Napa anonimisasi klasik (lan jeneng samaran) ora nyebabake data anonim
Blog iki kalebu topik ing ngisor iki:
Apa sing diarani anonimisasi klasik?
Kanthi anonimisasi klasik, kita tegese kabeh metodologi ing endi ana sing ngapusi utawa distorsi set data asli kanggo ngalangi nelusuri individu.
Tuladha umum anonimisasi klasik sing ditemokake ing praktik yaiku generalisasi, penekanan / usap, jeneng samaran lan shuffling baris lan kolom.
Iki teknik kasebut nganggo conto sing cocog.
| technique | Data asli | Data sing dimanipulasi |
| Generalisasi | 27 taun | Ing antarane umur 25 nganti 30 taun |
| Suppression / Ngusap | info@syntho.ai | xxx@xxxxxx.xx |
| Jeneng samaran | Amsterdam | hVFD6td3jdHHj78ghdgrewui6 |
| Ngacak baris lan kolom | Selaras | Diacak-acak |
Apa kerugian saka anonimisasi klasik?
Manipulasi set data kanthi teknik anonim klasik ngasilake 2 tombol:
- Dortorisasi asil data nyebabake kualitas data mudhun (yaiku utilitas data). Iki ngenalake prinsip sampah-sampah klasik sing sampah.
- Resiko privasi bakal suda, nanging bakal mesthi ana. Tetep lan ngapusi versi kumpulan data asli kanthi hubungan 1-1.
Kita nduduhake 2 kekurangan utama, utilitas data lan perlindungan privasi. Kita nindakake kanthi ilustrasi ing ngisor iki kanthi supresi lan generalisasi sing ditrapake.
Cathetan: kita nggunakake gambar kanggo ilustrasi. Prinsip sing padha kanggo data sing wis kabentuk.
- Ngiwa: aplikasi cilik anonimisasi klasik nyebabake ilustrasi perwakilan. Nanging, individu kasebut bisa gampang diidentifikasi lan risiko privasi signifikan.
- Tengen: aplikasi anonimisasi klasik sing abot nyebabake proteksi privasi sing kuwat. Nanging, ilustrasi dadi ora ana gunane.
Teknik anonimisasi klasik nawakake kombinasi suboptimal antara utilitas data lan perlindungan privasi.
Iki ngenalake perdagangan antara utilitas data lan perlindungan privasi, ing endi teknik anonimisasi klasik mesthi nawakake kombinasi suboptimal kalorone.
Apa ngilangi kabeh pengenal langsung (kayata jeneng) saka set data minangka solusi?
Ora. Iki salah paham lan ora nyebabake data anonim. Apa sampeyan isih ngetrapake iki minangka cara kanggo anonimake set data? Banjur blog iki kudu diwaca kanggo sampeyan.
Kepiye bedane Data Sintetik?
Syntho nggawe piranti lunak kanggo ngasilake data anyar sing anyar. Informasi kanggo ngenali individu nyata ora ana ing set data sintetik. Amarga data sintetis ngemot data data buatan sing digawe dening piranti lunak, data pribadi ora ana saiki sing nyebabake kahanan tanpa risiko privasi.
Bentenipun utama ing Syntho: kita nggunakake pembelajaran mesin. Akibate, solusi kita ngasilake struktur lan sifat saka kumpulan data asli ing kumpulan data sintetik sing ngasilake maksimal panggunaan data. Miturut sampeyan, sampeyan bakal bisa entuk asil sing padha nalika nganalisa data sintetik tinimbang nggunakake data asli.
Studi kasus iki nuduhake sorotan saka laporan kualitas sing ngemot macem-macem statistik saka data sintetik sing digawe liwat Mesin Syntho sing dibandhingake karo data asli.
Kesimpulane, data sintetik minangka solusi sing disenengi kanggo ngatasi perdagangan sub-optimal ing antarane utilitas data lan perlindungan privasi, sing ditawakake kabeh teknik anonim klasik.
Dadi, kenapa nggunakake data nyata (sensitif) yen sampeyan bisa nggunakake data sintetik?
Kesimpulane, saka perspektif data-utilitas lan proteksi privasi, sampeyan kudu milih data sintetik nalika nggunakake kasus.
| Nilai kanggo analisis | Resiko privasi | |
| Data sintetik | High | Ana |
| Data nyata (pribadi) | High | High |
| Data sing dimanipulasi (liwat 'anonimisasi' klasik) | Sedheng | Sedheng-Dhuwur |
Data sintetik dening Syntho ngisi kesenjangan ing endi teknik anonimisasi klasik gagal kanthi maksimal kanggo kalorone sarana data lan nglindhungi privasi.