Yr Offer Anonymization Data Gorau Ar gyfer Cydymffurfiaeth Diogelu Preifatrwydd
Mae sefydliadau'n defnyddio offer anonymization data i ddileu gwybodaeth bersonol adnabyddadwy o'u setiau data. Gall diffyg cydymffurfio arwain at ddirwyon sylweddol gan gyrff rheoleiddio a torri data. Heb dienwi data, ni allwch ddefnyddio na rhannu'r setiau data i'r eithaf.
Mae llawer o offer anonymization Ni all warantu cydymffurfiaeth lawn. Gallai dulliau cyn-gen adael gwybodaeth bersonol yn agored i gael ei dad-adnabod gan actorion maleisus. Rhai dulliau anhysbysu ystadegol lleihau ansawdd y set ddata i bwynt pan mae'n annibynadwy dadansoddiadau data.
Rydym ni yng Syntho yn eich cyflwyno i'r dulliau anhysbysu a'r gwahaniaethau allweddol rhwng offer y gorffennol-gen a'r genhedlaeth nesaf. Byddwn yn dweud wrthych am yr offer anonymeiddio data gorau ac yn awgrymu'r ystyriaethau allweddol ar gyfer eu dewis.
Tabl Cynnwys
- Beth yw data synthetig
- Sut mae'n gweithio
- Pam mae sefydliadau yn ei ddefnyddio
- Sut i ddechrau
Beth yw offer anonymization data?
Anonymization data yw'r dechneg o ddileu neu newid gwybodaeth gyfrinachol mewn setiau data. Ni all sefydliadau gael mynediad rhydd, rhannu, a defnyddio data sydd ar gael y gellir ei olrhain yn uniongyrchol neu'n anuniongyrchol i unigolion.
- Rheoliad Gwarchod Data Cyffredinol (GDPR). Deddfwriaeth yr UE yn diogelu preifatrwydd data personol, yn gorfodi caniatâd ar gyfer prosesu data ac yn rhoi hawliau mynediad i ddata i unigolion. Mae gan y Deyrnas Unedig gyfraith debyg o’r enw UK-GDPR.
- Deddf Preifatrwydd Defnyddwyr California (CCPA). cyfraith preifatrwydd California canolbwyntio ar hawliau defnyddwyr o ran rhannu data.
- Deddf Cludadwyedd ac Atebolrwydd Yswiriant Iechyd (HIPAA). Y Rheol Preifatrwydd sefydlu safonau ar gyfer diogelu gwybodaeth iechyd cleifion.
Sut mae offer anonymeiddio data yn gweithio?
Mae offer dienwi data yn sganio setiau data am wybodaeth sensitif ac yn rhoi data artiffisial yn eu lle. Mae'r meddalwedd yn dod o hyd i ddata o'r fath mewn tablau a cholofnau, ffeiliau testun, a dogfennau wedi'u sganio.
Mae'r broses hon yn tynnu data o elfennau a all ei gysylltu ag unigolion neu sefydliadau. Mae'r mathau o ddata sy'n cael eu cuddio gan yr offer hyn yn cynnwys:
- Gwybodaeth bersonol adnabyddadwy (PII): Enwau, rhifau adnabod, dyddiadau geni, manylion bilio, rhifau ffôn, a chyfeiriadau e-bost.
- Gwybodaeth iechyd gwarchodedig (PHI): Yn cynnwys cofnodion meddygol, manylion yswiriant iechyd, a data iechyd personol.
- Gwybodaeth ariannol: Rhifau cardiau credyd, manylion cyfrif banc, data buddsoddi, ac eraill y gellir eu cysylltu ag endidau corfforaethol.
Er enghraifft, mae sefydliadau gofal iechyd yn gwneud cyfeiriadau cleifion a manylion cyswllt yn ddienw i sicrhau cydymffurfiaeth HIPAA ar gyfer ymchwil canser. Mae cwmni cyllid wedi cuddio dyddiadau trafodion a lleoliadau yn eu setiau data er mwyn cadw at gyfreithiau GDPR.
Er bod y cysyniad yr un fath, mae nifer o dechnegau gwahanol yn bodoli ar gyfer dienwi data.
Technegau anhysbysu data
Mae anhysbysiad yn digwydd mewn sawl ffordd, ac nid yw pob dull yr un mor ddibynadwy ar gyfer cydymffurfio a defnyddioldeb. Mae'r adran hon yn disgrifio'r gwahaniaeth rhwng y gwahanol fathau o ddulliau.
Ffugenw
Mae ffugenwi yn broses ddad-adnabod cildroadwy lle mae dynodwyr personol yn cael eu disodli gan ffugenwau. Mae'n cynnal mapio rhwng y data gwreiddiol a'r un wedi'i addasu, gyda'r tabl mapio yn cael ei storio ar wahân.
Anfantais ffugenw yw ei fod yn gildroadwy. Gyda gwybodaeth ychwanegol, gall yr actorion maleisus ei olrhain yn ôl i'r unigolyn. O dan reolau GDPR, nid yw data ffugenw yn cael ei ystyried yn ddata dienw. Mae'n parhau i fod yn ddarostyngedig i reoliadau diogelu data.
Cuddio data
Mae'r dull cuddio data yn creu fersiwn strwythurol debyg ond ffug o'u data i ddiogelu gwybodaeth sensitif. Mae'r dechneg hon yn disodli data go iawn gyda nodau wedi'u newid, gan gadw'r un fformat ar gyfer defnydd arferol. Mewn egwyddor, mae hyn yn helpu i gynnal ymarferoldeb gweithredol setiau data.
Yn ymarferol, cuddio data yn aml yn lleihau'r cyfleustodau data. Efallai y bydd yn methu â chadw'r data gwreiddioldosbarthiad neu nodweddion, gan ei wneud yn llai defnyddiol ar gyfer dadansoddi. Her arall yw penderfynu beth i'w guddio. Os caiff ei wneud yn anghywir, gellir dal i ail-adnabod data wedi'i guddio.
Cyffredinoli (agregu)
Mae cyffredinoli yn gwneud data'n ddienw trwy ei wneud yn llai manwl. Mae'n grwpio data tebyg gyda'i gilydd ac yn lleihau ei ansawdd, gan ei gwneud yn anos gwahaniaethu darnau unigol o ddata. Mae'r dull hwn yn aml yn cynnwys dulliau crynhoi data fel cyfartaleddu neu gyfansymio i ddiogelu pwyntiau data unigol.
Gall gorgyffredinoli wneud data bron yn ddiwerth, tra efallai na fydd tangyffredinoli yn cynnig digon o breifatrwydd. Mae yna hefyd risg o ddatgeliad gweddilliol, gan y gallai setiau data cyfun barhau i ddarparu digon o ddad-adnabod manylion o'u cyfuno â setiau data eraill. ffynonellau data.
Aflonyddwch
Mae aflonyddwch yn addasu'r setiau data gwreiddiol trwy dalgrynnu gwerthoedd ac ychwanegu sŵn ar hap. Mae'r pwyntiau data yn cael eu newid yn gynnil, gan amharu ar eu cyflwr gwreiddiol tra'n cynnal patrymau data cyffredinol.
Anfantais aflonyddu yw nad yw data'n gwbl ddienw. Os nad yw'r newidiadau'n ddigonol, mae perygl y gellir ail-nodi'r nodweddion gwreiddiol.
Cyfnewid data
Mae cyfnewid yn dechneg lle mae gwerthoedd priodoledd mewn set ddata yn cael eu haildrefnu. Mae'r dull hwn yn arbennig o hawdd i'w weithredu. Nid yw'r setiau data terfynol yn cyfateb i'r cofnodion gwreiddiol ac nid oes modd eu holrhain yn uniongyrchol i'w ffynonellau gwreiddiol.
Yn anuniongyrchol, fodd bynnag, mae'r setiau data yn parhau i fod yn wrthdroadwy. Mae data a gyfnewidiwyd yn agored i gael ei ddatgelu hyd yn oed gyda ffynonellau eilaidd cyfyngedig. Yn ogystal, mae'n anodd cynnal cywirdeb semantig rhywfaint o ddata wedi'i newid. Er enghraifft, wrth ddisodli enwau mewn cronfa ddata, efallai na fydd y system yn gwahaniaethu rhwng enwau gwrywaidd a benywaidd.
Tokenization
Mae Tokenization yn disodli elfennau data sensitif gyda thocynnau - pethau cyfatebol nad ydynt yn sensitif heb werthoedd y gellir eu hecsbloetio. Mae'r wybodaeth symbolaidd fel arfer yn llinyn ar hap o rifau a nodau. Defnyddir y dechneg hon yn aml i ddiogelu gwybodaeth ariannol wrth gynnal ei nodweddion swyddogaethol.
Mae rhai meddalwedd yn ei gwneud hi'n anoddach rheoli a graddio claddgelloedd tocyn. Mae'r system hon hefyd yn cyflwyno risg diogelwch: gallai data sensitif fod mewn perygl os yw ymosodwr yn mynd trwy'r gladdgell amgryptio.
Ar hap
Mae ar hap yn newid gwerthoedd gyda data ar hap a ffug. Mae'n ddull syml sy'n helpu i gadw cyfrinachedd cofnodion data unigol.
Nid yw'r dechneg hon yn gweithio os ydych am gynnal yr union ddosbarthiad ystadegol. Mae'n sicr o gyfaddawdu data a ddefnyddir ar gyfer setiau data cymhleth, fel data geo-ofodol neu amserol. Ni all dulliau hapio annigonol neu a gymhwysir yn amhriodol sicrhau diogelwch preifatrwydd, ychwaith.
Golygu data
Golygu data yw'r broses o ddileu gwybodaeth yn gyfan gwbl o setiau data: tywyllu, cuddio, neu ddileu testun a delweddau. Mae hyn yn atal mynediad i sensitif data cynhyrchu ac mae'n arfer cyffredin mewn dogfennau cyfreithiol a swyddogol. Mae'r un mor amlwg ei fod yn gwneud y data'n anaddas ar gyfer dadansoddeg ystadegol gywir, dysgu model, ac ymchwil glinigol.
Fel sy'n amlwg, mae gan y technegau hyn ddiffygion sy'n gadael bylchau y gall actorion maleisus eu cam-drin. Maent yn aml yn tynnu elfennau hanfodol o setiau data, sy'n cyfyngu ar eu defnyddioldeb. Nid yw hyn yn wir gyda'r technegau gen olaf.
Offer anonymization cenhedlaeth nesaf
Mae meddalwedd anonymization modern yn defnyddio technegau soffistigedig i negyddu'r risg o ail-adnabod. Maent yn cynnig ffyrdd o gydymffurfio â'r holl reoliadau preifatrwydd tra'n cynnal ansawdd strwythurol data.
Cynhyrchu data synthetig
Mae cynhyrchu data synthetig yn cynnig dull doethach o wneud data'n ddienw wrth gynnal cyfleustodau data. Mae'r dechneg hon yn defnyddio algorithmau i greu setiau data newydd sy'n adlewyrchu strwythur a phriodweddau data go iawn.
Mae data synthetig yn disodli PII a PHI gyda data ffug na ellir ei olrhain i unigolion. Mae hyn yn sicrhau cydymffurfiaeth â chyfreithiau preifatrwydd data, megis GDPR a HIPAA. Trwy fabwysiadu offer cynhyrchu data synthetig, mae sefydliadau'n sicrhau preifatrwydd data, yn lliniaru'r risgiau o dorri data, ac yn cyflymu datblygiad cymwysiadau sy'n cael eu gyrru gan ddata.
Amgryptio homomorffig
Amgryptio homomorffig (yn cael ei gyfieithu fel yr “un strwythur”) yn trawsnewid data i mewn i seiffrdestun. Mae'r setiau data wedi'u hamgryptio yn cadw'r un strwythur â'r data gwreiddiol, gan arwain at gywirdeb rhagorol ar gyfer profi.
Mae'r dull hwn yn caniatáu perfformio cyfrifiannau cymhleth yn uniongyrchol ar y data wedi'i amgryptio heb fod angen ei ddadgryptio yn gyntaf. Gall sefydliadau storio ffeiliau wedi'u hamgryptio yn ddiogel yn y cwmwl cyhoeddus ac allanoli prosesu data i drydydd partïon heb beryglu diogelwch. Mae'r data hwn hefyd yn cydymffurfio, gan nad yw rheolau preifatrwydd yn berthnasol i wybodaeth wedi'i hamgryptio.
Fodd bynnag, mae angen arbenigedd ar algorithmau cymhleth i'w gweithredu'n gywir. Yn ogystal, mae amgryptio homomorffig yn arafach na gweithrediadau ar ddata heb ei amgryptio. Efallai nad dyma'r ateb gorau posibl ar gyfer timau DevOps a Sicrhau Ansawdd (QA), sydd angen mynediad cyflym at ddata i'w profi.
Sicrhau cyfrifiant aml-barti
Mae cyfrifiant aml-barti diogel (SMPC) yn ddull cryptograffig o gynhyrchu setiau data gydag ymdrech ar y cyd gan sawl aelod. Mae pob parti yn amgryptio eu mewnbwn, yn perfformio cyfrifiannau, ac yn cael data wedi'i brosesu. Fel hyn, mae pob aelod yn cael y canlyniad sydd ei angen arnynt wrth gadw eu data eu hunain yn gyfrinachol.
Mae'r dull hwn yn ei gwneud yn ofynnol i bartïon lluosog ddadgryptio'r setiau data a gynhyrchir, sy'n ei gwneud yn fwy cyfrinachol. Fodd bynnag, mae angen cryn dipyn o amser ar y SMPC i gynhyrchu canlyniadau.
| Technegau anonymeiddio data cenhedlaeth flaenorol | Offer anonymization cenhedlaeth nesaf | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Ffugenw | Yn disodli dynodwyr personol gyda ffugenwau tra'n cynnal tabl mapio ar wahân. | - Rheoli data AD - Rhyngweithio cymorth cwsmeriaid - Arolygon ymchwil | Cynhyrchu data synthetig | Yn defnyddio algorithm i greu setiau data newydd sy'n adlewyrchu strwythur data go iawn tra'n sicrhau preifatrwydd a chydymffurfiaeth. | - Datblygu cymwysiadau sy'n cael eu gyrru gan ddata - Ymchwil glinigol - Modelu uwch - Marchnata cwsmeriaid |
| Cuddio data | Yn newid data go iawn gyda nodau ffug, gan gadw'r un fformat. | - Adroddiadau ariannol - Amgylcheddau hyfforddi defnyddwyr | Amgryptio homomorffig | Trawsnewid data yn seiffr-destun tra'n cadw'r strwythur gwreiddiol, gan ganiatáu cyfrifiant ar ddata wedi'i amgryptio heb ei ddadgryptio. | - Prosesu data yn ddiogel - Allanoli cyfrifiant data - Dadansoddi data uwch |
| Cyffredinoli (agregu) | Yn lleihau manylion data, gan grwpio data tebyg. | - Astudiaethau demograffig - Astudiaethau marchnad | Sicrhau cyfrifiant aml-barti | Dull cryptograffig lle mae partïon lluosog yn amgryptio eu mewnbwn, yn perfformio cyfrifiannau, ac yn cyflawni canlyniadau ar y cyd. | - Dadansoddi data ar y cyd - Cyfuno data cyfrinachol |
| Aflonyddwch | Yn addasu setiau data trwy dalgrynnu gwerthoedd ac ychwanegu sŵn ar hap. | - Dadansoddi data economaidd - Ymchwil patrwm traffig - Dadansoddiad data gwerthiant | |||
| Cyfnewid data | Yn aildrefnu gwerthoedd priodoledd set ddata i atal olrhain uniongyrchol. | - Astudiaethau trafnidiaeth - Dadansoddi data addysgol | |||
| Tokenization | Yn lle data sensitif gyda thocynnau nad ydynt yn sensitif. | - Prosesu taliadau - Ymchwil perthynas cwsmeriaid | |||
| Ar hap | Yn ychwanegu data ar hap neu ffug i newid gwerthoedd. | - Dadansoddi data geo-ofodol - Astudiaethau ymddygiad | |||
| Golygu data | Yn dileu gwybodaeth o setiau data, | - Prosesu dogfennau cyfreithiol - Rheoli cofnodion | |||
Tabl 1. Y gymhariaeth rhwng technegau anonymeiddio cenhedlaeth flaenorol a'r genhedlaeth nesaf
Dad-adnabod data deallus fel dull newydd o wneud data yn ddienw
Dad-adnabod clyfar yn ddienw data gan ddefnyddio AI a gynhyrchir data ffug synthetig. Mae llwyfannau â nodweddion yn trawsnewid gwybodaeth sensitif yn ddata cydymffurfiol, na ellir ei adnabod yn y ffyrdd canlynol:
- Mae meddalwedd dad-adnabod yn dadansoddi'r setiau data presennol ac yn nodi PII a PHI.
- Gall sefydliadau ddewis pa ddata sensitif i roi gwybodaeth artiffisial yn ei le.
- Mae'r offeryn yn cynhyrchu setiau data newydd gyda data sy'n cydymffurfio.
Mae'r dechnoleg hon yn ddefnyddiol pan fydd angen i sefydliadau gydweithio a chyfnewid data gwerthfawr yn ddiogel. Mae hefyd yn ddefnyddiol pan fydd angen sicrhau bod data yn cydymffurfio mewn sawl un cronfeydd data perthynol.
Mae dad-adnabod craff yn cadw'r perthnasoedd o fewn y data yn gyfan trwy fapio cyson. Gall cwmnïau ddefnyddio'r data a gynhyrchir ar gyfer dadansoddeg busnes manwl, hyfforddiant dysgu peiriannau, a phrofion clinigol.
Gyda chymaint o ddulliau, mae angen ffordd arnoch i benderfynu a yw'r offeryn anhysbysu yn iawn i chi.
Sut i ddewis yr offeryn anonymization data cywir
- Scalability gweithredol. Dewiswch offeryn sy'n gallu cynyddu ac i lawr yn unol â'ch gofynion gweithredol. Cymerwch amser i brofi straen ar yr effeithlonrwydd gweithredol o dan lwythi gwaith cynyddol.
- Integreiddio. Dylai offer anonymeiddio data integreiddio'n esmwyth â'ch systemau a'ch meddalwedd dadansoddol presennol, yn ogystal â'r biblinell integreiddio parhaus a defnydd parhaus (CI/CD). Mae cydnawsedd â'ch llwyfannau storio data, amgryptio a phrosesu yn hanfodol ar gyfer gweithrediadau di-dor.
- Mapio data cyson. Sicrhewch fod gan y diogelwyr data dienw gywirdeb a chywirdeb ystadegol sy'n briodol i'ch anghenion. Mae technegau anonymeiddio cenhedlaeth flaenorol yn dileu elfennau gwerthfawr o setiau data. Fodd bynnag, mae offer modern yn cynnal cywirdeb cyfeiriol, gan wneud y data'n ddigon cywir ar gyfer achosion defnydd uwch.
- Mecanweithiau diogelwch. Blaenoriaethu offer sy'n amddiffyn setiau data go iawn a chanlyniadau dienw rhag bygythiadau mewnol ac allanol. Rhaid i'r feddalwedd gael ei defnyddio mewn seilwaith cwsmeriaid diogel, rheolaethau mynediad seiliedig ar rôl, ac APIs dilysu dau ffactor.
- Seilwaith sy'n cydymffurfio. Sicrhewch fod yr offeryn yn storio'r setiau data mewn storfa ddiogel sy'n cydymffurfio â rheoliadau GDPR, HIPAA, a CCPA. Yn ogystal, dylai gefnogi offer wrth gefn data ac adfer er mwyn osgoi'r posibilrwydd o amser segur oherwydd gwallau annisgwyl.
- Model talu. Ystyriwch gostau uniongyrchol a hirdymor i ddeall a yw'r offeryn yn cyd-fynd â'ch cyllideb. Mae rhai offer wedi'u cynllunio ar gyfer mentrau mwy a busnesau canolig eu maint, tra bod gan eraill fodelau hyblyg a chynlluniau sy'n seiliedig ar ddefnydd.
- Cefnogaeth dechnegol. Gwerthuso ansawdd ac argaeledd cymorth cwsmeriaid a thechnegol. Efallai y bydd darparwr yn eich helpu i integreiddio'r offer anonymeiddio data, hyfforddi'r staff, a mynd i'r afael â materion technegol.
Y 7 offeryn anonymeiddio data gorau
Nawr eich bod chi'n gwybod beth i chwilio amdano, gadewch i ni archwilio'r hyn y credwn yw'r offer mwyaf dibynadwy ar ei gyfer cuddio gwybodaeth sensitif.
1. Syntho
Mae Syntho yn cael ei bweru gan feddalwedd cynhyrchu data synthetig sy'n darparu cyfleoedd ar gyfer dad-adnabod deallus. Mae creu data ar sail rheolau'r platfform yn dod ag amlochredd, gan alluogi sefydliadau i grefftio data yn unol â'u hanghenion.
Sganiwr wedi'i bweru gan AI yn nodi'r holl PII a PHI ar draws setiau data, systemau a llwyfannau. Gall sefydliadau ddewis pa ddata i'w dileu neu eu ffugio i gydymffurfio â safonau rheoleiddio. Yn y cyfamser, mae'r nodwedd is-osod yn helpu i wneud setiau data llai i'w profi, gan leihau'r baich ar adnoddau storio a phrosesu.
Mae'r platfform yn ddefnyddiol mewn amrywiol sectorau, gan gynnwys gofal iechyd, rheoli cadwyn gyflenwi, a chyllid. Mae sefydliadau'n defnyddio'r platfform Syntho i greu an-gynhyrchu a datblygu senarios profi wedi'u teilwra.
Efallai y byddwch chi'n dysgu mwy am alluoedd Syntho trwy amserlennu demo.
2. K2view
3. Broadcom
4. AI yn bennaf
5. ARX
6. Amnesia
7. Tonic.ai
Mae offer anonymization data yn defnyddio achosion
Mae cwmnïau cyllid, gofal iechyd, hysbysebu a gwasanaethau cyhoeddus yn defnyddio offer anhysbysu i barhau i gydymffurfio â chyfreithiau preifatrwydd data. Mae'r setiau data dad-adnabyddedig yn cael eu defnyddio ar gyfer senarios amrywiol.
Datblygu a phrofi meddalwedd
Mae offer anonymization yn galluogi peirianwyr meddalwedd, profwyr, a gweithwyr proffesiynol SA i weithio gyda setiau data realistig heb ddatgelu PII. Mae offer uwch yn helpu timau i hunan-ddarparu'r data angenrheidiol sy'n dynwared amodau profi'r byd go iawn heb faterion cydymffurfio. Mae hyn yn helpu sefydliadau i wella eu heffeithlonrwydd datblygu meddalwedd ac ansawdd eu meddalwedd.
Achosion go iawn:
- Creodd meddalwedd Syntho ddata prawf dienw sy'n cadw gwerthoedd ystadegol data go iawn, gan alluogi datblygwyr i roi cynnig ar wahanol senarios yn gyflymach.
- Mae warws BigQuery Google yn cynnig nodwedd anonymeiddio set ddata i helpu sefydliadau i rannu data gyda chyflenwyr heb dorri rheoliadau preifatrwydd.
Ymchwil glinigol
Mae ymchwilwyr meddygol, yn enwedig yn y diwydiant fferyllol, yn gwneud data'n ddienw i gadw preifatrwydd ar gyfer eu hastudiaethau. Gall ymchwilwyr ddadansoddi tueddiadau, demograffeg cleifion, a chanlyniadau triniaeth, gan gyfrannu at ddatblygiadau meddygol heb beryglu cyfrinachedd cleifion.
Achosion go iawn:
- Mae Canolfan Feddygol Erasmus yn defnyddio offer cynhyrchu AI dienw Syntho cynhyrchu a rhannu setiau data o ansawdd uchel ar gyfer ymchwil feddygol.
Atal twyll
Mewn atal twyll, mae offer anhysbysu yn caniatáu dadansoddiad diogel o ddata trafodion, gan nodi patrymau maleisus. Mae offer dad-adnabod hefyd yn caniatáu hyfforddi'r feddalwedd AI ar ddata go iawn i wella canfod twyll a risg.
Achosion go iawn:
- Hyfforddodd Brighterion ar ddata trafodion dienw Mastercard i gyfoethogi ei fodel AI, gan wella cyfraddau canfod twyll tra'n lleihau positifau ffug.
Marchnata cwsmeriaid
Mae technegau dienwi data yn helpu i asesu dewisiadau cwsmeriaid. Mae sefydliadau'n rhannu setiau data ymddygiadol dad-adnabyddedig gyda'u partneriaid busnes i fireinio strategaethau marchnata wedi'u targedu a phersonoli profiad defnyddwyr.
Achosion go iawn:
- Roedd platfform anonymization data Syntho yn rhagweld yn gywir gorddi cwsmeriaid gan ddefnyddio data synthetig a gynhyrchwyd o set ddata o dros 56,000 o gwsmeriaid gyda 128 o golofnau.
Cyhoeddi data cyhoeddus
Mae asiantaethau a chyrff llywodraethol yn defnyddio gwybodaeth ddienw i rannu a phrosesu gwybodaeth gyhoeddus yn dryloyw ar gyfer mentrau cyhoeddus amrywiol. Maent yn cynnwys rhagfynegiadau trosedd yn seiliedig ar ddata o rwydweithiau cymdeithasol a chofnodion troseddol, cynllunio trefol yn seiliedig ar ddemograffeg a llwybrau trafnidiaeth gyhoeddus, neu anghenion gofal iechyd ar draws rhanbarthau yn seiliedig ar batrymau afiechyd.
Achosion go iawn:
- Defnyddiodd Prifysgol Indiana ddata ffôn clyfar dienw gan tua 10,000 o swyddogion heddlu ar draws 21 o ddinasoedd yr Unol Daleithiau i ddatgelu anghysondebau patrolio cymdogaeth yn seiliedig ar ffactorau economaidd-gymdeithasol.
Dyma rai enghreifftiau yn unig a ddewiswn. Mae'r meddalwedd anonymization yn cael ei ddefnyddio ar draws pob diwydiant fel ffordd o wneud y gorau o'r data sydd ar gael.
Dewiswch yr offer anonymization data gorau
Mae pob cwmni'n defnyddio meddalwedd anonymization cronfa ddata cydymffurfio â rheoliadau preifatrwydd. Pan gânt eu tynnu oddi ar wybodaeth bersonol, gellir defnyddio setiau data a'u rhannu heb risg o ddirwyon na phrosesau biwrocrataidd.
Nid yw dulliau anonymization hŷn fel cyfnewid data, masgio, a golygu yn ddigon diogel. Dad-adnabod data yn parhau i fod yn bosibilrwydd, sy'n golygu nad yw'n cydymffurfio neu'n beryglus. Yn ogystal, gorffennol-gen meddalwedd anonymizer yn aml yn diraddio ansawdd data, yn enwedig mewn setiau data mawr. Ni all sefydliadau ddibynnu ar ddata o'r fath ar gyfer dadansoddeg uwch.
Dylech ddewis y anonymization data gorau meddalwedd. Mae llawer o fusnesau yn dewis y platfform Syntho ar gyfer ei alluoedd adnabod, masgio a chynhyrchu data synthetig PII o'r radd flaenaf.
Oes gennych chi ddiddordeb mewn dysgu mwy? Mae croeso i chi archwilio ein dogfennaeth cynnyrch neu cysylltwch â ni am arddangosiad.
Am yr awdur
Rheolwr Datblygu Busnes
Uliana Krainska, Swyddog Gweithredol Datblygu Busnes yn Syntho, gyda phrofiad rhyngwladol mewn datblygu meddalwedd a diwydiant SaaS, yn meddu ar radd meistr mewn Busnes Digidol ac Arloesedd, o VU Amsterdam.
Dros y pum mlynedd diwethaf, mae Uliana wedi dangos ymrwymiad cadarn i archwilio galluoedd AI a darparu ymgynghoriaeth fusnes strategol ar gyfer gweithredu prosiectau AI.
Arbedwch eich canllaw data synthetig nawr!
- Beth yw data synthetig?
- Pam mae sefydliadau yn ei ddefnyddio?
- Achosion cleientiaid data synthetig sy'n ychwanegu gwerth
- Sut i ddechrau
