কেন ক্লাসিক বেনামীকরণ (এবং ছদ্মনামকরণ) বেনামী ডেটার ফলাফল দেয় না?

ক্লাসিক অ্যানোনিমাইজেশন কি?

ক্লাসিক অ্যানোনিমাইজেশনের মাধ্যমে, আমরা এমন সব পদ্ধতির কথা বলি যেখানে একজন ব্যক্তির পিছনে সন্ধান করতে বাধা দেওয়ার জন্য একটি মূল ডেটাসেট ম্যানিপুলেট বা বিকৃত করে।

ক্লাসিক অ্যানোনিমাইজেশনের সাধারণ উদাহরণ যা আমরা অনুশীলনে দেখতে পাই তা হল সাধারণীকরণ, দমন / মুছা, ছদ্মনাম এবং সারি এবং কলাম শফলিং।

এর দ্বারা সংশ্লিষ্ট উদাহরণ সহ সেই কৌশলগুলি।

প্রযুক্তি মূল তথ্য ম্যানিপুলেটেড ডেটা
সাধারণীকরণ 27 বছর বয়সী 25 থেকে 30 বছরের মধ্যে
দমন / মোছা info@syntho.ai xxxx@xxxxxx.xx
ছদ্মনাম আমস্টারডাম hVFD6td3jdHHj78ghdgrewui6
সারি এবং কলাম এলোমেলো সারিবদ্ধ এলোমেলো

ক্লাসিক অ্যানোনিমাইজেশনের অসুবিধাগুলি কী কী?

ক্লাসিক বেনামীকরণ কৌশলগুলির সাথে একটি ডেটাসেট ম্যানিপুলেট করার ফলে 2 টি কী অসুবিধা হয়:

  1. ডেটাসেট বিকৃত করার ফলে ডেটার মান কমে যায় (অর্থাৎ ডেটা ইউটিলিটি)। এটি ক্লাসিক আবর্জনা-আবর্জনা-আউট নীতি চালু করে।
  2. গোপনীয়তা ঝুঁকি হ্রাস করা হবে, কিন্তু সর্বদা উপস্থিত থাকবে। এটি থাকে এবং 1-1 সম্পর্কের সাথে মূল ডেটাসেটের সংস্করণকে হেরফের করে।

আমরা সেই ২ টি মূল অসুবিধা, ডেটা ইউটিলিটি এবং গোপনীয়তা সুরক্ষা প্রদর্শন করি। আমরা প্রয়োগিত দমন এবং সাধারণীকরণের সাথে নিম্নলিখিত চিত্রের সাথে এটি করি।

দ্রষ্টব্য: আমরা চিত্রের উদ্দেশ্যে চিত্রগুলি ব্যবহার করি। একই নীতি কাঠামোগত ডেটাসেটের জন্য প্রযোজ্য।

ক্লাসিক বেনামীকরণ ব্যর্থ
  • বাম: ক্লাসিক অ্যানোনিমাইজেশনের সামান্য প্রয়োগ একটি প্রতিনিধিত্বমূলক দৃষ্টান্ত। যাইহোক, ব্যক্তি সহজেই চিহ্নিত করা যায় এবং গোপনীয়তার ঝুঁকি উল্লেখযোগ্য।

 

  • রাইট: ক্লাসিক অ্যানোনিমাইজেশনের গুরুতর প্রয়োগের ফলে শক্তিশালী গোপনীয়তা সুরক্ষা পাওয়া যায়। যাইহোক, চিত্রটি অকেজো হয়ে যায়।

ক্লাসিক বেনামীকরণ কৌশলগুলি ডেটা-ইউটিলিটি এবং গোপনীয়তা সুরক্ষার মধ্যে একটি উপ-সংমিশ্রণ সরবরাহ করে।

এটি ডেটা ইউটিলিটি এবং গোপনীয়তা সুরক্ষার মধ্যে ট্রেড-অফের সূচনা করে, যেখানে ক্লাসিক অ্যানোনিমাইজেশন কৌশল সর্বদা উভয়ের একটি উপ-সংমিশ্রণ সরবরাহ করে। 

ক্লাসিক বেনামী ইউটিলিটি কার্ভ

ডেটাসেট থেকে সমস্ত সরাসরি শনাক্তকারী (যেমন নাম) সরানো কি সমাধান?

না। এটি একটি বড় ভুল ধারণা এবং এর ফলে বেনামী তথ্য পাওয়া যায় না। আপনি কি এখনও আপনার ডেটাসেটের নাম গোপন করার উপায় হিসাবে এটি প্রয়োগ করেন? তাহলে এই ব্লগটি আপনার জন্য অবশ্যই পড়া উচিত।

সিনথেটিক ডেটা কিভাবে আলাদা?

নতুন তথ্য রেকর্ডের সম্পূর্ণ নতুন ডেটাসেট তৈরির জন্য সিন্থো সফটওয়্যার তৈরি করে। প্রকৃত ব্যক্তিদের শনাক্ত করার জন্য একটি সিন্থেটিক ডেটাসেটে তথ্য নেই। যেহেতু সিন্থেটিক ডেটা সফ্টওয়্যার দ্বারা তৈরি কৃত্রিম ডেটা রেকর্ড ধারণ করে, তাই ব্যক্তিগত ডেটা কেবল উপস্থিত থাকে না যার ফলে গোপনীয়তার ঝুঁকি থাকে না।

সিন্থোর মূল পার্থক্য: আমরা মেশিন লার্নিং প্রয়োগ করি। ফলস্বরূপ, আমাদের সমাধানটি সিন্থেটিক ডেটাসেটে মূল ডেটাসেটের গঠন এবং বৈশিষ্ট্যগুলিকে পুনরুত্পাদন করে যার ফলে সর্বাধিক ডেটা-ইউটিলিটি হয়। তদনুসারে, আসল ডেটা ব্যবহারের তুলনায় সিন্থেটিক ডেটা বিশ্লেষণ করার সময় আপনি একই ফলাফল পেতে সক্ষম হবেন।

এই কেস স্টাডি আসল ডেটার তুলনায় আমাদের সিন্থো ইঞ্জিনের মাধ্যমে উৎপন্ন সিন্থেটিক ডেটা থেকে বিভিন্ন পরিসংখ্যান সম্বলিত আমাদের মানসম্মত প্রতিবেদন থেকে হাইলাইট প্রদর্শন করে।

উপসংহারে, সিন্থেটিক ডেটা হল ডেটা-ইউটিলিটি এবং গোপনীয়তা-সুরক্ষার মধ্যে সাধারণ উপ-অনুকূল ট্রেড-অফকে কাটিয়ে উঠতে পছন্দসই সমাধান, যা সমস্ত ক্লাসিক অ্যানোনিমাইজেশন কৌশল আপনাকে অফার করে।

ক্লাসিক বেনামী ইউটিলিটি কার্ভ

সুতরাং, যখন আপনি সিনথেটিক ডেটা ব্যবহার করতে পারেন তখন কেন বাস্তব (সংবেদনশীল) ডেটা ব্যবহার করবেন?

উপসংহারে, ডেটা-ইউটিলিটি এবং গোপনীয়তা সুরক্ষার দৃষ্টিকোণ থেকে, আপনার ব্যবহার-কেস যখন অনুমতি দেয় তখন সর্বদা সিন্থেটিক ডেটা বেছে নেওয়া উচিত।

 বিশ্লেষণের মানগোপনীয়তা ঝুঁকি
সিনথেটিক ডেটাউচ্চনা
বাস্তব (ব্যক্তিগত) তথ্যউচ্চউচ্চ
ম্যানিপুলেটেড ডেটা (ক্লাসিক 'বেনামীকরণ' এর মাধ্যমে)নিম্ন-মধ্যমমোটামুটি উচু
ধারণা

সিন্থো দ্বারা সিন্থেটিক ডেটা শূন্যস্থান পূরণ করে যেখানে ক্লাসিক অ্যানোনিমাইজেশন কৌশলগুলি উভয়কেই সর্বাধিক করে কমিয়ে দেয় ডেটা-ইউটিলিটি এবং বাক্তিগত তথ্য সুরক্ষা.

আগ্রহী?

আমাদের সাথে সিন্থেটিক ডেটার অতিরিক্ত মান অন্বেষণ করুন