Weiterentwicklung nicht-parametrischer Imputationsverfahren zur Erstellung anonymisierter synthetischer Datensätze

[1] [1] [1] [1] [1] [1] [1] [1]1 . Allerdings ist eine Herausgabe der Datenschutz möglich, wenn sichergestellt ist, dass durch die Bereitstellung der Datenschutz night verletzt wind。in innovative Ansatz um dies zu gewährleisten, ist die Erzeugung synthetischer Datensätze。原译：verfaren werden die原译：verfaren werden die原译：verfaren werden原译：versucht原译：当versucht原译：versucht原译：die gemeinsame verilung der im Datensatz enthaltenen variablelen原译：verhalten。Allerdings ist die Erstellung dieser Datensätze sehr zeitaufwendig und complex，所以dass viele Institutionen nicht die Kapazitäten bereitstellen können， um diesen Ansatz fr ihre eigenen Datensätze einzusetzen。夜间参数化研究进展，自动合成研究进展Datensätze ermöglichen， könnten。[2][文献资料][j]。Ziel des Forschungsvorhabens ist， andere夜间参数预测，所以weiter zuentwickeln， dass sich zur Erstellung syntischer Datensätze eignen和die Möglichkeiten einer automatisierten匿名和hand eines复杂的Datensatzes zutesten。

Die Nachfrage nach direktem Zugang zu Mikrodaten ist den letzten Jahren deutlich gestiegen. Allerdings ist eine Herausgabe der Daten nur möglich, wenn sichergestellt ist, dass durch die Bereitstellung der Datenschutz nicht verletzt wird. Ein innovativer Ansatz um dies zu gewährleisten, ist die Erzeugung synthetischer Datensätze. Bei diesem Verfahren werden die Originalwerte durch künstliche Werte ersetzt, wobei versucht wird, die gemeinsame Verteilung der im Datensatz enthaltenen Variablen zu erhalten. Allerdings ist die Erstellung dieser Datensätze sehr zeitaufwendig und komplex, so dass viele Institutionen nicht die Kapazitäten bereitstellen können, um diesen Ansatz für ihre eigenen Datensätze einzusetzen. Nicht-parametrische Verfahren, die eine weitgehend automatisierte Erzeugung synthetischer Datensätze ermöglichen, könnten diesen Aufwand deutlich reduzieren. Erste Ideen dazu wurden bereits in den Arbeiten von Reiter (2005d) dargelegt. Ziel des Forschungsvorhabens ist es, andere nicht-parametrische Prognoseverfahren so weiter zu entwickeln, dass sie sich zur Erstellung synthetischer Datensätze eignen und die Möglichkeiten einer automatisierten Anonymisierung anhand eines komplexen Datensatzes zu testen.