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.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:DRESDEN/oai:qucosa.de:bsz:ch1-qucosa-233422 |
| Date | 21 February 2018 |
| Creators | Heinrich, Jan-Philipp, Neise, Carsten, Müller, Andreas |
| Contributors | Technische Universität Chemnitz, Fakultät für Informatik, profi.com AG business solutions, |
| Publisher | Universitätsbibliothek Chemnitz |
| Source Sets | Hochschulschriftenserver (HSSS) der SLUB Dresden |
| Language | deu |
| Detected Language | German |
| Type | doc-type:workingPaper |
| Format | application/pdf, text/plain, application/zip |
| Relation | dcterms:isPartOf:Chemnitzer Informatik-Berichte ; CSR-18-01 |
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