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Enthüllungsrisiko beim Remote Access: Die Schwerpunkteigenschaft der Regressionsgerade

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  • Alexander Vogel

Abstract

In der Literatur wird zunehmend untersucht, inwieweit Enthüllungsrisiken durch multivariate Analysemethoden beim indirekten Mikrodatenzugang über die kontrollierte Datenfernverarbeitung (Remote Access) bestehen. Daran anschließend zeigt der Beitrag, wie die Schwerpunkteigenschaft der Regressionsgerade von einem Datenangreifer für Enthüllungen genutzt werden könnte. Dabei wird sowohl auf Enthüllungsmöglichkeiten durch gezielt erstellte (strategische) Variablen als auch auf die Offenlegung geheim zu haltender Merkmalssummen natürlich vorkommender (also nicht gezielt erstellter) Variablen eingegangen. Hinsichtlich der Geheimhaltungsprüfung wird deutlich, dass es nicht ausreichend ist, ein einfaches Kriterium wie die in das Regressionsmodell eingehende Anzahl der Beobachtungen zu Grunde zu legen. Um Enthüllungen auf Grundlage der Schwerpunkteigenschaft zu verhindern ist vielmehr eine Überprüfung jeder einzelnen im Regressionsmodell verwendeten Variable notwendig.

Suggested Citation

  • Alexander Vogel, 2011. "Enthüllungsrisiko beim Remote Access: Die Schwerpunkteigenschaft der Regressionsgerade," RatSWD Working Papers 174, German Data Forum (RatSWD).
    • Handle: RePEc:rsw:rswwps:rswwps174
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    Keywords

    Enthüllungsrisiko; Schwerpunkteigenschaft der Regressionsgerade; Kontrollierte Datenfernverarbeitung; Forschungsdatenzentrum;
    All these keywords.

    JEL classification:

    • C10 - Mathematical and Quantitative Methods - - Econometric and Statistical Methods and Methodology: General - - - General
    • C13 - Mathematical and Quantitative Methods - - Econometric and Statistical Methods and Methodology: General - - - Estimation: General

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