Miglioramento della privacy dei big data: Tecnica di anonimizzazione dati
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Il processo di anonimizzazione causerà invariabilmente l'introduzione di distorsioni nei dati. Tuttavia, un'anonimizzazione estesa potrebbe comportare un degrado della qualità dei dati, rendendoli inutilizzabili per l'analisi prevista e aumentando il rischio di ottenere risultati errati o distorti. È estremamente importante raggiungere un delicato equilibrio tra il grado di anonimizzazione e la quantità di dati persi.
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Il processo di anonimizzazione causerà invariabilmente l'introduzione di distorsioni nei dati. Tuttavia, un'anonimizzazione estesa potrebbe comportare un degrado della qualità dei dati, rendendoli inutilizzabili per l'analisi prevista e aumentando il rischio di ottenere risultati errati o distorti. È estremamente importante raggiungere un delicato equilibrio tra il grado di anonimizzazione e la quantità di dati persi.
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Il processo di anonimizzazione causerà invariabilmente l'introduzione di distorsioni nei dati. Tuttavia, un'anonimizzazione estesa potrebbe comportare un degrado della qualità dei dati, rendendoli inutilizzabili per l'analisi prevista e aumentando il rischio di ottenere risultati errati o distorti. È estremamente importante raggiungere un delicato equilibrio tra il grado di anonimizzazione e la quantità di dati persi.
AmazonPagina's: 164, Paperback, Edizioni Sapienza
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