Author/Editor		Stanek, Maruša; Jurišić, Aleksandar; Babić, Miroslav
Title		Anonimizacija podatkovnih baz
Translated title		Database anonymization
Type		članek
Vol. and No.		Letnik 25, št. 2
Publication year		2009
Volume		str. 53-59
ISSN		1318-2927 - Asian philosophy
Language		slv
Abstract		Ena od značilnosti moderne družbe je hitro naraščanje obsega zbirk osebnih podatkov. Veliko teh podatkov se uporablja v raziskovalne namene, kjer so za uporabo zaželeni čim bolj natančni podatki. Hkrati pa je nujno zagotoviti zasebnost osebnih podatkov. Če so podatki preveč splošni, je oteženo delo raziskovalcev, ki iščejo v teh podatkih korelacije. V nasprotnem primeru so lahko razkriti občutljivi osebni podatki. Zato je potrebno poiskati pravo razmerje med uporabnostjo in zaupnostjo podatkov. V ta namen je bilo predlagano, da se uporabljajo anonimizirani podatki, ki zagotavljajo tako uporabnost kot tudi anonimnost. V članku so predstavljeni nekateri načini doseganja anonimnosti podatkov ter nekateri algoritmi za anonimizacijo. Predstavljeni pristopi k anonimizaciji podatkov temeljijo na zamenjavi prvotnih specifičnih vrednosti z bolj splošnimi, a semantično ustreznimi vrednostmi.The amount of collected personal data is increasing continuously. These data are often used for research, where the most specific information is necessary. At the same time it is necessary to assure privacy of personal data. If data are too general, then researchers have more difficulties when searching for correlations. Else if data are too specific, some sensitive personal information can be revealed. That is why the balance of utility and privacy of data has to be found. For this purpose usage of the anonymized data, which ensure utility and anonymity, was suggested. This paper describes some known anonymity principles and some algorithms for data anonymization. Presented anonymity requirements are based on replacing original specific values by more general, but semantically correct values.
Keywords		podatkovne baze anonimnost posploševanje databases anonymity generalization