为了确保这一点必须

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和等典型分析应用程序或工具可以使用标准数据库实体包括无需技术调整的匿名视图。图中的数据匿名化示例。图中的数据匿名化示例。照片视图表示存在于另一个内部表示中的数据的外部表示。这通常是为了视图而完成的转型通过封装在其中的查询。匿名化也可以纳入该模型中因为外部表示不允许对个人得出任何结论但该参考保留在内部。为此存储可用于匿名化数据的元数据。这适用于任何匿名过程。数据消费者向隐私视图发出的每次请求都会再次转换原始数据因此只需要保留元数据。这些还使能够深入了解数据控制者配置的程序和参数。因此可以请求调整并最终批准或拒绝批准。

隐私视图的实施在架构上将匿名方法作为数据层中的视图嵌入对于用户来说是直观的但也带来了一些实施挑战。需要强调的是视图不存储任何敏感或匿名数据。这很 亚洲手机号码清单 重要因为它应该始终反映原始数据的当前状态。它还减少了用户的管理和存储开销。图数据消费者向隐私视图发出多个请求。图数据消费者向隐私视图发出多个请求。照片当然数据消费者可以向隐私视图图提出多个请求。如果原始数据保持不变那么匿名化的结果当然应该是相同的。



这对于匿名化来说尤为重要如果数据的不同匿名版本进入流通则可能不再满足有保证的隐私保证。例如如果在使用本地差分隐私数据发布数据时为相同的工资选择新的随机数则可以得出关于原始值的附加结论因为随机数之和的期望值为。 保存元数据。下面解释了这对于查询处理到底意味着什么。图显示了在元数据存储上下文中对的请求的处理。元数据遵循事务模型并存储在数据库中。