Datenschutz und Anonymisierung mit Python

Mach dich bereit, Anonymisierungstechniken wie Datenunterdrückung, Maskierung, synthetische Datengenerierung und Generalisierung anzuwenden. In diesem Kapitel lernst du, zwischen sensiblen und nicht sensiblen personenbezogenen Daten (PII), Quasi-Identifikatoren und den Grundlagen der DSGVO zu unterscheiden. Außerdem siehst du reale Beispiele dafür, was schiefgehen kann, wenn diese Best Practices nicht beachtet werden.

Entdecke, wie du Daten anonymisieren kannst, indem du aus Datensätzen gemäß der Wahrscheinlichkeitsverteilung der Spalten samplest. Anschließend lernst du, das Datenschutzmodell der k-Anonymität anzuwenden, um Linkage- oder Re-Identifizierungsangriffe zu verhindern, und Hierarchien zu nutzen, um Generalisierung bei kategorialen Variablen durchzuführen.

Lerne differenzielle Privatsphäre kennen – das Modell, das von großen Tech-Unternehmen wie Apple, Google und Uber verwendet wird. In diesem Kapitel untersuchst du Daten, indem du private Histogramme erzeugst und private Mittelwerte berechnest. Außerdem erstellst du differentielle Machine-Learning-Modelle, die Unternehmen dabei helfen, den Nutzen ihrer Daten zu erhöhen.

In diesem letzten Kapitel lernst du, wie du Methoden zur Dimensionsreduktion wie die Hauptkomponentenanalyse (PCA) anwendest, um große Datensätze mit vielen Spalten zu anonymisieren. Anschließend nutzt du Faker, um realistische und konsistente Datensätze zu generieren, und scikit-learn, um synthetische Datensätze zu erstellen, die einer Normalverteilung folgen. Zum Schluss führst du alles aus diesem Kurs zusammen, indem du mehrere Techniken kombinierst, um Datensätze sicher der Öffentlichkeit zugänglich zu machen.