t-proximité.

Modèle de confidentialité de Li, Li et Venkatasubramanian renforçant la l-diversité en limitant l'écart entre la distribution d'un attribut sensible dans chaque classe et sa distribution globale. Cette notion relève de la catégorie Confidentialité et protection des données en cybersécurité.

Modèle de confidentialité de Li, Li et Venkatasubramanian renforçant la l-diversité en limitant l'écart entre la distribution d'un attribut sensible dans chaque classe et sa distribution globale.

La t-proximité, introduite en 2007, atténue les attaques par asymétrie et similarité contre la l-diversité en exigeant que la distribution de l'attribut sensible dans chaque classe d'équivalence reste à une distance maximale t de la distribution dans l'ensemble du jeu, souvent mesurée par l'Earth Mover's Distance. Cela empêche un attaquant de déduire l'attribut sensible lorsqu'une classe est dominée par des valeurs sémantiquement proches mais distinctes (plusieurs cancers rares, par exemple). Obtenir un t faible coûte généralement de l'utilité car davantage de généralisation ou de suppression est nécessaire ; le choix de t répond à un arbitrage risque/utilité. La t-proximité est souvent superposée au k-anonymat et à la l-diversité dans les jeux de données de santé, gouvernementaux et de recherche.

Les défenses contre t-proximité combinent habituellement des contrôles techniques et des pratiques opérationnelles, comme détaillé dans la définition ci-dessus.

Noms alternatifs courants : Anonymisation par t-proximité.