Geum.ru
Темы диссертаций по экономике » Математические и инструментальные методы экономики

Методы и практика защиты индивидуальных статистических данных тема диссертации по экономике, полный текст автореферата

Ученая степень кандидат экономических наук
Автор Нечаева, Елена Георгиевна
Место защиты Москва
Год 1999
Шифр ВАК РФ 08.00.13
Диссертация

Диссертация: содержание автор диссертационного исследования: кандидат экономических наук , Нечаева, Елена Георгиевна

Введение.

Глава 1. Проблемы защиты конфиденциальных данных в статистике науки.

1.1. Статистика науки в условиях перехода к рыночной экономике и современные задачи обеспечения безопасности информационных ресурсов статистики.

1.2. Информационно-вычислительная система статистики науки

1.3. Основные требования к методам защиты индивидуальных статистических данных.

Глава 2. Методические основы применения математико-статисти-ческих методов защиты индивидуальных данных в статистике науки.

2.1. Микроагрегирование как метод защиты индивидуальных статистических данных по научным организациям.

2.2. Методические подходы к оценке качества результатов микроагрегирования

2.3. Рекомендации по применению методов микроагрегирования к статистическим данным по научным организациям.

Глава 3. Реализация метода микроагрегирования применительно к индивидуальным данным по научным организациям России.

3.1. Разработка программных средств для микроагрегирования индивидуальных данных по статистике науки.

3.2. Формирование базы микроагрегированных данных по статистике науки с использованием разработанных программных средств.

3.3. Оценка качества микроагрегированных данных.

Диссертация: введение по экономике, на тему "Методы и практика защиты индивидуальных статистических данных"

Актуальность проблемы. Радикальные перемены, происходящие в нашей стране в течение последнего десятилетия, ставят принципиально новые задачи в экономике, социальной сфере, политике. Решение возникающих при этом проблем невозможно без доступной и достоверной статистической информации, спрос на которую увеличивается и становится все более разнообразным. Значительно расширися круг пользователей статистических данных - сегодня наряду с государственными органами управления он включает широкие деловые круги, средства массовой информации, политические партии, общественные организации, аналитические и исследовательские организации, причем не только отечественные, но и зарубежные. Внедрение международных стандартов в статистическую практику, их адаптация к особенностям национальной экономики увеличивают возможности международного информационного обмена, обеспечивая тем самым необходимую базу для международного сотрудничества и привлечения инвестиций в российскую экономику. Информационные ресурсы становятся товаром, имеющим высокую стоимость. Возможность получения информации, требуемой для принятия обоснованных решений, в условиях рыночной конкуренции часто становится решающим фактором успеха.

В этой ситуации органы государственной статистики призваны уделять серьезное внимание обеспечению безопасности информационных ресурсов статистики, в том числе соблюдению конфиденциальности, гарантируемой поставщикам информации статистическими органами. Так, в проекте федерального закона "О государственной статистической деятельности" предусмотрена обязанность органов государственной статистики в пределах своей компетенции "обеспечивать в соответствии с законодательством хранение и защиту статистической информации и данных бухгатерской отчетности, соблюдение государственной и коммерческой тайны, необходимую конфиденциальность статистической информации". Конфиденциальность дожна быть обеспечена на всех этапах осуществления статистических работ, включая подготовку статистического наблюдения, сбор данных, их передачу, обработку и распространение.

Как правило, информация, доступная пользователям, представлена в агрегированном виде, т.е. в виде сводных таблиц, содержащих уже обработанные статистические данные, реконструировать которые невозможно. Потеря информации в результате агрегирования статистических данных значительно ограничивает возможности детального статистического анализа. Поэтому для целей анализа и обоснования принимаемых решений огромную важность имеют именно индивидуальные данные, служащие основой для построения аналитических моделей, применения различных методов статистического анализа. В большинстве случаев индивидуальные данные являются конфиденциальными [43] или представляют собой коммерческую тайну. Речь при этом идет не только об официальной информации, собираемой органами государственной статистики, но и о результатах различных выборочных обследований и социологических опросов.

Характерным примером статистических данных, представляющих значительный интерес для исследователей, является информация по статистике науки. Повышение роли науки в социально-экономическом прогрессе и, как следствие, важность принятия обоснованных стратегических решений в области научно-технической деятельности способствует росту интереса к изучению процессов ее развития во всей их поноте и сложности. В этих условиях "умелое использование подобной информации, владение терминологией и показателями, приемами анализа и прогнозирования становится необходимым признаком эффективного управления процессами научно-технического развития на всех его уровнях, составной частью управленческой культуры" [10]. Возможность проведения межстрановых сопоставлений количественных и качественных характеристик национальных научных потенциалов позволяет реально оценить достигнутый уровень развития науки, состояние ее ресурсов, конкурентоспособность и место в мировом научном потенциале, что обусловливает интерес к изучению статистики науки не только в России, но и за рубежом [11]. Однако соответствующие статистические данные, характеризующие исследовательский, производственный и коммерческий потенциал научных организаций России, а также включающие динамические ряды показателей науки и инноваций, во многих случаях носят конфиденциальный характер и не подлежат широкому распространению. В связи с этим возникает необходимость построения такой системы защиты статистической информации, которая наряду с комплексом различных мер по обеспечению сохранности и конфиденциальности информации, позволит обеспечить возможность широкого использования накопленных ресурсов статистики.

Анализ зарубежной и отечественной статистической практики свидетельствует о преобладании в настоящее время одностороннего подхода к решению проблемы защиты конфиденциальных данных. В качестве главной задачи, которая дожна быть решена при организации защиты конфиденциальных данных, ставится задача защиты информации при ее передаче по каналам связи, а также исключения несанкционированного доступа к информации при ее обработке и хранении, т.е. физическая защита данных. В этой части разрабатываются программно-технические средства защиты систем управления базами данных, создаются аппаратно-программные средства криптографической защиты информации в каналах связи, программные средства и организационно-технические мероприятия контроля доступа к данным. При этом нередко упускаются из виду такие перспективные направления, как разработка и внедрение средств и методов защиты конфиденциальных данных, позволяющих обеспечить возможности поноценного использования статистической информации. Создание и применение подобных средств позволит осуществить, с одной стороны, фактическую защиту прав и интересов юридических и физических лиц, представивших информацию, а с другой стороны, откроет возможность свободного доступа к данным для проведения аналитический исследований. Одним из возможных путей решения этой проблемы является предоставление доступа к индивидуальным данным, модифицированным с использованием математико-статистических методов защиты. Основным назначением таких методов является предотвращение возможности идентификации объектов исследования при сохранении основных свойств совокупности исходных данных для получения достоверных результатов их анализа.

Актуальность проблемы обеспечения конфиденциальности индивидуальных статистических данных, отсутствие в отечественной статистике практики применения математико-статистических методов их защиты от разглашения, недостаточная проработка математического аппарата методов защиты конкретных данных и методических подходов к оценке качества получаемых результатов обусловили выбор темы диссертационного исследования, определили цель, структуру и содержание настоящей работы.

Цель и задачи исследования. Целью диссертационного исследования является разработка теоретических и методологических положений, математического аппарата, методических подходов и программных средств, позволяющих обеспечить конфиденциальность при организации доступа к индивидуальным данным по статистике науки.

В соответствии с поставленной целью в работе сформулированы и решены следующие основные задачи:

1. Для обоснования необходимости и возможности использования средств защиты индивидуальных статистических данных от разглашения: исследовано современное состояние проблемы защиты конфиденциальных статистических данных; определены основные требования к методам защиты индивидуальных статистических данных от разглашения; исследованы существующие методические подходы к организации защиты конфиденциальных статистических данных, качественные и количественные параметры, позволяющие оценить эффективность их практической реализации.

2. Для решения задачи защиты индивидуальных данных от разглашения применительно к статистике науки: обоснован выбор микроагрегирования как наиболее эффективного способа защиты индивидуальных данных по статистике науки; проведен анализ существующих методов микроагрегирования применительно к статистическим данным о деятельности научных организаций России; разработан новый эффективный метод микроагрегирования -индивидуальное ранжирование с компенсацией; выработаны методические рекомендации по оценке качества результатов микроагрегирования; разработано программное обеспечение для защиты индивидуальных данных методами микроагрегирования; подготовлены рекомендации по применению методов микроагрегирования для защиты индивидуальных данных по статистике науки; проведена оценка результатов решения практических задач на основе индивидуальных данных по научным организациям России, защищенных с помощью методов микроагрегирования с точки зрения сохранения поноты информации и соответствия полученных выводов реальным данным.

Предмет и объект исследований. Предметом исследования являются математико-статистические методы защиты индивидуальных статистических данных от разглашения. В качестве объекта исследования выступают индивидуальные статистические данные по научным организациям России.

Методика исследования. Теоретическую и методологическую основу проведенного диссертационного исследования составляют Федеральная целевая программа реформирования статистики в 19972000 гг., методические и нормативные документы Госкомстата Российской Федерации, законы Российской Федерации. В процессе исследования изучены и использованы публикации ведущих отечественных и зарубежных специалистов, материалы конференций и семинаров по вопросам организации государственной статистики, теории и практики использования математико-статистических методов защиты конфиденциальных данных, машинной обработки статистической информации, организации информационно-вычислительного обслуживания. В работе использован системный подход к решению задачи защиты индивидуальных данных по статистике науки при организации доступа к массивам первичных данных и публикации агрегированных статистических данных. В качестве инструментария использовались математические методы, применяемые в экономике и статистике, методы экспертных оценок, теория баз данных, элементы теории множеств. Процедура микроагрегирования и статистический анализ данных выпонялись на ЭВМ с использованием специальных программных средств, в том числе разработанных автором.

Научная новизна диссертации. Научная новизна проведенного исследования заключается в следующем:

- разработан новый метод микроагрегирования - индивидуальное ранжирование с компенсацией, обеспечивающий наиболее поное удовлетворение требований, предъявляемых к качеству микроагрегированных данных, по сравнению с существующими методами;

- разработан методический подход к оценке качества результатов микроагрегирования;

- выработаны методические рекомендации по применению методов микроагрегирования для защиты индивидуальных данных по статистике науки.

Практическая ценность. Результаты проведенного исследования могут быть использованы при построении системы информационной безопасности ресурсов статистики. Практическое значение имеют разработанный автором новый метод микроагрегирования индивидуальных статистических данных; рекомендации по применению методов микроагрегирования к статистическим данным; методика оценки качества результатов микроагрегирования; программное обеспечение для микроагрегирования индивидуальных данных.

Разработанный метод микроагрегирования применяется для построения размещаемых в информационно-телекоммуникационной системе "1по8с1епсе" Министерства науки и технологий Российской Федерации баз данных, предназначенных для открытого доступа, а также для баз данных интегрированной информационной системы Министерства науки и технологий Российской Федерации, разрабатываемой в настоящее время.

Предложенные в диссертации система методов и соответствующее программное обеспечение могут быть также использованы Госкомстатом России и его территориальными органами.

Реализация и апробация. Представленная в диссертации методика защиты индивидуальных статистических данных и программное обеспечение использованы в Центре исследований и статистики науки Миннауки России и РАН при разработке и эксплуатации баз данных по статистике науки (темы №4 "Актуализация базы данных по научным организациям России", №16 "Разработка базы данных по бюджетному финансированию науки за 1995 г." Заказа Миннауки России Центру исследований и статистики науки Миннауки России и РАН в 1996 г., темы №3 "Актуализация базы данных по научным организациям России", №6 "Разработка базы данных по бюджетному финансированию науки за 1996 г." Заказа Миннауки России Центру исследований и статистики науки Миннауки РФ и РАН в 1997 г., №20 "Формирование базы данных по основным показателям ежегодной статистической отчетности научных организаций", №3 "Внедрение формы государственной статистической отчетности № 2-наука (краткая) и организация ежеквартального сбора и обработки данных" Заказа Миннауки России Центру исследований и статистики науки Миннауки РФ и РАН в 1998 г.), а также для защиты индивидуальных данных, предоставляемых ВАК России Центру исследований и статистики науки Миннауки РФ и РАН. Индивидуальные статистические данные по научным организациям России, защищенные от разглашения представленным новым методом микроагрегирования с помощью разработанных автором программных средств, были включены в информационно-программный комплекс "Система поддержки принятия решений в области региональной научно-технической политики" (тема №15 Заказа Миннауки РФ Центру исследований и статистики науки Миннауки РФ и РАН на проведение НИР в 1996 и 1997 гг.). Данный комплекс установлен и успешно эксплуатируется в Отделе развития научно-технического потенциала регионов Министерства науки и технологий Российской Федерации.

Основные выводы и результаты исследования обсуждались и получили положительную оценку на российских и международных научных конференциях и семинарах, в том числе:

- совместных семинарах по статистике науки и инноваций Евростата и Центра исследований и статистики науки Миннауки России и РАН (Москва, октябрь 1994 г. и сентябрь 1998 г.);

- Второй научно-практической конференции "Проблемы современной эконометрии" (Межвузовский центр экономического образования, Московское общество испытателей природы, Москва, апрель 1996 г.);

- Третьем международном семинаре "Статистическая конфиденциальность" (Евростат, Словения, октябрь 1996 г.);

- Третьем международном семинаре "Новые методы и технологии в статистике" (Евростат, Италия, ноябрь 1998 г.).

Публикации. Основные положения диссертации отражены в восьми публикациях общим объемом 5,33 п.л.

Состав и структура работы. Диссертация состоит из введения, трех глав, заключения, списка используемой литературы и приложений.

Диссертация: заключение по теме "Математические и инструментальные методы экономики", Нечаева, Елена Георгиевна

Заключение

Существенные изменения, происходящие в статистике науки, в том числе расширение состава показателей, уточнение используемых классификаций, внедрение в статистическую практику международных стандартов привели к необходимости пересмотра традиционных подходов к обеспечению конфиденциальности индивидуальных статистических данных. Серьезное значение в этой связи приобретает задача защиты индивидуальных данных при обеспечении доступа к ним сторонних пользователей. Это особенно важно в условиях растущего спроса на информацию, в том числе расширения международного обмена статистической информацией.

В работе рассмотрены теоретические, организационные и прикладные проблемы защиты индивидуальных статистических данных от разглашения. Наиболее подробно проанализированы вопросы организации защиты конфиденциальных данных в статистике науки.

В процессе проведения диссертационного исследования, направленного на достижение поставленных целей, получены следующие теоретические и практические результаты:

1. На основе выделенного круга задач по обеспечению защиты конфиденциальных данных в статистике обоснована необходимость применения математико-статистических методов защиты.

2. В результате проведенного анализа современных подходов к организации защиты конфиденциальных статистических данных с использованием математико-статистических методов выделены основные классификации применяемых методов с точки зрения структуры исходных данных, процедур их обработки и целей дальнейшего использования полученных данных. Определены достоинства и недостатки предлагаемых методов.

3. Обоснован выбор микроагрегирования в качестве базового подхода к организации защиты индивидуальных данных по статистике науки.

4. Предложен новый подход к анализу качества результатов микроагрегирования. На его основе разработана методика оценки качества суррогатных данных.

5. Разработанная методика оценки качества результатов микроагрегирования позволила провести сравнительный анализ существующих методов микроагрегирования на примере индивидуальных данных государственной статистической отчетности научных организаций России, оценить достоинства и недостатки этих методов, выявить потребности в формировании новых, более совершенных методических подходов.

6. Разработан и апробирован на реальных статистических данных новый метод микроагрегирования - индивидуальное ранжирование с компенсацией, обеспечивающий более высокую эффективность по сравнению с существующими методами, особенно при решении задач сводов и группировок.

7. Подготовлены рекомендации по практическому применению методов микроагрегирования к индивидуальным статистическим данным по организациям, выпоняющим исследования и разработки.

8. Разработан комплекс программных средств для микроагрегирования индивидуальных данных. Широкий круг охватываемых методов, возможности формирования массива исходных данных из различных источников позволяют использовать его в различных прикладных задачах.

Предложенные методы предоставляют новые возможности организации защиты конфиденциальных статистических данных. Применение полученных результатов делает возможным предоставление любым заинтересованным пользователям более широкого круга статистических данных, что значительно увеличивает эффективность их практического использования.

Результаты диссертационного исследования имеют широкие перспективы развития по следующим направлениям:

1. Применение разработанных методологических подходов защиты индивидуальных данных в различных отраслях государственной статистики.

2. Дальнейшее развитие специальных математико-статистических методов защиты индивидуальных статистических данных.

3. Разработка методологии и программных средств обеспечения конфиденциальности статистических данных на всех уровнях агрегирования.

4. Разработка комплексной системы методологических, технических и технологических мер по организации защиты конфиденциальных данных в выходных материалах государственной статистики.

5. Систематическое использование средств защиты конфиденциальных статистических данных в информационно-вычислительной системе статистики.

Диссертация: библиография по экономике, кандидат экономических наук , Нечаева, Елена Георгиевна, Москва

1. Аносов В.Д., Стрельцов A.A. О доктрине информационной безопасности Российской Федерации. -Информационной общество. 1997. №2-3, с.7.

2. Аносов В.Д., Стрельцов A.A., Ухлинов J1.M. Международные, федеральные и региональные аспекты информационной безопасности Российской Федерации. Информационное общество. 1997. №1, с. 6-8.

3. Беззубцев O.JL, Ковалев А.Н. Организационно правовые вопросы защиты информации в условиях новых экономических отношений. -Информационное общество. 1997. №1.

4. Божко В.П., Брага В.В., Бубнова Н.Г. и др. Информатика: данные, технология, маркетинг. Под ред. А.Н.Романова. М.: Финансы и статистика, 1991, с.20.

5. Введение в информационный бизнес. Под ред. В.П. Тихомирова, A.B. Хорошилова. М.: Финансы и статистика, 1996, с. 15.

6. Гельвановский М., Малышев В. На пороге второго этапа реформы российской статистики. Вопросы статистики. 1996. №8, с. 3-5.

7. Герасименко В., Заварина Е., Малышев Н. О качестве статистической информации. Вопросы статистики. 1996. №7, с. 28.

8. Герасимов Б.М. Проблемы Российского информационного законодательства. -Информационные ресурсы России. 1996. №6, с.10.

9. Герасимов Б.М. Проблемы российского информационного законодательства в оценке отечественных и западных специалистов. Научно-техническая информация. Серия 1. Организация и методика информационной работы. 1996. № 11-12, с. 5-12.

10. Гохберг JI.M. Научный потенциал России в зеркале статистики. -Вопросы статистики. 1998. №11.

11. Гохберг JI.M. Финансирование науки в странах с переходной экономикой. М.: ЦИСН, 1998.

12. Гохберг Л. М. Статистика науки: переход на международные стандарты. -Вопросы статистики. 1995. №3. с.10-19.

13. Гусаров В.М. Теория статистики. М.: Издательское объединение "Юнити", 1998, с.60.

14. Закон Российской Федерации "О государственной тайне" от 21.07.1993 №5485-1 (с изм. от 06.10.1997). Российская газета. №12. 21.03.1993.

15. Закупень Т.В. Организационно-правовые аспекты информационного обеспечения деятельности аппарата Правительства Российской Федерации. М.: Российская академия Государственной службы при Президенте Российской Федерации, 1996, с.25-37.

16. Замков О.О., Тостопятенко A.B., Черемных Ю.Н. Математические методы в экономике. М.: ДИС, 1997.

17. Иванова Е. Организационно-методологические принципы построения информационно-телекоммуникационной системы статистики до 2000 года. ЧВопросы статистики. 1998. №2,

18. Иванова Е., Забелин В., БожкоВ. Особенности построения статистических информационных систем в государствах с рыночной экономикой. -Вопросы статистики. 1998. №8.

19. Информатика. Учебник. Под ред. Н.В.Макаровой. М.: Финансы и статистика, 1997.

20. Информационная система Госкомстата России. Госкомстат РФ, Москва. 1995.

21. Исследования и разработки в секторе высшего образования. М.: ЦИСН, 1998.

22. Ковалева Н.В., Мамаев В.Л., Нечаева Е.Г. Кадры высшей научной квалификации: попонение последних лет. М.: ЦИСН, 1997.

23. Кристальный Б.В., Нестеров Ю.М. Информационное общество, информационная политика, правовая информационная защита. -Информационное общество. 1997. №1, с. 10.

24. Курило А.П., Черешкин Д.С. Проблемы информационной безопасности России и пути их разрешения. -Информационные технологии. 1996. №3

25. Ловцов Д.А. Защита информации. -Информатика и образование. 1995. №4.

26. Ловцов Д.А. Защита информации в информационно-вычислительной сети. Научно-техническая информация. Серия 2. Информационные процессы и системы. 1997. №1.

27. Мартин. Дж. Организация баз данных в вычислительных системах. М.: Мир, 1980, с. 117.

28. Наука в регионах России. М.: ЦИСН, 1998.

29. Наука России в цифрах: 1994. М.: ЦИСН, 1995.

30. Наука России в цифрах: 1995. М.: ЦИСН, 1996.

31. Наука России в цифрах: 1996. М.: ЦИСН, 1996.

32. Наука России в цифрах: 1997. М.: ЦИСН, 1997.

33. Наука России: 1994. М.: ЦИСН, 1995.

34. Наука России:1995. М.: ЦИСН, 1996.

35. Наука Санкт-Петербурга. М., ЦИСН, 1997.

36. Научно-техническая и инновационная политика. Российская федерация. Том 1. Оценочный доклад. Organisation for Economic Соoperation and Development (OECD), Париж и Центр исследований и статистики науки, Москва, 1994, с. 103.

37. Нечаева Е.Г. Методы защиты конфиденциальных статистических данных на основе микроагрегирования. Вопросы статистики. 1997. №9, с.74-80.

38. Нечаева Е.Г. Применение микроагрегирования для защиты конфиденциальных данных. Заводская лаборатория. Диагностика материалов. 1998. №1. Т.64. с. 51-55.

39. Нечаева Е.Г., Орлов А.И., Соколов A.B. Перспективы применения современных статистических методов в выборочных обследованиях научных организаций. Наука и технологии в России. 1995. №2(8). с. 8-9.

40. Нечаева Е.Г., Орлов А.И., Соколов A.B. Статистика объектов нечисловой природы и анализ данных о научном потенциале. -Социология 4M. 1995. №5-6. с. 118-126.

41. О Федеральной целевой программе "Реформирование статистики в 1997-2000 годах". Постановление Правительства Российской Федерации от 23 ноября 1996 г. № 1410. Собрание законодательства Российской Федерации. №7, 09.12.1996.

42. Об утверждении перечня сведений конфиденциального характера. Указ Президента Российской Федерации от 6.03.1997 №188. -Патенты и лицензии. 1997. №5. с. 32.

43. Основы законодательства Российской Федерации об архивном фонде и архивах. Закон Российской Федерации от 07.07.1993 №5341-1. Российская газета. №156. 14.08.1993.

44. Программа статистического анализа и прогнозирования СтатЭксперт. Руководство пользователя. М.: Росэкспертиза, 1996.

45. Регистры деловой активности в статистике. Под ред. П. Фишера. CESD-Communautaire. Люксембург, 1993, с.94.

46. Результаты реализации программы реформирования статистики. Госкомстат РФ, Москва. 1998.

47. Руководство Фраскати. Organisation for Economic Co-operation and Development, Париж и Центр исследований и статистики науки, Москва, 1995.

48. Сиськов В.И. Классификация статистических задач как отражение познавательных функций статистической теории. -В кн. Методологические основы АСГС. М.: Статистика, 1977, с. 14-79.

49. Сиськов В.И. Классификация статистических задач. -В кн. Автоматизированная система государственной статистики. М.: Статистика, 1979, с. 23-28.

50. Статистический словарь. М.: Финстатинформ, 1996, с. 156.

51. СтатьевВ.Ю., Тиньков. В.А. Информационная безопасность распределенных информационных систем. -Информационное общество. 1997. №1. с. 68-71.

52. Указ президента "О допонительных гарантиях прав граждан на информацию" от 31.12.1993 №2334. ( изм. от 17.01.1997 №13). Российская газета. №14. 22.01.1997.

53. Фатьянов А.А. Проблемы защиты конфиденциальной информации, не составляющей государственную тайну. -Информационное общество. 1997. №1, с. 49-56.

54. Федеральный Закон об участии в международном информационном обмене. -Вестник Российского общества информатики и вычислительной техники. 1996. №5.

55. Федеральный закон Российской Федерации от 25.01.1995 г. №24-ФЗ "Об информации, информатизации и защите информации". Собрание законодательства Российской Федерации. №8. 20.02.1995, с. 609.

56. Эрроу К. Информация и экономическое поведение. -Вопросы экономики. 1995. №5.

57. A Guide to Statistics Bureau and Statistics Center. Statistics Bureau / Statistics Center Management and Coordination Agency, Government of Japan, 1994.

58. AdamN.R., WortmannJ.C. Security Control Methods for Statistical Databases: A Comparative Study. ACM Computing Surveys, Vol. 21, №4, December, 1989.

59. Anwar M.N. Microaggregation: the small aggregates method. Internal Report. Luxembourg. Eurostat, 1993.

60. Biggeri L., ZanellaF. Release of Microdata and Statistical Disclosure Control in the New National Statistical System of Italy: Main Problems, Some Technical Solutions, Experiments, Bulletin of the International Statistical Institute. Cairo, 1991.

61. Carlson M., SalabasisM. A Data-Swopping Technique for Generating Samples: a Method for Disclosure Control. International Seminar on New Techniques and Technologies for Statistics. Contributed Papers. Sorrento, Italy, 1998, c.109.

62. Corsini V., Franconi LД Pagliuca D. and Seri G. An Application of Microaggregation Methods to Italian Business Survey. Proceedings of the Statistical Data Protection 98. Lisbon, 1998.

63. Cox L.H. Protecting confidentiality in business surveys in Business Survey Methods. Cox, Binder, Chinappa, Christianson, Colledge, Kott (eds). -John Wiley and Sons. New York, 1995, pp.443-476.

64. Cox Lawrence H. Solving Confidentiality Protection Problems in Tabulations Using Network Optimisation. A Network Model for Cell Suppression in U.S. Economic Censuses. International Seminar on Statistical Confidentiality. Dublin, September 1992.

65. Cox Lawrence H. Some Mathematical Problems Arising from Confidentiality Concerns. Special Issue of the Statistical Review dedicated to T. Dalenius, 1983. p. 179-189.

66. Cox Lawrence H., McDonald Sarah-Kathryn, Nelson Dawn. Confidentiality Issues at the United States Bureau of the Census. Journal of Official Statistics Sweden. Vol.2. 1986, №2, p.141.

67. Dalenius T. Controlling Invasion of Privacy in Surveys. Chapter 17. Department of Development and Research. Statistical Research Unit. Statistics Sweden, 1998.

68. Dalenius T. Towards a Methodology for Statistical Disclosure Control. Statistisk Tidskrift, 1977, p.429-444.

69. Defays D., Nanopoulos P. Panel of Enterprises and Confidentiality: The Small Aggregate Method. Proceeding of Statistics Canada Symposium 92. Design and Analysis of Longitudinal Surveys. Canada, 1992.

70. Franconi L., Pagliuca D., Piersimoni F. and Seri G. SDC Tecnigues for Microdata: Study of some perturbative techniques. Delivarable MI-3/D1-SDC Project. Esprit no.20462, 1998.

71. Gordon S. Automated Cell Suppression to Preserve Confidentiality of Business Statistics. Statistical Journal of the United Nations, ECE 2, 1984.

72. Greenberg B. Disclosure Avoidance Research at the Census Bureau. Report presented at the 1990 Annual Research Conference of the U.S. Bureau of the Census. Arlington. Virginia, USA. March 1990, p. 11-15.

73. Guidelines for the Security of Information Systems. Organisation for Economic Co-operation and Development. Paris, 1996.

74. Hundepool A., Willenborg L. ARGUS for Protecting Microdata and Tables. International Seminar on New Techniques and Technologies for Statistics. Contributed Papers. Sorrento, Italy, 1998. p. 243.

75. Microaggregation methods. R&D and Innovation Statistics. Sixth EEA Working Party Meeting. Luxembourg, September 1998.

76. Nargundkar M.S., Saveland W. Random Rounding: A Means of Preventing Disclosure of Information about Individual Respondents in Aggregate Data. Statistics Canada, 1972.

77. Nechaeva E., Sokolov A. Utilization of Microaggregation Methods for Providing Confidentiality for Data on R&D Institutions. Third International Seminar on Confidentiality. Bled, Slovenia, 1996, pp.218-226.

78. Pagliuca D., Seri G. Some Results of the Individual Ranking Method on the System of Enterprise Accounts Annual Survey. Delivarable MI-3/D1-SDC Project. Esprit no.20462, 1998.

79. Privacy and Data Protection: Issues and Challenges. Organisation for Economic Co-operation and Development. Paris. 1994.

80. Proceedings of the Second International Seminar on Confidentiality. Luxembourg. Eurostat, 1994.

81. Proceedings of the Statistical Data Protection 98. Eurostat. Lisbon, Portugal, 1998.

82. Proceedings of the Third International Seminar on Confidentiality. Bled, Slovenia. Eurostat, 1996.

83. Protection of Confidential Data in Eurostat, Eurostat. Luxembourg, 1994.

84. Schackis D. Manual on Disclosure Control Methods. Luxembourg. Eurostat, September 1993.

85. Schlorer J. Security on Statistical Databases: Multidimensional Transformation. ACM Transactions on Database Systems. Vol. 6. 1981, №1. p. 95-112.

86. The Information Society. The Federal Ministry of Education, Science, Research and Technology. VDI Technology Press. Dsseldorf. Germany, 1995, c.30.

87. Willenborg, L. and de Waal, T. Statistical Disclosure Control in Practice, Lecture Notes in Statistics. Springer-Verlag, New York, USA, 1996.

Похожие диссертации