Anonymisierung von Data Provenance in ProSA

Scharlau, Nic (2022) Anonymisierung von Data Provenance in ProSA. Universität Rostock, DBIS.

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Abstract

Das an der Universität Rostock angesiedelte Forschungsprojekt ProSA, bestehend aus der gleichnamigen Software, hat das Ziel, ausgehend von einer Forschungsdatenbank eine minimale Teildatenbank ebendieser Datenbank zu berechnen, welche in der Lage ist, Forschungsergebnisse langfristig replizieren und rekonstruieren zu können. Dabei wird das Konzept der Data Provenance genutzt, um all diejenigen Tupel (sogenannte Zeugen) einer oder mehrerer Relationen bestimmen zu können, welche für das Zustandekommen des Ergebnisses unentbehrlich sind. Allerdings können nach einer solchen Rekonstruktion gewisse Datenschutz-Anforderungen verletzt werden. Dies kann insbesondere auch nach dem Entfernen eindeutig identifizierender Attribute weiterhin der Fall sein, wenn sich im Datensatz sogenannte Quasi-Identifikatoren befinden, welche mit externem Wissen Rückschlüsse auf natürliche Personen ermöglichen. Doch auch bei Daten ohne Personenbezug kann eine Anonymisierung sinnvoll sein, wenn diese Daten als besonders schützenswert betrachtet werden. Eine Lösung für ProSA gibt es bislang nicht und auch die Forschung zur Kombination von Data Provenance und Datenschutz (Privacy) ist vage. Das Ziel der Masterarbeit „Anonymisierung von Data Provenance in ProSA“ ist es, die verschiedenen Stellen des ProSA-Workflows zu untersuchen, an denen eine Anonymisierung der Daten möglich und sinn- voll ist, geeignete Anonymisierungsmethoden sowie Anonymitätsmaße zu bestimmen und ProSA um eine praktische Implementierung zu erweitern, welche Privacy-Aspekte gewährleistet. Dazu wurde das Modul ProSAnon („ProSA anonymizer“) entwickelt, welches im ProSA-Workflow nach der Berechnung der minimalen Teildatenbank eingesetzt wird. Als Anonymisierungsmethode kommt dabei die Generalisierung von Tupeln mittels Konzepthierarchien, als Anonymitätsmaß die k-Anonymität zum Einsatz.

Item Type:	Other
Subjects:	Autorenart > Studentische Arbeiten > Masterarbeit Autorenart > Studentische Arbeiten
Depositing User:	Dbis Admin
Date Deposited:	26 Jul 2022 20:14
Last Modified:	26 Jul 2022 20:14
URI:	https://eprints.dbis.informatik.uni-rostock.de/id/eprint/1078

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