Log

 

Mass der Identifizierbarkeit

Lassen scheinbar anonymisierte Daten wirklich keine Rückschlüsse auf Individuen zu? Wir wollen das messen.

Team
↓  Open

Daten zu Individuen sollen weitergegeben werden können. Aufgrund dieser Daten sollen keine Rückschlüsse auf einzelne Individuen möglich sein. Hierzu werden die Daten vorgängig anonymisiert. Es gilt zu prüfen, ob diese Anonymisierung bei einem Datensatz ausreichend gelungen ist?

Es müssen Ansätze gefunden werden, wie sich sich die Anonymisierung messen lässt? Diese Ansätze sollen in ein Tool integriert werden.

Pitch-Slides

Sammlung von Begriffen & Bemerkungen & Links

📎 Übersicht zur Anonymität (PDF)

👋 Contact
Alle Teilnehmer*innen, Sponsor, Partner, Freiwilligen und Mitarbeiter*innen unseres Hackathons sind verpflichtet, dem Hack Code of Conduct zuzustimmen. Die Organisatoren werden diesen Kodex während der gesamten Veranstaltung durchsetzen. Wir erwarten die Zusammenarbeit aller Teilnehmer*innen, um eine sichere Umgebung für alle zu gewährleisten.

Tous les participant-es, sponsors, partenaires, bénévoles et collaborateur-es de notre hackathon sont tenus d'accepter le Hack Code of Conduct. Les organisateurs feront appliquer ce code tout au long de l'événement. Nous comptons sur la coopération de tous les participants* afin de garantir un environnement sûr pour tous. Pour plus de détails sur le déroulement de l'événement, veuillez consulter les directives sur notre wiki.

Creative Commons LicenceDie Inhalte dieser Website stehen, sofern nicht anders angegeben, unter einer Creative Commons Attribution 4.0 International. / Sauf indication contraire, le contenu de ce site est placé sous Creative Commons Attribution 4.0 International.


Previous
Data Hackdays BE 2023
Next project