| Sažetak | Zaštita osobnih podataka postala je ključna u današnjem digitalnom društvu, osobito u kontekstu relacijskih baza podataka koje svakodnevno obrađuju velike količine osjetljivih informacija. Anonimizacija podataka omogućuje zaštitu privatnosti korisnika smanjujući rizik od reidentifikacije, što omogućava sigurno pohranjivanje, obradu i razmjenu podataka, te pomaže u ispunjavanju pravnih zahtjeva poput Opće uredbe o zaštiti podataka.
U prvom poglavlju rada definirani su ključni pojmovi poput pseudoanonimizacije i anonimizacije, te razlika između njih, uz objašnjenje kako svaka od tih tehnika doprinosi zaštiti privatnosti.
Drugo poglavlje fokusira se na najčešće korištene tehnike anonimizacije u praksi, poput supstitucije, miješanja podataka, dodavanja šuma, poništavanja, maskiranja simbolom, kriptografskih tehnika i generalizacije.
U trećem poglavlju analizirani su postojeći alati za anonimizaciju podataka, kao što su ARX, \(\mu\)-ARGUS, SDCMicro i Amnesia, koji omogućuju različite pristupe i razine zaštite privatnosti.
Posljednje, četvrto poglavlje detaljno opisuje praktični dio diplomskog rada, u kojem je razvijena aplikacija za anonimizaciju podataka pohranjenjih u relacijskim bazama podataka pod nazivom AnonyDB. U ovom poglavlju detaljno je opisan cijeli proces razvoja aplikacije, uključujući odabir tehnologija, implementaciju ključnih funkcionalnosti i demonstraciju rezultata anonimizacije na demonstracijskoj bazi podataka. Aplikacija omogućava korisnicima da primjenjuju različite tehnike zaštite privatnosti, kao što su hashiranje, supresija i dodavanje šuma. |
| Sažetak (engleski) | The protection of personal data has become crucial in today's digital society, especially in the context of relational databases that process large amounts of sensitive information on a daily basis. Data anonymization ensures the protection of users' privacy by reducing the risk of re-identification, enabling the secure storage, processing, and exchange of data, while also helping to comply with legal requirements such as the General Data Protection Regulation.
The first chapter of this paper defines key terms such as pseudonymization and anonymization, and the differences between them, explaining how each technique contributes to privacy protection.
The second chapter focuses on the most commonly used anonymization techniques in practice, such as substitution, data mixing, noise addition, suppression, symbol masking, cryptographic techniques, and data generalization.
The third chapter analyzes existing data anonymization tools, such as ARX, \(\mu\)-ARGUS, SDCMicro, and Amnesia, which offer various approaches and levels of privacy protection.
Finally, the fourth chapter provides a detailed description of the practical part of this thesis, in which an application for anonymizing data stored in relational databases, called AnonyDB, was developed. This chapter describes the entire development process of the application, including the selection of technologies, the implementation of key functionalities, and the demonstration of anonymization results on a sample database. The application allows users to apply various privacy protection techniques, such as hashing, suppression, and noise addition. |
