Статьи автора

ПРИМЕНЕНИЕ ИМИТАЦИОННОГО КОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ К ЗАДАЧЕ ОБЕЗЛИЧИВАНИЯ ПЕРСОНАЛЬНЫХ ДАННЫХ. ОЦЕНКА СОСТОЯНИЯ И ОСНОВНЫЕ ПОЛОЖЕНИЯ

Номер выпуска 4 от 17.09.2025

В статье представлена первая часть исследования по проблеме автоматизированной обработки персональных данных с целью их обезличивания и анализа. Эта часть носит обзорный характер и ставит целью анализ состояния исследований в данной области и систематизацию имеющихся результатов. Представлены результаты анализа широкого круга вопросов обезличивания, сформировавшие системное понимание состояния исследований и обосновавшие выбор направления для дальнейшего изучения. Вначале сформулированы определения основных терминов и понятий, используемых в связи с обезличиванием персональных данных, в т.ч. в увязке с законодательством РФ. Направления исследований сгруппированы по четырем разделам: методы обезличивания, проблемы реализации, приложения обработки обезличенных данных, вопросы деобезличивания. По каждой из групп методов обезличивания – рандомизации, группировке, распределению данных и контролю приложений – даны описания основных алгоритмов, проанализированы их достоинства и недостатки. Проблемы реализации затрагивают такие понятия как полезность обезличенных данных, ограничения применимости универсальных алгоритмов и надежность в отношении сохранения анонимности субъектов персональных данных. В числе прикладных решений, сформировавших востребованность обработки обезличенных данных, обсуждаются медицинские, биологические, генетические исследования и охрана правопорядка. В заключительной части упоминаются наиболее резонансные факты деобезличивания и дается небольшой обзор прессы.

15 0

ПРИМЕНЕНИЕ ИМИТАЦИОННОГО КОМПЬЮТЕРНОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ К ЗАДАЧЕ ОБЕЗЛИЧИВАНИЯ ПЕРСОНАЛЬНЫХ ДАННЫХ. МОДЕЛЬ И АЛГОРИТМ ОБЕЗЛИЧИВАНИЯ МЕТОДОМ СИНТЕЗА

Номер выпуска 5 от 17.09.2025

Представлена вторая часть исследования, посвященного тематике автоматизированного обезличивания персональных данных. Обзор и анализ перспектив для исследований, выполненный ранее, здесь дополнен практическим результатом. Предложена модель процесса обезличивания, сводящая задачу обеспечения анонимности персональных данных к манипулированию выборками разнотипных случайных элементов. Соответственно, ключевой идеей преобразования данных для обеспечения их анонимности при условии сохранения полезности является применение метода синтеза, т.е. полной замены всех необезличенных данных синтетическими значениями. В предлагаемой модели выделен набор типов элементов, для которых предложены шаблоны синтеза. Совокупность шаблонов составляет алгоритм обезличивания методом синтеза. Методически каждый шаблон опирается на типовой статистический инструмент – частотные оценки вероятностей, ядерные оценки плотностей Розенблатта–Парзена, статистические средние и ковариации. Применение алгоритма иллюстрируется простым примером из области гражданских авиаперевозок.

11 0