Квазі-ідентифікатор — це фрагменти інформації, які самі по собі не є унікальними ідентифікаторами, але досить добре корелюють із сутністю, щоб їх можна було об'єднати з іншими квазі-ідентифікаторами для створення унікального ідентифікатора.
Таким чином, квазі-ідентифікатори, будучі об'єднаними, можуть стати персональною інформацією. Цей процес називається . Як приклад, показала, що, незважаючи на те, що ні стать, ні дата народження, ні поштовий індекс однозначно не ідентифікують особу, поєднання всіх трьох є достатнім, щоб ідентифікувати 87 % осіб у Сполучених Штатах.Sweeney, Latanya. Simple demographics often identify people uniquely. Carnegie Mellon University, 2000. http://dataprivacylab.org/projects/identifiability/paper1.pdf
Термін був введений Торе Даленіусом у 1986 році.Dalenius, Tore. Finding a Needle In a Haystack or Identifying Anonymous Census Records. Journal of Official Statistics, Vol.2, No.3, 1986. pp. 329—336. http://www.jos.nu/Articles/abstract.asp?article=23329 Відтоді квазі-ідентифікатори були основою кількох атак на оприлюднені дані. Наприклад, Суїні зв'язав медичні записи з загальнодоступною інформацією, щоб знайти медичні записи тодішнього губернатора штату Массачусетс, використовуючи унікальні квазіідентифікатори,Anderson, Nate. Anonymized data really isn't—and here's why not. Ars Technica, 2009. https://arstechnica.com/tech-policy/2009/09/your-secrets-live-online-in-databases-of-ruin/ Barth-Jones, Daniel C. The're-identification'of Governor William Weld's medical information: a critical re-examination of health data identification risks and privacy protections, then and now. Then and Now (June 4, 2012) (2012). а Суіні, Абу і Вінн використовували публічні списки виборців, щоб повторно ідентифікувати учасників проекту «Особистий геном». Sweeney, Latanya, Akua Abu, and Julia Winn. «Identifying participants in the personal genome project by name.» Available at SSRN 2257732 (2013). Крім того, Арвінд Нараянан і Віталій Шматіков обговорили квазі-ідентифікатори для вказівки статистичних умов для деанонімізації даних, опублікованих Netflix.Narayanan, Arvind and Shmatikov, Vitaly. Robust De-anonymization of Large Sparse Datasets. The University of Texas at Austin, 2008. https://www.cs.utexas.edu/~shmat/shmat_oak08netflix.pdf
Мотвані та Ін попереджають про потенційні порушення приватності, причиною яких можуть стати публікації великих обсягів державних та бізнес-даних, що містять квазі-ідентифікатори.
Див. також
Диференційна приватність
Примітки