Effectuer une approximation d’informations numériques dont les valeurs exactes permettraient une réidentification des personnes concernées.
Voici deux (2) exemples pour cette technique de masquage de données:
Exemple 1
Utiliser des règles de perturbation qui permettent une dépersonnalisation efficace dans le cas d’un arrondissement de salaire : ex. Soit la fiche de paie #12 qui est de 2547,56 $ et qu’on décide d’arrondir à 2500 $.
Si la personne au salaire le plus élevé (4978,43 $) est largement plus payée que ses collègues, une approximation à 5000 $ n’empêchera pas qu’elle soit facilement ré-identifiée.
Exemple 2
| Avant la pertubation | Après la pertubation |
|---|---|
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(Personal Data Protection Commission Singapore (PDPC), 2024a)
| Commentaires | |
|---|---|
| Height (cm) | Arrondi base-5 |
| Weight (kg) | Arrondi base-3 |
| Age (years) | Arrondi base-3 |
| Autres attributs | Aucune technique, valeurs non numériques, difficulté de modification sans un changement substantiel de la valeur |
