K-Anonymity lindungi data dari re-identifikasi. Pastikan individu tak terdeteksi dalam dataset. Setiap data cocok dengan minimal k-1 orang. Diperkenalkan Samarati dan Sweeney 1998.
Data dianonimkan agar tetap berguna. Identifikasi atribut sebagai pengenal atau kuasi-pengenal. Nama dihapus, data sensitif dipertahankan. Kuasi-pengenal diproses untuk perlindungan.
Metode K-Anonymity
Supresi ganti nilai dengan tanda bintang. Semua nilai kolom bisa disupresi. Generalisasi ubah nilai jadi kategori luas. Contoh, usia 19 jadi “≤ 20”.
Tabel anonim capai 2-anonymity. Kombinasi usia, jenis kelamin, domisili seragam. Setiap kombinasi muncul minimal dua kali. Lindungi identitas dalam rilis data.
Risiko dan Serangan
K-Anonymity tak cegah pengungkapan atribut. Serangan homogenitas prediksi nilai sensitif. Pengetahuan latar belakang perkuat serangan. Downcoding balikkan data asli tanpa pengetahuan.
Serangan manfaatkan data eksternal. Contoh, tinggi Kishor ungkap penyakit jantungan. K-Anonymity tak cocok untuk dataset berdimensi tinggi. Bisa condongkan hasil dataset.
Optimalisasi K-Anonymity sulit, NP-hard. Algoritma heuristik seperti k-Optimize membantu. Perlu l-diversity untuk perlindungan lebih. Penyimpanan data harus lebih aman.
K-Anonymity rentan terhadap serangan cerdas. Penyerang manfaatkan pola data unik. Algoritma tak gunakan randomisasi. Privasi individu tetap terancam.
Alternatif seperti differential privacy lebih kuat. Hindari pengungkapan identitas secara matematis. Penyesuaian algoritma kurangi penyimpangan data. Perlu standar perlindungan lebih ketat.
K-Anonymity tetap relevan tapi terbatas. Perlu kombinasi dengan metode lain. Data sensitif butuh perlindungan ekstra. Privasi digital jadi isu krusial.
FAQ
Apa itu K-Anonymity?
Metode anonimisasi data lindungi identitas.
Bagaimana K-Anonymity bekerja?
Supresi dan generalisasi amankan kuasi-pengenal.
Mengapa K-Anonymity rentan?
Tak cegah serangan berbasis pengetahuan latar.
