- AutorIn
- M.Sc. Jan-Philipp Heinrich
- Dr. Carsten Neise
- Dr. Andreas Müller
- Titel
- Ähnlichkeitsmessung von ausgewählten Datentypen in Datenbanksystemen zur Berechnung des Grades der Anonymisierung
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa-233422
- Schriftenreihe
- Chemnitzer Informatik-Berichte
- Bandnummer
- CSR-18-01
- Erstveröffentlichung
- 2018
- ISSN
- 0947-5125
- Abstract (DE)
- Es soll ein mathematisches Modell zur Berechnung von Abweichungen verschiedener Datentypen auf relationalen Datenbanksystemen eingeführt und getestet werden. Basis dieses Modells sind Ähnlichkeitsmessungen für verschiedene Datentypen. Hierbei führen wir zunächst eine Betrachtung der relevanten Datentypen für die Arbeit durch. Danach definieren wir für die für diese Arbeit relevanten Datentypen eine Algebra, welche die Grundlage zur Berechnung des Anonymisierungsgrades θ ist. Das Modell soll zur Messung des Grades der Anonymisierung, vor allem personenbezogener Daten, zwischen Test- und Produktionsdaten angewendet werden. Diese Messung ist im Zuge der Einführung der EU-DSGVO im Mai 2018 sinnvoll, und soll helfen personenbezogene Daten mit einem hohen Ähnlichkeitsgrad zu identifizieren.
- Nachfolger
- Analyse verschiedener Distanzmetriken zur Messung des Anonymisierungsgrades theta - CSR-19-07
- Andere Ausgabe
- Link: https://www.tu-chemnitz.de/informatik/service/ib/index.php
- Freie Schlagwörter (DE)
- Anonymisierung, Ähnlichkeitsmessung, Datentypen
- Freie Schlagwörter (EN)
- anonymization, data types, measurement of similarity
- Klassifikation (DDC)
- 000
- Normschlagwörter (GND)
- Anonymisierung , Datentyp , Datenbanksystem
- Herausgeber (Institution)
- profi.com AG business solutions
- Publizierende Institution
- Technische Universität Chemnitz, Chemnitz
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:ch1-qucosa-233422
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 21.02.2018
- Dokumenttyp
- Forschungsbericht
- Sprache des Dokumentes
- Deutsch