`

СПЕЦИАЛЬНЫЕ
ПАРТНЕРЫ
ПРОЕКТА

Архив номеров

Best CIO

Определение наиболее профессиональных ИТ-управленцев, лидеров и экспертов в своих отраслях

Человек года

Кто внес наибольший вклад в развитие украинского ИТ-рынка.

Продукт года

Награды «Продукт года» еженедельника «Компьютерное обозрение» за наиболее выдающиеся ИТ-товары

 

Новый метод защитит потребительские данные, сохранив их ценность для аналитиков

0 
 

Потребительские данные постоянно собирают различные организации, в том числе местные власти, маркетинговые агентства и социальные медиа-сервисы. Такая деятельность регламентируется существующими законами о приватности, требующими шифровать и, в некоторых случаях, преобразовывать исходную информацию в «защищенные данные» перед передачей сторонним лицам.

Однако, по мнению ряда исследователей таких, как Мэтью Шнайдер (Matthew Schneider), доцент кафедры принятия решений и информационных систем управления в бизнес-колледже Дрексельского университета (штат Пенсильвания), этого недостаточно.

«Даже компаниям с высокими стандартами безопасности данных может быть сложно защитить конфиденциальность данных потребителей», — говорит он, подчёркивая, что и конфиденциальность, как таковая, ещё не гарантирует анонимности. Зачастую, трёх или четырёх осторожно сформулированных вопросов бывает достаточно, чтобы однозначно идентифицировать респондента.

«Шифрование определенно помогает бороться с утечкой данных, но оно не предотвращает её полностью, — отмечает Шнайдер. — Более предусмотрительным было бы преобразовывать данные ещё до пользования ими где-либо внутри организации, исходя из предположения, что рано или поздно они неизбежно попадут в открытую сеть».

В свежей статье, опубликованной в Journal of Marketing Analytics, Шнайдер и Доун Якобуччи (Dawn Iacobucci) из Университета Вандербильта (штат Теннесси), предложили методологию, которая необратимо изменяет наборы данных исследований, чтобы защитить приватность потребителей. Она основано на технике, применяемой для секвенирования генома, и позволяет скрыть личность потребителей, сохранив при этом высокую аналитическую точность информации (ошибка не превышает 5%).

«Наш метод, по сути, перетасовывает демографические сведения из набора данных опроса, — сказал Шнайдер. — Но, в отличие от прежних методов, наш переставляет данные, поддерживая корреляцию между переменными, важными для аналитиков. Защищенные данные симулируются на потребительском уровне, но все ещё ценны для конечного пользователя».


Вы можете подписаться на наш Telegram-канал для получения наиболее интересной информации

0 
 

Напечатать Отправить другу

Читайте также

 

Slack подает жалобу на Microsoft и требует антимонопольного расследования от ЕС

 
Реклама

  •  Home  •  Рынок  •  ИТ-директор  •  CloudComputing  •  Hard  •  Soft  •  Сети  •  Безопасность  •  Наука  •  IoT