ในบริบทของ Data Privacy และการทำ K-anonymity เทคนิค Truncate และ Shift เป็นเครื่องมือจัดการกับข้อมูลประเภทตัวเลขและวันที่ที่เจอบ่อยที่สุด เพื่อลบรอยเท้าของเจ้าของข้อมูลครับ Truncate (การตัดทอน) ลองนึกภาพว่าคุณกำลังบอกพิกัดบ้านเพื่อน แทนที่จะบอกเลขที่บ้านซอยยิกย่อย คุณเลือกที่จะบอกแค่ชื่อ "เขต" หรือ "อำเภอ" แทน…

หลักการ K-anonymity ซึ่งเป็นเทคนิคสำคัญในการทำข้อมูลนิรนาม (De-identification) เพื่อคุ้มครองความเป็นส่วนตัว โดยมีรายละเอียดเชิงลึกดังนี้ คอนเซปต์หลัก: การซ่อนตัวในฝูงชน หัวใจของภาพนี้คือการเปรียบเทียบระหว่าง "ข้อมูลดิบ" กับ "ข้อมูลที่ผ่านการปกปิดแล้ว" โดยมีเป้าหมายคือการทำลายเอกลักษณ์ของบุคคล ให้คนหนึ่งคนกลายเป็นเพียงส่วนหนึ่งของกลุ่มที่หน้าตาเหมือนกัน (Equivalence Class) ลองจินตนาการว่าถ้าคุณใส่เสื้อแดงเดินในห้องที่มีแต่คนใส่เสื้อขาว คุณจะถูกระบุตัวได้ทันที (K=1) แต่ถ้าเราบังคับให้ทุกคนใส่เสื้อคลุมสีดำเหมือนกันหมด…

การทำ Data De-identification ในวงการ Health Informatics มีความซับซ้อนและจุดที่แตกต่างจากวงการอื่น (เช่น การเงิน หรือ E-commerce) หลายจุด โดยเฉพาะเรื่อง "ความละเอียดอ่อนของข้อมูล" และ "รูปแบบข้อมูล" ดังนี้ครับ 1. กฎระเบียบที่เข้มงวดและเฉพาะเจาะจงกว่า (Regulatory…

แน่นอน นี่คือบทความที่ขยายความจากแนวคิดที่คุณให้มา จากปัญหาใหญ่สู่ความเรียบง่าย: การเดินทางของตัวแปรสุ่มปัวซง (Poisson Random Variable) ในโลกของความน่าจะเป็นและสถิติศาสตร์ เรามักจะพบเครื่องมือที่ถูกพัฒนาขึ้นเพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนให้ง่ายขึ้น หนึ่งในเครื่องมือที่ทรงพลังและสง่างามที่สุดคือ การแจกแจงปัวซง (Poisson Distribution) ซึ่งถือกำเนิดขึ้นจากความพยายามที่จะหาทางลัดให้กับปัญหาที่ยุ่งยากของการแจกแจงทวินาม (Binomial Distribution) ในบางสถานการณ์ จุดเริ่มต้น: ข้อจำกัดของการแจกแจงทวินาม ก่อนจะเข้าใจปัวซง…