Я часто работаю над картированием чувствительных данных об уровне пациента. Хотя я чувствую, что хорошо разбираюсь во многих вопросах управления (например, когда использовать методы биннинга и k-анонимности ), но я бы хотел улучшить свои знания по этому вопросу.
Вот хороший пример того, почему это важно: пространственная конфиденциальность и ГИС: реорганизация мест смертности по опубликованным картам об урагане Катрина
Есть ли у кого-нибудь хорошие эмпирические правила, которые они используют при отображении конфиденциальных данных?
Существуют ли какие-либо хорошие ресурсы, которые охватывают различные методы защиты конфиденциальности или дают рекомендации по этому вопросу?
2
+1 (кстати, один метод анонимизации данных, предложенный в предыдущей теме, появляется на gis.stackexchange.com/questions/31236/… ). Не могли бы вы пояснить, что вы подразумеваете под «эмпирическими правилами»? Ищете ли вы технические решения для сокрытия данных, или вы ищете руководство относительно того, когда и насколько данные должны быть защищены?
—
whuber
В первую очередь технические решения, хотя руководство по уровню защиты также было бы полезно. Я вижу, что они идут рука об руку. Например, очень чувствительные данные, состоящие из множества небольших чисел, должны отображаться с использованием метода X или метода Y, если включена демографическая информация. Я подумывал об использовании шестнадцатеричного биннинга для задачи, но потом вдруг понял, что понятия не имею о численности населения в каждом шестиугольнике. Что если я отобразил значение 20, а затем обнаружил, что в этом шестиугольнике было только 20 жителей? Я также недавно слышал о проблеме модифицируемого воздушного блока, связанной с этим.
—
спад
Я проголосовал за то, чтобы закрыть это как слишком широкое, потому что оно ищет и «практические правила», и список ресурсов.
—
PolyGeo