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BIG DATA PERSONAL INFORMATION ANONYMIZATION AND ANONYMOUS DATA COMBINATION METHOD

机译:大数据个人信息匿名化和匿名数据组合方法

摘要

The present invention relates to a big data personal information anonymization and combination method for enabling distributed data to be combined while anonymizing big data such that the big data can be freely distributed to an external system without concern for the leakage of personal information. According to the present invention, the combination accuracy of an anonymous data set can be improved while guaranteeing the impossibility of re-identification of anonymous data by grouping synchronization dictionary values in a synchronization dictionary domain, applying an error to each group so as to define a cell, and assigning a synchronization attribute on the basis of the section of the cell.
机译:大数据个人信息匿名化和组合方法本发明涉及大数据个人信息匿名化和组合方法,该方法使得能够在对大数据进行匿名化的同时组合分布式数据,从而可以将大数据自由地分配到外部系统而无需担心个人信息的泄漏。根据本发明,可以通过在同步字典域中对同步字典值进行分组,对每个组应用错误以定义一个匿名数据集,来提高匿名数据集的组合准确性,同时保证不可能重新标识匿名数据。单元,并根据该单元的部分分配同步属性。

著录项

  • 公开/公告号WO2019189969A1

    专利类型

  • 公开/公告日2019-10-03

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 GRIZZLY CO. LTD.;

    申请/专利号WO2018KR03795

  • 发明设计人 LEE WON SUK;

    申请日2018-03-30

  • 分类号G06F21/62;

  • 国家 WO

  • 入库时间 2022-08-21 11:52:59

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