Анонимизация данных

Обеспечение анонимности при сборе, обработке и публикации данных является ключевым для обеспечения конфиденциальности, соблюдения законодательства о персональных данных и защиты от утечек. При этом, должна сохраняться полезность анонимизированных данных для решения практических задач.

В курсе рассматривается сама постановка подобной задачи, приводятся нормативные требования и разница между «обезличиванием» и непосредственно «анонимизацией» данных. Дается систематизация практических методов , при детальном рассмотрении которых основной акцент сделан на решения с доказанной степенью конфиденциальности. Это подходы методы и алгоритмы, специально разработанные для защиты данных от соответствующих атак – атак «повторной идентификации». В заключении приводятся также метрики и оценки анонимности и полезности данных, позволяющие сделать итоговый выбор для конкретных практических задач.

Курс ориентирован на слушателей различной начальной подготовки. Практические задания, связанные с реализацией различных алгоритмов анонимизации, для слушателей, имеющих соответствующую подготовку по программированию, вынесены в блок самостоятельной работы. Лекционный материал и практические задания направлены на общее понимание специфики и применимости различных методов анонимизации в практических задачах.

Программа курса построена последовательно от проблемы обеспечения анонимности данных и защиты к ее решению. На примере атак идентификации показана необходимость анонимизации, а не базового обезличивания данных.

Методы анонимизации приведены начиная от простых механизмов маскирования с переходом к концепции предположительной анонимности и «гарантированной» конфиденциальности.

В завершении автором приводятся метрики качества анонимизации, отражающие баланс конфиденциальности и полезности данных.

Порядок тем:

1. Введение в курс. Атаки идентификации. Задача анонимизации данных.
2. Обезличивание данных.
3. Предположительная анонимность
4. k-анонимность
5. Дифференциальная конфиденциальность
6. Практическое применение методов анонимизации и оценка ее качества

После завершения этого курса слушатели

• получат представление о задачах, в которых необходима анонимизация данных, угрозах в отношении таких данных и требованиях к ним
• узнают о методах обезличивания и анонимизации данных и границах их применимости
• познакомятся с современными методами гарантированного обеспечения заданного уровня конфиденциальности, включая k-анономизацию и дифференциальную приватность

При выполнении практических и самостоятельных заданий слушатели курса получат навыки в области обеспечения конфиденциальности данных путем из анонимизации в различных кейсах, оценки качества полученного результата.

• Споособность на основании совокупности существующих математических методов разрабатывать, обосновывать и реализовывать процедуры решения задач профессиональной деятельности.
• Способность при решении профессиональных задач проверять выполнение требований защиты информации ограниченного доступа в информационно-аналитических системах в соответствии с нормативными правовыми актами и нормативными методическими документами Федеральной службы безопасности Российской Федерации, Федеральной службы по техническому и экспортному контролю.
• Способность осуществлять синтез технологий и основных компонентов функциональной и обеспечивающей частей создаваемых информационно-аналитических систем, в том числе выбор мероприятий по защите информации.