Формат: Стаття
Мова:English
Опубліковано: Інститут проблем математичних машин і систем НАН України 2010
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83233
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:Providing data group anonymity using concentration differences / O.R. Chertov, D.Y. Tavrov // Мат. машини і системи. — 2010. — № 3. — С. 34-44. — Бібліогр.: 16 назв. — англ.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-83233
record_format dspace
spelling Chertov, O.R.
Tavrov, D.Y.
2015-06-17T15:50:03Z
2015-06-17T15:50:03Z
2010
Providing data group anonymity using concentration differences / O.R. Chertov, D.Y. Tavrov // Мат. машини і системи. — 2010. — № 3. — С. 34-44. — Бібліогр.: 16 назв. — англ.
1028-9763
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83233
004.62
Public access to digital data can turn out to be a cause of undesirable information disclosure. That's why it is vital to somehow protect the data before publishing. There are two main subclasses of such a task, namely, providing individual and group anonymity. In the paper, we introduce an original method of protecting the group patterns of data. Also, we provide a comprehensive illustrative example.
Вільний доступ до цифрових даних може призводити до небажаного витоку інформації. Саме тому потрібно деяким чином захищати дані перед оприлюдненням. Існують два підвиди цієї задачі, а саме: забезпечення індивідуальної та групової анонімності. У роботі ми пропонуємо новий метод захисту групо-вих властивостей даних. Також наводиться ілюстративний приклад.
Свободный доступ к цифровым данным может привести к нежелательной утечке информа-ции. Поэтому следует некоторым образом защищать данные перед публикацией. Существуют два подви-да этой задачи, а именно: обеспечение индивидуальной и групповой анонимности. В работе мы предлагаем новый метод защиты групповых свойств данных. Также приводится пример-иллюстрация.
en
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
Математичні машини і системи
Нові інформаційні і телекомунікаційні технології
Providing data group anonymity using concentration differences
Обеспечение групповой анонимности данных с помощью разностей концентраций
Забезпечення групової анонімності даних за допомогою різниць концентрацій
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Providing data group anonymity using concentration differences
spellingShingle Providing data group anonymity using concentration differences
Chertov, O.R.
Tavrov, D.Y.
Нові інформаційні і телекомунікаційні технології
title_short Providing data group anonymity using concentration differences
title_full Providing data group anonymity using concentration differences
title_fullStr Providing data group anonymity using concentration differences
title_full_unstemmed Providing data group anonymity using concentration differences
title_sort providing data group anonymity using concentration differences
author Chertov, O.R.
Tavrov, D.Y.
author_facet Chertov, O.R.
Tavrov, D.Y.
topic Нові інформаційні і телекомунікаційні технології
topic_facet Нові інформаційні і телекомунікаційні технології
publishDate 2010
language English
container_title Математичні машини і системи
publisher Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
format Article
title_alt Обеспечение групповой анонимности данных с помощью разностей концентраций
Забезпечення групової анонімності даних за допомогою різниць концентрацій
description Public access to digital data can turn out to be a cause of undesirable information disclosure. That's why it is vital to somehow protect the data before publishing. There are two main subclasses of such a task, namely, providing individual and group anonymity. In the paper, we introduce an original method of protecting the group patterns of data. Also, we provide a comprehensive illustrative example. Вільний доступ до цифрових даних може призводити до небажаного витоку інформації. Саме тому потрібно деяким чином захищати дані перед оприлюдненням. Існують два підвиди цієї задачі, а саме: забезпечення індивідуальної та групової анонімності. У роботі ми пропонуємо новий метод захисту групо-вих властивостей даних. Також наводиться ілюстративний приклад. Свободный доступ к цифровым данным может привести к нежелательной утечке информа-ции. Поэтому следует некоторым образом защищать данные перед публикацией. Существуют два подви-да этой задачи, а именно: обеспечение индивидуальной и групповой анонимности. В работе мы предлагаем новый метод защиты групповых свойств данных. Также приводится пример-иллюстрация.
issn 1028-9763
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/83233
citation_txt Providing data group anonymity using concentration differences / O.R. Chertov, D.Y. Tavrov // Мат. машини і системи. — 2010. — № 3. — С. 34-44. — Бібліогр.: 16 назв. — англ.
work_keys_str_mv AT chertovor providingdatagroupanonymityusingconcentrationdifferences
AT tavrovdy providingdatagroupanonymityusingconcentrationdifferences
AT chertovor obespečeniegruppovoianonimnostidannyhspomoŝʹûraznosteikoncentracii
AT tavrovdy obespečeniegruppovoianonimnostidannyhspomoŝʹûraznosteikoncentracii
AT chertovor zabezpečennâgrupovoíanonímnostídanihzadopomogoûríznicʹkoncentracíi
AT tavrovdy zabezpečennâgrupovoíanonímnostídanihzadopomogoûríznicʹkoncentracíi
first_indexed 2025-12-01T03:22:41Z
last_indexed 2025-12-01T03:22:41Z
_version_ 1850859077897289728