Group anonymity: problems and solutions

Abstract

Сучасні методи анонімізації даних забезпечують індивідуальну приватність, проте задача захисту інформації про групи респондентів у публічно доступних даних залишається нерозв’язаною. Задача групової анонімности – приховати (замаскувати) властивості даних, які не можна визначити на основі аналізу індивідуальних записів. У статті розглянуто основні пов'язані з цим задачі та запропоновано методи розв'язку кожної з них. Existing methods of providing data anonymity preserve individual privacy, but, the task of protecting respondent groups' information in publicly available datasets remains open. Group anonymity lies in hiding (masking) data patterns that cannot be revealed by analyzing individual records. We discuss main corresponding problems, and provide methods for solving each one.