Genomik veri kümelerinde K-anonimliğin araştırılması: Gizlilik ve hayatta kalma analizi için sonuçlar

Bu çalışma, analiz için yarı tanımlayıcıları korurken hassas sağlık ve genomik verileri korumak için K-anonimlik yöntemlerini değerlendirir. En Yakın Komşu Kümeleme Tabanlı Anonimleştirme, Medyan Bölmeli Yinelemeli Bölümlendirme, Mondrian K-Anonimliği, Optimal Kafes Anonimleştirmede (OLA) Değer Genelleme Hiyerarşileri (VGH'ler), Ortalama Vektöre Maksimum Uzaklık (MDAV) ve Yukarıdan Aşağıya Genelleme (TDG) gibi teknikleri inceler. Her yöntem gizliliği, veri yardımcı programını ve hesaplama verimliliğini dengeler. Çalışma, Akaike Bilgi Kriteri (AIC) ve Uyum Endeksi (C-Endeksi) gibi hayatta kalma analizi araçlarını kullanarak gizliliği korurken bilgi kaybını en aza indirmedeki etkinliklerini karşılaştırır. OLA ve TDG daha fazla genelleme sağlarken, MDAV ve Mondrian daha verimlidir.