Niyə klassik anonimləşmə (və təxəllüsçülük) anonim məlumatlarla nəticələnmir
Bu blog aşağıdakı mövzuları əhatə edir:
- Klassik anonimləşdirmə nədir?
- Klassik anonimliyin mənfi cəhətləri nələrdir?
- Klassik anonimləşdirmə üsulları niyə məlumatların etibarlılığı və məxfilik qorunması arasında ən uyğun olmayan birləşmə təklif edir?
- Sintetik məlumatlar nə ilə fərqlənir?
- Sintetik məlumatlardan istifadə edə bilsəniz niyə yenə də şəxsi məlumatlardan istifadə edirsiniz?
Klassik anonimləşdirmə nədir?
Klassik anonimləşdirmə ilə, fərdlərin axtarışına mane olmaq üçün orijinal bir verilənlər bazasını manipulyasiya edən və ya təhrif edən bütün metodologiyaları nəzərdə tuturuq.
Praktikada gördüyümüz klassik anonimizasiyanın tipik nümunələri ümumiləşdirmə, gizlətmə / silmə, təxəllüslə yazma və satır və sütun qarışdırmaqdır.
Müvafiq nümunələrlə bu üsullar.
| Texnika | Orijinal məlumatlar | Manipulyasiya edilmiş məlumatlar |
| Ümumiləşdirmə | 27 yaş | 25 ilə 30 yaş arasında |
| Bastırma / Silmə | info@syntho.ai | xxxx@xxxxxx.xx |
| Təxribat | Amsterdam | hVFD6td3jdHHj78ghdgrewui6 |
| Satır və sütun qarışdırma | Hizalanmışdır | Qarışıq |
Klassik anonimliyin mənfi cəhətləri nələrdir?
Klassik anonimləşdirmə üsulları ilə bir məlumat toplusunun işlənməsi 2 əsas çatışmazlığa səbəb olur:
- Veri toplusunun təhrif edilməsi məlumat keyfiyyətinin aşağı düşməsinə səbəb olur (yəni məlumat proqramı). Bu, klassik zibil içərisindəki zibildən çıxma prinsipini təqdim edir.
- Məxfilik riski azalacaq, amma həmişə mövcud olacaq. Orijinal verilənlər bazasının 1-1 əlaqələri olan versiyasını saxlayır.
Bu 2 əsas çatışmazlığı, məlumat proqramı və məxfilik qorunmasını nümayiş etdiririk. Aşağıdakı təsvirlə tətbiq olunan bastırma və ümumiləşdirmə ilə bunu edirik.
Qeyd: şəkilləri illüstrasiya məqsədləri üçün istifadə edirik. Eyni prinsip strukturlaşdırılmış məlumat dəstləri üçün də keçərlidir.
- Sol: Klassik anonimləşdirmənin az tətbiqi bir nümayəncə illüstrasiyası ilə nəticələnir. Bununla birlikdə fərd asanlıqla tanına bilər və məxfilik riski böyükdür.
- Right: klassik anonimizasiyanın ciddi tətbiqi güclü məxfilik qorunması ilə nəticələnir. Ancaq təsvir heç bir işə yaramır.
Klassik anonimləşdirmə üsulları, məlumat-kommunal və məxfilik qorunması arasında ən uyğun olmayan birləşmə təklif edir.
Bu, klassik anonimləşdirmə texnikalarının hər zaman hər ikisinin də suboptimal birləşməsini təklif etdiyi məlumatların tətbiqi ilə məxfilik qorunması arasında bir alış-veriş təqdim edir.
Veri toplusundan bütün birbaşa identifikatorların (adlar kimi) silinməsi bir həlldirmi?
Xeyr. Bu, böyük bir yanlış fikirdir və anonim məlumatlarla nəticələnmir. Məlumat toplusunuzu anonim etmək üçün hələ də bunu tətbiq edirsiniz? Sonra bu blog sizin üçün mütləq oxunmalıdır.
Sintetik məlumatlar nə ilə fərqlənir?
Syntho, təzə məlumat qeydlərindən ibarət tamamilə yeni bir verilənlər bazası yaratmaq üçün proqram hazırlayır. Həqiqi fərdləri müəyyən etmək üçün məlumatlar sintetik bir verilənlər bazasında yoxdur. Sintetik məlumatlar proqram tərəfindən yaradılan süni məlumat qeydlərini ehtiva etdiyindən, şəxsi məlumatlar heç bir gizlilik riski olmayan bir vəziyyətlə nəticələnir.
Syntho'da əsas fərq: maşın öyrənməsini tətbiq edirik. Nəticə olaraq, həllimiz sintetik verilənlər bazasında orijinal məlumatların quruluşunu və xüsusiyyətlərini təkrarlayır və nəticədə məlumatların faydalılığını artırır. Buna görə, sintetik məlumatları təhlil edərkən, orijinal məlumatlardan istifadə etməklə eyni nəticələr əldə edə biləcəksiniz.
Bu vəziyyət araşdırması orijinal məlumatlarla müqayisədə Syntho Mühərrikimiz vasitəsi ilə yaradılan sintetik məlumatlardan müxtəlif statistikaları özündə əks etdirən keyfiyyət hesabatımızdan məqamları nümayiş etdirir.
Nəticə olaraq, sintetik məlumatlar, bütün klassik anonimləşdirmə üsullarının sizə təqdim etdiyi məlumat-kommunal və məxfilik qorunması arasındakı tipik alt-optimal mübadiləni aradan qaldırmaq üçün üstünlük verilən həlldir.
Bəs sintetik məlumatlardan istifadə edərkən niyə həqiqi (həssas) məlumatlardan istifadə etməlisiniz?
Nəticə olaraq, bir məlumat xidməti və məxfilik qorunması baxımından, istifadə vəziyyətiniz icazə verdikdə həmişə sintetik məlumatları seçməlisiniz.
| Təhlil üçün dəyər | Məxfilik riski | |
| Sintetik məlumatlar | Yüksək | heç kim |
| Real (şəxsi) məlumatlar | Yüksək | Yüksək |
| Manipulyasiya edilmiş məlumatlar (klassik 'anonimləşdirmə' vasitəsi ilə) | Aşağı Orta | Orta-Yüksək |
Syntho tərəfindən sintetik məlumatlar, hər ikisini də maksimuma çıxarmaqla klassik anonimləşdirmə texnikalarının çatışmadığı boşluqları doldurur məlumat-kommunal və məxfilik qorunması.