Механізми забезпечення конфіденційності персональних даних у Big Data-аналітиці без втрати якості даних
Вантажиться...
Дата
2025
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Обсяг роботи 70 сторінок, 3 ілюстраціЇ, 6 таблиць, 2 додатки, 19 джерел літератури. Об’єкт дослідження: процес обробки персональних даних у великих обсягах. Предмет дослідження: методи псевдонімізації та диференційної приватності. Мета дослідження: розробка та експериментальна перевірка механізмів забезпечення конфіденційності персональних даних у процесі Big Data аналітики без суттєвого зниження точності результатів. Методи дослідження: Аналіз літературних джерел, моделювання алгоритму, побудова практичної моделі. Отримані результати: роботи реалізовано три підходи (базовий, маскування, диференційна приватність) на датасеті Adult Census Income. Показано, що правильний вибір параметра ε дозволяє досягти прийнятного компромісу між точністю (F1≈0.404) та захистом.
Опис
Ключові слова
Big Data, конфіденційність, псевдонімізація, диференційна приватність, ε‑приватність, confidentiality, pseudonymization, differential privacy, ε-privacy
Бібліографічний опис
Мельниченко, Б. Б. Механізми забезпечення конфіденційності персональних даних у Big Data-аналітиці без втрати якості даних : дипломна робота ... бакалавра : 125 Кібербезпека / Мельниченко Богдан Богданович. – Київ, 2025. – 70 с.