Appunti VERIFICATO
Privatezza e protezione dei dati
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Di cosa parla
- L'anonimizzazione dei dataset tramite tecniche come k-anonymity mira a prevenire la ri-identificazione degli individui attraverso la generalizzazione o il soppressione di attributi sensibili.
- I modelli l-diversity e t-closeness estendono le garanzie di privacy oltre la semplice indistinguibilità, proteggendo contro inferenze statistiche basate sulla distribuzione dei valori sensibili all'interno degli gruppi anonimi.
- Nell'ambito del cloud computing, tecniche come l'encryption omomorfa e gli schemi di ricerca su dati cifrati permettono di preservare sia la riservatezza che l'utilità dei dati per le query senza decifrarli completamente.
- L'integrità dei dati in ambienti distribuiti viene garantita attraverso meccanismi come ORAM (Oblivious RAM), indici shuffling e strategie di frammentazione che impediscono ai server collegati di ricostruire il contenuto originale.
- I framework per la gestione delle preferenze degli utenti, quali ABAC e trust negotiation, consentono un controllo granulare dell'accesso basato sugli attributi, bilanciando i costi della sicurezza con le esigenze operative dei servizi web.
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