Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "statistical disclosure control" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Statistical Disclosure Control Methods for Microdata from the Labour Force Survey
    Metody kontroli ujawniania danych dla mikrodanych z Badania Aktywności Ekonomicznej Ludności
    Autorzy:
    Pietrzak, Michał
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/655922.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
    Tematy:
    kontrola ujawniania danych
    metody zakłóceniowe
    PRAM
    addytywne dodawanie szumu
    wymiana rang
    mikrodane
    Badanie Aktywności Ekonomicznej Ludności
    pakiet sdcMicro
    Statistical Disclosure Control
    perturbative methods
    Additive Noise
    Rank Swapping
    microdata
    Labour Force Survey
    sdcMicro package
    Opis:
    Celem artykułu jest analiza możliwości wykorzystania wybranych zakłóceniowych metod kontroli ujawniania mikrodanych na przykładzie danych jednostkowych z Badania Aktywności Ekonomicznej Ludności. W pierwszym etapie oceniona została ochrona poufności informacji w oryginalnym zbiorze danych. Po zaaplikowaniu wybranych metod, zaimplementowanych w pakiecie sdcMicro programu R, przedmiotem dociekań stał się wpływ tych metod na ryzyko ujawnienia, poniesioną stratę informacji, a także na jakość estymacji określonych wielkości dla populacji. Podkreślone zostały pewne problematyczne aspekty praktycznego wykorzystania kontroli ujawniania danych, zaobserwowane podczas przeprowadzonej analizy.
    The aim of this article is to analyse the possibility of applying selected perturbative masking methods of Statistical Disclosure Control to microdata, i.e. unit‑level data from the Labour Force Survey. In the first step, the author assessed to what extent the confidentiality of information was protected in the original dataset. In the second step, after applying selected methods implemented in the sdcMicro package in the R programme, the impact of those methods on the disclosure risk, the loss of information and the quality of estimation of population quantities was assessed. The conclusion highlights some problematic aspects of the use of Statistical Disclosure Control methods which were observed during the conducted analysis.
    Źródło:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2020, 3, 348; 7-24
    0208-6018
    2353-7663
    Pojawia się w:
    Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Strata informacji wskutek przeprowadzenia kontroli ujawniania danych wynikowych
    Information loss resulting from statistical disclosure control of output data
    Autorzy:
    Młodak, Andrzej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1043927.pdf
    Data publikacji:
    2020-09-30
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    kontrola ujawniania danych
    SDC
    strata informacji
    funkcja cyklometryczna
    odwrócona macierz korelacji
    statistical disclosure control
    information loss
    cyclometric function
    inverse
    correlation matrix
    Opis:
    W pracy omówiono najważniejsze metody, za pomocą których można ocenić stratę informacji spowodowaną przeprowadzaniem kontroli ujawniania danych (ang. statistical disclosure control, SDC). Kontrola ta ma na celu ochronę przed identyfikacją jednostki i dotarciem do dotyczących jej wrażliwych informacji przez osoby nieupoważnione. Zastosowanie metod zarówno opartych na ukrywaniu określonych danych, jak i prowadzących do ich zniekształcania powoduje stratę informacji, która ma wpływ na jakość danych wynikowych, w tym rozkładów zmiennych, kształt ich związków oraz estymacji. Celem artykułu jest krytyczna analiza mocnych i słabych stron metod oceny straty informacji na skutek zastosowania SDC. Przedstawiono również nowatorskie propozycje prowadzące do uzyskania efektywnych i dobrze interpretowalnych mierników, m.in. nową możliwość wykorzystania funkcji cyklometrycznej (arcus tangens) do wyznaczenia odchylenia wartości od tych oryginalnych po przeprowadzeniu SDC. Ponadto zastosowano odwróconą macierz korelacji do oceny wpływu SDC na siłę związków między zmiennymi. Pierwsza z przedstawionych metod umożliwia uzyskanie efektywnych i dobrze interpretowalnych mierników, druga – maksymalne wykorzystanie wzajemnych powiązań między zmiennymi (także tych trudno uchwytnych za pomocą klasycznych metod statystycznych) w celu lepszej analizy skutków kontroli w tym zakresie. Empiryczna weryfikacja użyteczności sugerowanych metod potwierdziła m.in. przewagę funkcji cyklometrycznej w pomiarze odległości w zakresie uwypuklania odchyleń od danych oryginalnych, a także potrzebę umiejętnej korekcji jej spłaszczenia przy dużej wartości argumentów.
    The most important methods of assessing information loss caused by statistical disclosure control (SDC) are presented in the paper. The aim of SDC is to protect an individual against identification or obtaining any sensitive information relating to them by anyone unauthorised. The application of methods based either on the concealment of specific data or on their perturbation results in information loss, which affects the quality of output data, including the distributions of variables, the forms of relationships between them, or any estimations. The aim of this paper is to perform a critical analysis of the strengths and weaknesses of the particular types of methods of assessing information loss resulting from SDC. Moreover, some novel ideas on how to obtain effective and well-interpretable measures are proposed, including an innovative way of using a cyclometric function (arcus tangent) to determine the deviation of values from the original ones, as a result of SDC. Additionally, the inverse correlation matrix was applied in order to assess the influence of SDC on the strength of relationships between variables. The first presented method allows obtaining effective and well- -interpretable measures, while the other makes it possible to fully use the potential of the mutual relationships between variables (including the ones difficult to detect by means of classical statistical methods) for a better analysis of the consequences of SDC. Among other findings, the empirical verification of the utility of the suggested methods confirmed the superiority of the cyclometric function in measuring the distance between the curved deviations and the original data, and also heighlighted the need for a skilful correction of its flattening when large value arguments occur.
    Źródło:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician; 2020, 65, 9; 7-27
    0043-518X
    Pojawia się w:
    Wiadomości Statystyczne. The Polish Statistician
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Wykorzystanie miernika kompleksowego w ocenie straty informacji na skutek kontroli ujawniania mikrodanych
    Using the Complex Measure in an Assessment of the Information Loss Due to the Microdata Disclosure Control
    Autorzy:
    Młodak, Andrzej
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/964911.pdf
    Data publikacji:
    2019
    Wydawca:
    Główny Urząd Statystyczny
    Tematy:
    kontrola ujawniania danych
    mikrodane
    strata informacji
    miernik kompleksowy
    miara odległości
    statistical disclosure control
    microdata
    information loss
    complex measure
    distance measure
    Opis:
    Praca zawiera propozycję oryginalnej metody oceny straty informacji powstałej na skutek zastosowania kontroli ujawniania danych (ang. Statistical Disclosure Control, SDC) dokonywanej podczas przygotowywania danych wynikowych do publikacji i do udostępniania ich zainteresowanym użytkownikom. Narzędzia SDC umożliwiają ochronę danych wrażliwych przed ujawnieniem – tak bezpośrednim, jak i pośrednim. Artykuł koncentruje się na przypadku spseudonimizowanych mikrodanych, czyli wykorzystywanych do badań naukowych danych jednostkowych pozbawionych zasadniczych cech identyfikacyjnych. SDC polega tu zazwyczaj na ukrywaniu, zamienianiu czy zakłócaniu oryginalnych danych. Tego rodzaju ingerencja wiąże się jednak ze stratą pewnych informacji. Stosowane tradycyjnie metody pomiaru owej straty są nierzadko wrażliwe na odmienności wynikające ze skali i zakresu wartości zmiennych oraz nie mogą być zastosowane do danych wyrażonych na skali porządkowej. Wiele z nich słabo uwzględnia też powiązania między zmiennymi, co bywa istotne w różnego rodzaju analizach. Stąd celem artykułu jest przedstawienie propozycji użycia – mającej swe źródło w pracach Zdzisława Hellwiga – metody konstrukcji unormowanego i łatwo interpretowalnego miernika kompleksowego (zwanego także wskaźnikiem syntetycznym) powiązanych cech opartego na wzorcu i antywzorcu rozwojowym w ocenie straty informacji spowodowanej zastosowaniem wybranych technik SDC oraz zbadanie jej praktycznej użyteczności. Miernik został tutaj skonstruowany na podstawie odległości między danymi wyjściowymi a danymi po zastosowaniu SDC z uwzględnieniem skal pomiarowych.
    The paper contains a proposal of original method of assessment of information loss resulted from an application of the Statistical Disclosure Control (SDC) conducted during preparation of the resulting data to the publication and disclosure to interested users. The SDC tools enable protection of sensitive data from their disclosure – both direct and indirect. The article focuses on pseudon-imised microdata, i.e. individual data without fundamental identifiers, used for scientific purposes. This control is usually to suppress, swapping or disturbing of original data. However, such intervention is connected with the loss of some information. Optimization of choice of relevant SDC method requires then a minimization of such loss (and risk of disclosure of protected data). Traditionally used methods of measurement of such loss are not rarely sensitive to dissimilarities resulting from scale and scope of values of variables and cannot be used for ordinal data. Many of them weakly take also connections between variables into account, what can be important in various analyses. Hence, this paper is aimed at presentation of a proposal (having the source in papers by Zdzisław Hellwig) concerning use of a method of normalized and easy interpretable complex measure (called also the synthetic indicator) for connected features based on benchmark and anti–benchmark of development to the assessment of information loss resulted from an application of some SDC techniques and at studying its practical utility. The measure is here constructed on the basis of distances between original data and data after application of the SDC taking measurement scales into account.
    Źródło:
    Przegląd Statystyczny; 2019, 66, 1; 7-26
    0033-2372
    Pojawia się w:
    Przegląd Statystyczny
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies