Pam nad yw anhysbysu clasurol (a ffugenw) yn arwain at ddata anhysbys
Mae'r blog hwn yn cwmpasu'r pynciau canlynol:
Beth yw anhysbysiad clasurol?
Gydag anhysbysrwydd clasurol, rydym yn awgrymu pob methodoleg lle mae un yn trin neu'n ystumio set ddata wreiddiol i rwystro olrhain unigolion yn ôl.
Enghreifftiau nodweddiadol o anhysbysiad clasurol a welwn yn ymarferol yw cyffredinoli, atal / sychu, ffugenw a siffrwd rhes a cholofn.
Trwy hyn y technegau hynny gydag enghreifftiau cyfatebol.
| Techneg | Data gwreiddiol | Data wedi'i drin |
| cyffredinoli | Mlwydd oed 27 | Rhwng 25 a 30 oed |
| Atal / Sychu | gwybodaeth@syntho.ai | xxxx@xxxxxx.xx |
| Ffugenw | Amsterdam | hVFD6td3jdHHj78ghdgrewui6 |
| Siffrwd rhes a cholofn | Alinio | Cymysg |
Beth yw anfanteision anhysbysrwydd clasurol?
Mae trin set ddata gyda thechnegau anhysbysu clasurol yn arwain at 2 anfantais allweddol:
- Mae ystumio set ddata yn arwain at lai o ansawdd data (hy cyfleustodau data). Mae hyn yn cyflwyno'r egwyddor garbage-in clasurol allan.
- Risg preifatrwydd yn cael ei leihau, ond yn bresennol bob amser. Mae'n aros ac yn trin fersiwn o'r set ddata wreiddiol gyda chysylltiadau 1-1.
Rydym yn dangos y 2 anfantais allweddol hynny, cyfleustodau data a diogelu preifatrwydd. Rydym yn gwneud hynny gyda'r darluniad canlynol gydag ataliad cymhwysol a chyffredinoli.
Sylwch: rydym yn defnyddio delweddau at ddibenion eglurhaol. Mae'r un egwyddor yn wir am setiau data strwythuredig.
- Chwith: ychydig o gymhwyso anhysbysiad clasurol sy'n arwain at ddarlun cynrychioliadol. Fodd bynnag, mae'n hawdd adnabod yr unigolyn ac mae risg preifatrwydd yn sylweddol.
- Dde: mae cymhwyso anhysbysiad clasurol yn ddifrifol yn arwain at ddiogelwch preifatrwydd cryf. Fodd bynnag, daw'r darlun yn ddiwerth.
Mae technegau anhysbysu clasurol yn cynnig cyfuniad is-optimaidd rhwng cyfleustodau data a diogelu preifatrwydd.
Mae hyn yn cyflwyno'r cyfaddawd rhwng cyfleustodau data a diogelu preifatrwydd, lle mae technegau anhysbysu clasurol bob amser yn cynnig cyfuniad is-optimaidd o'r ddau.
A yw tynnu pob dynodwr uniongyrchol (fel enwau) o'r set ddata yn ddatrysiad?
Mae hwn yn gamsyniad mawr ac nid yw'n arwain at ddata anhysbys. A ydych chi'n dal i gymhwyso hyn fel ffordd i ddienw'ch set ddata? Yna mae'r blog hwn yn ddarlleniad hanfodol i chi.
Sut mae Data Synthetig yn wahanol?
Mae Syntho yn datblygu meddalwedd i gynhyrchu set ddata hollol newydd o gofnodion data ffres. Yn syml, nid yw gwybodaeth i adnabod unigolion go iawn yn bresennol mewn set ddata synthetig. Gan fod data synthetig yn cynnwys cofnodion data artiffisial a gynhyrchir gan feddalwedd, yn syml, nid yw data personol yn bresennol gan arwain at sefyllfa heb unrhyw risgiau preifatrwydd.
Y gwahaniaeth allweddol yn Syntho: rydym yn cymhwyso dysgu peiriannau. O ganlyniad, mae ein datrysiad yn atgynhyrchu strwythur a phriodweddau'r set ddata wreiddiol yn y set ddata synthetig gan arwain at ddefnyddioldeb data i'r eithaf. Yn unol â hynny, byddwch yn gallu cael yr un canlyniadau wrth ddadansoddi'r data synthetig o gymharu â defnyddio'r data gwreiddiol.
Yr astudiaeth achos hon yn dangos uchafbwyntiau o'n hadroddiad ansawdd sy'n cynnwys amrywiol ystadegau o ddata synthetig a gynhyrchwyd trwy ein Peiriant Syntho o'i gymharu â'r data gwreiddiol.
I gloi, data synthetig yw'r ateb a ffefrir i oresgyn y cyfaddawd is-optimaidd nodweddiadol rhwng cyfleustodau data a diogelu preifatrwydd, y mae'r holl dechnegau anhysbysu clasurol yn ei gynnig i chi.
Felly, pam defnyddio data go iawn (sensitif) pan allwch chi ddefnyddio data synthetig?
I gloi, o safbwynt diogelu data a diogelu preifatrwydd, dylai rhywun bob amser ddewis data synthetig pan fydd eich achos defnydd yn caniatáu hynny.
| Gwerth am ddadansoddiad | Risg preifatrwydd | |
| Data synthetig | uchel | Dim |
| Data go iawn (personol) | uchel | uchel |
| Data wedi'i drin (trwy 'anhysbysiad' clasurol) | Isel-Ganolig | Canolig-Uchel |
Mae data synthetig gan Syntho yn llenwi'r bylchau lle mae technegau anhysbysu clasurol yn brin o wneud y mwyaf o'r ddau data-cyfleustodau ac amddiffyn preifatrwydd.