Frequency Attack

Membership Inference Attack

Homogeneity Attack

Linkage Attack

Each sensitive attribute value must appear an equal number of times in the dataset

The distribution of a sensitive attribute in each equivalence class must be close to the overall dataset’s distribution

All sensitive attributes must be removed from the dataset

The dataset should be completely synthetic

Encrypting the dataset before publishing

Increasing dataset granularity

Applying k-Anonymity to group records with similar attributes

Using non-deterministic encryption

Tokenization is a reversible process, while encryption is not

Tokenization makes data fully unreadable, whereas encryption allows data to be recovered

Tokenization changes the original data format, while encryption does not

Encryption requires a cryptographic key to decrypt, while tokenization does not

It can distort or change the statistical properties

It makes the data easier to analyze

It enhances the accuracy of statistical analysis

It does not affect statistical properties

швидкість зміни вектора швидкості 

складова прискорення, яка характеризує зміну швидкості за величиною і

напрямком

складова прискорення, що не дорівнює нулю при рівномірному русі по колу

складова прискорення, яка характеризує зміну швидкості за напрямком

складова прискорення, яка характеризує зміну швидкості за величиною