賓夕法尼亞州統計人員說，合成網絡可以提高某些數據的可用性，同時仍然保護個人或機構的隱私。
“我的主要興趣是開發一種方法，該方法將以一種有助於科學發現的方式廣泛共享機密數據，”賓夕法尼亞州州立大學艾伯利科學學院統計學教授兼研究生院副院長Aleksandra Slavkovic說。 娛樂城註冊送現金目標是能夠以最小的可量化風險共享機密數據，以發現敏感信息，同時仍確保統計準確性和完整性。”
Slavkovic通過跨學科的合作，尤其是與計算機和社會科學家的合作，找到了解決此數據隱私問題的方法。她的研究專注於各種數據，包括捕獲諸如個人或機構等實體之間的關係信息的網絡數據。她在華盛頓特區舉行的美國科學促進協會2019年年會上報告了她提供合成網絡的方法，該網絡可以滿足今天（2月16日）的差異隱私的概念。
差異性隱私為個人的隱私損失水平提供了數學上可證明的保證。
科學家希望訪問數據集合真人娛樂城由其他人進行研究，但即使在刪除了所謂的個人身份數據之後，這種訪問也會損害個人隱私。
斯拉科維奇說：“罪魁禍首是大量輔助數據。” “隨著數據收集方法和技術的進步娛樂城推薦記錄和記錄的鏈接，更容易訪問可以與現有數據集鏈接的各種數據源，以及資助機構共享數據的要求，數據隱私的風險正在增加。但是，找到有效的解決方案來管理隱私丟失對於實現可靠的科學發現至關重要。”
例如，有關HIV藥物的藥物試驗的公開信息將指出誰在治療組中，誰在對照組中。治療組將僅包含被診斷患有艾滋病毒的人，即使數據所有者保留了該數據集中的個人詳細信息，仍會保留一些識別信息。由於今天在社交媒體和其他數據集中可以在線獲取如此多的信息，因此有可能將點點滴滴聯繫起來並識別人員，從而有可能揭示其艾滋病毒狀況。
斯拉夫科維奇說：“將兩個數據集聯繫起來的技術已經大大改善，例如選民記錄和健康保險數據。” “最早的發現之一是Latanya Sweeny（現在在哈佛大學）表明，通過關聯這些類型的數據，您可以根據1990年美國人口普查中的出生日期，性別和5位數字識別出87％的人最近，研究人員使用推文和相關的Twitter元數據來表明他們可以以96.7％的準確率識別用戶。”
斯拉夫科維奇指出，不僅數據包含在數據庫中的個人或機構，而且數據庫外部的人員也可能直接或通過關聯遭受隱私侵犯。數據集中的信息與社交媒體上的信息之間的鏈接可能會導致嚴重的隱私漏洞-如果暴露出來，諸如HIV狀況或性取向之類的內容可能會產生嚴重影響。
儘管隱私很重要，但是收集的數據集構成了研究人員必不可少的信息來源。當前，在某些情況下，當數據異常敏感時，研究人員必須親自去數據存儲庫進行研究，這使得研究炫海娛樂城更加困難和昂貴。
Slavkovic對網絡數據感興趣。信息表明人員或機構（節點）之間的相互聯繫以及節點之間的聯繫。她的方法是創建稍微改變的，鏡像的網絡數據集，其中移動一些節點，改變連接或改變邊緣。
斯拉夫科維奇說：“目標是創建一個新的網絡，以滿足嚴格的差異性隱私要求，同時捕獲原始網絡的大部分統計特徵。”
這些合成數據集可能足以滿足某些研究人員的研究需求。對於其他人，在必須去數據存儲站點之前測試他們的方法和假設就足夠了。研究人員可以測試代碼，例如娛樂城註冊送在等待許可使用其存儲庫站點中的原始數據時進行拼寫研究，甚今彩539開獎號碼預測至進行基本分析。
斯拉夫科維奇說：“我們不能用相同類型的變更數據來滿足所有統計分析的需求。” “有些人將需要原始數據，但其他人可能對合成數據（例如合成網絡）大有幫助。”
本文電競運彩分析已從賓夕法尼亞州立大學提供的材料中重新發布。注意：材料的長度和內容可能已被編輯。有關更多信息，請聯繫引用的來源。
