Ինչու դասական անանունացումը (և կեղծանունացումը) չի հանգեցնում անանուն տվյալների
Այս բլոգը ներառում է հետևյալ թեմաները.
- Ի՞նչ է դասական անանունացումը:
- Որո՞նք են դասական անանունացման թերությունները:
- Ինչու՞ են դասական անանունացման տեխնիկան ենթաօպտիմալ համադրում տվյալների օգտակարության և գաղտնիության պաշտպանության միջև:
- Ինչպե՞ս է սինթետիկ տվյալները տարբերվում:
- Ինչու՞ դեռ օգտագործել անձնական տվյալները, եթե կարող եք օգտագործել սինթետիկ տվյալները:
Ի՞նչ է դասական անանունացումը:
Դասական անանունացման դեպքում մենք ենթադրում ենք բոլոր մեթոդաբանությունները, երբ մեկը շահարկում կամ խեղաթյուրում է տվյալների սկզբնական տվյալները ՝ խոչընդոտելով անհատներին հետագծելուն:
Դասական անանունացման տիպիկ օրինակները, որոնք մենք տեսնում ենք գործնականում, ընդհանրացումն է, ճնշումը / ջնջումը, կեղծանունացումը և տողերի և սյունակների խառնաշփոթը:
Այս տեխնիկան համապատասխան օրինակներով:
| Տեխնիկա | Բնօրինակ տվյալներ | Մանիպուլացված տվյալներ |
| Ընդհանուրացում | 27 տարեկան | 25-ից 30 տարեկան |
| Suppնշում / ջնջում | info@syntho.ai | xxxx@xxxxxx.xx |
| Կեղծանունացում | Amsterdam | hVFD6td3jdHHj78ghdgrewui 6 |
| Շարքի և սյունակի խառնուրդ | Հավասարեցված | Խառնված |
Որո՞նք են դասական անանունացման թերությունները:
Անանունացման դասական տեխնիկայով տվյալների հավաքածուի շահագործումը հանգեցնում է երկու հիմնական թերությունների.
- Տվյալների աղավաղումը հանգեցնում է տվյալների որակի նվազման (այսինքն ՝ տվյալների օգտակարության): Սա ներկայացնում է աղբը աղբահանության դասական սկզբունքը:
- Գաղտնիության ռիսկ կկրճատվի, բայց միշտ ներկա կլինի. Այն մնում է և շահարկում է սկզբնական տվյալների բազայի 1-1 հարաբերություններով:
Մենք ցույց ենք տալիս այդ 2 հիմնական թերությունները ՝ տվյալների օգտակարությունը և գաղտնիության պաշտպանությունը: Մենք դա անում ենք հետևյալ պատկերազարդմամբ ՝ կիրառական ճնշմամբ և ընդհանրացմամբ:
Նշում. Մենք պատկերներ օգտագործում ենք պատկերազարդ նպատակներով: Նույն սկզբունքը գործում է նաև կառուցվածքային տվյալների հավաքածուների դեպքում:
- Մնացել է: դասական անանունացման փոքր կիրառումը բերում է ներկայացուցչական պատկերազարդման: Այնուամենայնիվ, անհատը կարող է հեշտությամբ ճանաչվել, և գաղտնիության ռիսկը զգալի է:
- Right. դասական անանունացման խիստ կիրառումը հանգեցնում է գաղտնիության ուժեղ պաշտպանությանը: Այնուամենայնիվ, նկարազարդումը դառնում է անօգուտ:
Անանունացման դասական մեթոդները ենթաօպտիմալ համադրություն են առաջարկում տվյալների օգտակարության և գաղտնիության պաշտպանության միջև:
Սա ներկայացնում է տվյալների օգտակարության և գաղտնիության պաշտպանության փոխզիջում, որտեղ դասական անանունացման տեխնիկան միշտ առաջարկում է երկուսի ոչ օպտիմալ համադրություն:
Արդյո՞ք տվյալների բազայից բոլոր անմիջական նույնացուցիչների (օրինակ ՝ անունների) հեռացումը լուծում է:
Ոչ: Սա մեծ թյուր կարծիք է և չի հանգեցնում անանուն տվյալների: Շարունակո՞ւմ եք դա օգտագործել որպես ձեր տվյալների հավաքածուն անանունացնելու միջոց: Հետո այս բլոգը պարտադիր է կարդալ ձեզ համար:
Ինչպե՞ս է սինթետիկ տվյալները տարբերվում:
Syntho- ն մշակում է ծրագրակազմ ՝ տվյալների ամբողջական գրառումների ամբողջովին նոր հավաքածու ստեղծելու համար: Իրական անհատների բացահայտման մասին տեղեկատվությունը պարզապես չկա սինթետիկ տվյալների բազայում: Քանի որ սինթետիկ տվյալները պարունակում են ծրագրային ապահովման կողմից ստեղծված արհեստական տվյալների գրառումներ, անձնական տվյալները պարզապես ներկա չեն, ինչը հանգեցնում է գաղտնիության հետ կապված իրավիճակի:
Հիմնական տարբերությունը Syntho- ում. Մենք կիրառում ենք մեքենայական ուսուցում: Հետևաբար, մեր լուծումը վերարտադրում է սինթետիկ տվյալների հավաքածուի սկզբնական տվյալների կառուցվածքը և հատկությունները, ինչը հանգեցնում է տվյալների առավելագույն օգտակարության: Համապատասխանաբար, դուք կկարողանաք նույն արդյունքները ստանալ սինթետիկ տվյալները վերլուծելիս `համեմատած սկզբնական տվյալների հետ:
Այս դեպքի ուսումնասիրությունը ցուցադրում է մեր որակի հաշվետվության կարևորագույն դրվագները, որոնք պարունակում են տարբեր վիճակագրություններ մեր Syntho Engine- ի միջոցով գեներացված սինթետիկ տվյալների համեմատ `սկզբնական տվյալների համեմատ:
Եզրափակելով, սինթետիկ տվյալները նախընտրելի լուծում են տվյալների օգտակարության և գաղտնիության պաշտպանության բնորոշ ենթաօպտիմալ փոխզիջումը հաղթահարելու համար, որն առաջարկում են ձեզ անանունացման բոլոր դասական տեխնիկան:
Այսպիսով, ինչու՞ օգտագործել իրական (զգայուն) տվյալները, երբ կարող եք օգտագործել սինթետիկ տվյալները:
Եզրափակելով ՝ տվյալների օգտակարության և գաղտնիության պաշտպանության տեսանկյունից միշտ պետք է ընտրել սինթետիկ տվյալները, երբ ձեր օգտագործման դեպքը դա թույլ է տալիս:
| Արժեք վերլուծության համար | Գաղտնիության ռիսկ | |
| Սինթետիկ տվյալներ | Բարձր | Ոչ մեկը |
| Իրական (անձնական) տվյալներ | Բարձր | Բարձր |
| Մանիպուլացված տվյալներ (դասական «անանունացման» միջոցով) | Lowածր-միջին | Միջին-բարձր |
Syntho- ի սինթետիկ տվյալները լրացնում են այն բացերը, որտեղ դասական անանունացման տեխնիկան թերանում է `առավելագույնի հասցնելով երկուսն էլ տվյալների օգտակարություն և գաղտնիության պաշտպանություն.