શા માટે ક્લાસિક અનામીકરણ (અને ઉપનામ) અનામી ડેટામાં પરિણમતું નથી
ક્લાસિક અનામીકરણ શું છે?
ક્લાસિક અનામીકરણ સાથે, અમે બધી પદ્ધતિઓ સૂચવીએ છીએ જ્યાં કોઈ વ્યક્તિને પાછળથી શોધવામાં અવરોધ કરવા માટે મૂળ ડેટાસેટને ચાલાકી અથવા વિકૃત કરે છે.
ક્લાસિક અનામીકરણના લાક્ષણિક ઉદાહરણો જે આપણે વ્યવહારમાં જોઈએ છીએ તે સામાન્યીકરણ, દમન / સાફ કરવું, ઉપનામ અને પંક્તિ અને સ્તંભ શફલિંગ છે.
આથી અનુરૂપ ઉદાહરણો સાથે તે તકનીકો.
| ટેકનીક | મૂળ ડેટા | હેરાફેરી કરેલ ડેટા |
| સામાન્યીકરણ | 27 વર્ષની | 25 થી 30 વર્ષની વચ્ચે |
| દમન / સાફ કરવું | info@syntho.ai | xxxx@xxxxxx.xx |
| ઉપનામ | એમ્સ્ટર્ડમ | hVFD6td3jdHHj78ghdgrewui6 |
| પંક્તિ અને સ્તંભ શફલિંગ | ગોઠવાયેલ | શફલ |
ક્લાસિક અનામીકરણના ગેરફાયદા શું છે?
ક્લાસિક અનામીકરણ તકનીકો સાથે ડેટાસેટની હેરફેર કરવાથી 2 કી ગેરફાયદા થાય છે:
- ડેટાસેટને વિકૃત કરવાથી ડેટાની ગુણવત્તામાં ઘટાડો થાય છે (એટલે કે ડેટા ઉપયોગિતા). આ ક્લાસિક ગાર્બેજ-ઇન ગાર્બેજ-આઉટ સિદ્ધાંત રજૂ કરે છે.
- ગોપનીયતા જોખમ ઘટાડો થશે, પરંતુ હંમેશા હાજર રહેશે. તે 1-1 સંબંધો સાથે મૂળ ડેટાસેટનું સંસ્કરણ રહે છે અને ચાલાકી કરે છે.
અમે તે 2 મુખ્ય ગેરફાયદા, ડેટા ઉપયોગિતા અને ગોપનીયતા સુરક્ષાનું નિદર્શન કરીએ છીએ. અમે તે નીચેનાં ઉદાહરણ સાથે લાગુ દમન અને સામાન્યીકરણ સાથે કરીએ છીએ.
નોંધ: અમે ચિત્રોનો ઉપયોગ સચિત્ર હેતુઓ માટે કરીએ છીએ. આ જ સિદ્ધાંત સ્ટ્રક્ચર્ડ ડેટાસેટ્સ માટે છે.
- ડાબે: ક્લાસિક અનામીકરણનો થોડો ઉપયોગ પ્રતિનિધિ ઉદાહરણમાં પરિણમે છે. જો કે, વ્યક્તિને સરળતાથી ઓળખી શકાય છે અને ગોપનીયતાનું જોખમ નોંધપાત્ર છે.
- અધિકાર: ક્લાસિક અનામીકરણની ગંભીર એપ્લિકેશન મજબૂત ગોપનીયતા સુરક્ષામાં પરિણમે છે. જો કે, ચિત્ર નકામું બની જાય છે.
ક્લાસિક અનામીકરણ તકનીકો ડેટા-ઉપયોગિતા અને ગોપનીયતા સંરક્ષણ વચ્ચે ઉપ-શ્રેષ્ઠ સંયોજન આપે છે.
આ ડેટા ઉપયોગિતા અને ગોપનીયતા સંરક્ષણ વચ્ચેના વેપારની રજૂઆત કરે છે, જ્યાં ક્લાસિક અનામીકરણ તકનીકો હંમેશા બંનેનું ઉપ-શ્રેષ્ઠ સંયોજન આપે છે.
શું ડેટાસેટમાંથી બધા સીધા ઓળખકર્તાઓ (જેમ કે નામો) દૂર કરવું એ ઉકેલ છે?
ના. આ એક મોટી ગેરસમજ છે અને અનામી ડેટામાં પરિણમતી નથી. શું તમે હજી પણ તમારા ડેટાસેટને અનામી રાખવા માટે આ રીતે લાગુ કરો છો? તો આ બ્લોગ તમારા માટે વાંચવા જરુરી છે.
કૃત્રિમ ડેટા કેવી રીતે અલગ છે?
સિન્થો તાજા ડેટા રેકોર્ડ્સની સંપૂર્ણ નવી ડેટાસેટ જનરેટ કરવા માટે સોફ્ટવેર વિકસાવે છે. વાસ્તવિક વ્યક્તિઓને ઓળખવા માટેની માહિતી ફક્ત કૃત્રિમ ડેટાસેટમાં હાજર નથી. સિન્થેટીક ડેટામાં સોફ્ટવેર દ્વારા બનાવેલ કૃત્રિમ ડેટા રેકોર્ડ્સ હોવાથી, વ્યક્તિગત ડેટા ફક્ત હાજર રહેતો નથી જેના પરિણામે ગોપનીયતા જોખમો વગરની પરિસ્થિતિમાં પરિણમે છે.
સિન્થોમાં મુખ્ય તફાવત: અમે મશીન લર્નિંગ લાગુ કરીએ છીએ. પરિણામે, અમારું સોલ્યુશન સિન્થેટિક ડેટાસેટમાં મૂળ ડેટાસેટની રચના અને ગુણધર્મોનું પુનroduઉત્પાદન કરે છે જેના પરિણામે મહત્તમ ડેટા-ઉપયોગિતા થાય છે. તદનુસાર, મૂળ ડેટાના ઉપયોગની તુલનામાં કૃત્રિમ ડેટાનું વિશ્લેષણ કરતી વખતે તમે સમાન પરિણામો પ્રાપ્ત કરી શકશો.
આ કેસ સ્ટડી મૂળ ડેટાની સરખામણીમાં અમારા સિન્થો એન્જિન દ્વારા ઉત્પન્ન કરાયેલા કૃત્રિમ ડેટાના વિવિધ આંકડા ધરાવતા અમારા ગુણવત્તાના અહેવાલમાં હાઇલાઇટ્સ દર્શાવે છે.
નિષ્કર્ષમાં, કૃત્રિમ ડેટા એ ડેટા-ઉપયોગિતા અને ગોપનીયતા-રક્ષણ વચ્ચેના લાક્ષણિક પેટા-શ્રેષ્ઠ વેપારને દૂર કરવા માટેનો પ્રાધાન્યપૂર્ણ ઉકેલ છે, જે તમામ ક્લાસિક અનામીકરણ તકનીકો તમને ઓફર કરે છે.
તેથી, જ્યારે તમે કૃત્રિમ ડેટાનો ઉપયોગ કરી શકો ત્યારે વાસ્તવિક (સંવેદનશીલ) ડેટાનો ઉપયોગ કેમ કરો?
નિષ્કર્ષમાં, ડેટા-યુટિલિટી અને પ્રાઇવસી પ્રોટેક્શનના પરિપ્રેક્ષ્યમાં, જ્યારે તમારો ઉપયોગ-કેસ આમ કરવાની પરવાનગી આપે ત્યારે વ્યક્તિએ હંમેશા કૃત્રિમ ડેટા પસંદ કરવો જોઈએ.
| વિશ્લેષણ માટે મૂલ્ય | ગોપનીયતા જોખમ | |
| કૃત્રિમ ડેટા | હાઇ | કંઈ |
| વાસ્તવિક (વ્યક્તિગત) ડેટા | હાઇ | હાઇ |
| મેનિપ્યુલેટેડ ડેટા (ક્લાસિક 'અનામીકરણ' દ્વારા) | નિમ્ન-મધ્યમ | મધ્યમ-ઉચ્ચ |
સિન્થો દ્વારા કૃત્રિમ ડેટા એ જગ્યાઓ ભરે છે જ્યાં ક્લાસિક અનામીકરણ તકનીકો બંનેને મહત્તમ કરીને ટૂંકા પડે છે ડેટા ઉપયોગિતા અને ગોપનીયતા-રક્ષણ.