Купуялыкты коргоону сактоо үчүн эң мыкты маалыматтарды анонимдөө куралдары
Уюмдар жок кылуу үчүн маалыматтарды анонимдөө куралдарын колдонушат жеке аныктоочу маалымат алардын маалымат топтомдорунан. Талаптарды аткарбоо контролдоочу органдардан чоң айып пул салууга алып келиши мүмкүн маалыматтарды бузуу. жок маалыматтарды анонимдөө, сиз маалымат топтомун толук пайдалана албайсыз же бөлүшө албайсыз.
көп анонимдөө куралдары толук сакталышын кепилдик бере албайт. Мурунку ген методдору жеке маалыматты зыяндуу актерлор тарабынан идентификациядан алсыз калтырышы мүмкүн. Кээ бир статистикалык анонимдөө ыкмалары маалымат топтомунун сапатын ишенимсиз болгон чекитке чейин төмөндөтүңүз маалымат аналитика.
Биз Синто Сизди анонимдөө ыкмалары жана мурунку ген менен кийинки ген куралдарынын ортосундагы негизги айырмачылыктар менен тааныштырат. Биз сизге маалыматтарды анонимдөөнүн эң мыкты куралдары жөнүндө айтып беребиз жана аларды тандоодо негизги ойлорду сунуштайбыз.
Мазмуну
- Синтетикалык маалыматтар деген эмне
- Бул кантип иштейт
- Эмне үчүн уюмдар аны колдонушат
- Кантип баштоо керек
Маалыматтарды анонимдөө куралдары деген эмне?
Маалыматтарды анонимдөө маалымат топтомдорундагы жашыруун маалыматты жок кылуу же өзгөртүү ыкмасы. Уюмдар жеке адамдарга түз же кыйыр түрдө байкоого мүмкүн болгон жеткиликтүү маалыматтарды эркин кире, бөлүшө жана пайдалана албайт.
- Жалпы маалыматтар коргоо жобо (GDPR). ЕБ мыйзамдары жеке маалыматтардын купуялыгын коргойт, маалыматтарды иштетүүгө макулдук берүү жана жеке адамдарга маалыматка кирүү укугун берүү. Улуу Британияда UK-GDPR деп аталган ушундай мыйзам бар.
- Калифорниянын Керектөөчү Купуялык Акты (CCPA). Калифорниянын купуялык мыйзамы керектөөчүлөрдүн укуктарына көңүл бурат маалымат бөлүшүү.
- Ден соолук камсыздандыруусу жана жоопкерчилиги актысы (HIPAA). Купуялык эрежеси пациенттин ден соолугу жөнүндө маалыматты коргоо үчүн стандарттарды белгилейт.
Маалыматтарды анонимдөө куралдары кантип иштейт?
Берилиштерди анонимдөө куралдары берилиштер топтомун купуя маалымат үчүн сканерлейт жана аларды жасалма маалыматтар менен алмаштырат. Программа мындай маалыматтарды таблицаларда жана тилкелерден, тексттик файлдардан жана сканерленген документтерден табат.
Бул процесс аны жеке адамдар же уюмдар менен байланыштыра турган элементтердин маалыматтарын ажыратат. Бул куралдар менен көмүскө маалыматтардын түрлөрү кирет:
- Жеке идентификациялык маалымат (PII): Аты-жөнү, идентификациялык номерлери, туулган датасы, эсеп-кысап маалыматтары, телефон номерлери жана электрондук почта даректери.
- Корголгон ден соолук маалыматы (PHI): Медициналык жазууларды, ден соолук камсыздандыруунун чоо-жайын жана жеке ден соолук маалыматтарын камтыйт.
- Каржылык маалымат: Кредиттик картанын номерлери, банк эсебинин реквизиттери, инвестициялык маалыматтар жана башка юридикалык жактар менен байланыштырылышы мүмкүн.
Мисалы, саламаттыкты сактоо уюмдары рак изилдөөлөрүнүн HIPAA ылайык келүүсүн камсыз кылуу үчүн бейтаптын даректерин жана байланыш маалыматтарын анонимдүү кылат. Каржы компаниясы GDPR мыйзамдарын сактоо үчүн транзакциялардын даталарын жана жайгашкан жерлерин жашырып койгон.
Концепция бирдей болгону менен, бир нече башка техникалар бар маалыматтарды анонимдөө.
Маалыматтарды анонимдөө ыкмалары
Анонимдөө ар кандай жолдор менен болот жана бардык ыкмалар шайкештик жана пайдалуулук үчүн бирдей ишенимдүү боло бербейт. Бул бөлүмдө ыкмалардын ар кандай түрлөрүнүн ортосундагы айырма сүрөттөлөт.
Псевдонимизация
Псевдонимизация – бул жеке идентификаторлор псевдонимдер менен алмаштырылган кайра жаралуучу де-идентификация процесси. Ал баштапкы маалыматтар менен өзгөртүлгөндөрдүн ортосунда карта түзүүнү камсыздайт, карта түзүү таблицасы өзүнчө сакталат.
Псевдонимизациянын терс жагы - анын кайра кайтарылышы. Кошумча маалымат менен, зыяндуу актерлор аны жеке адамга чейин издей алышат. GDPR эрежелерине ылайык, псевдонимизацияланган маалыматтар анонимдүү маалымат болуп эсептелбейт. Ал маалыматтарды коргоо эрежелерине баш ийет.
Маалыматты маскалоо
Маалыматтарды маскалоо ыкмасы купуя маалыматты коргоо үчүн алардын маалыматтарынын структуралык окшош, бирок жасалма версиясын түзөт. Бул ыкма кадимки колдонуу үчүн бирдей форматты сактап, чыныгы маалыматтарды өзгөртүлгөн символдор менен алмаштырат. Теориялык жактан алганда, бул маалымат топтомдорунун оперативдүү иштешине жардам берет.
Иш жүзүндө, маалыматтарды маскалоо көбүнчө азайтат маалымат утилитасы. Ал сактай албай калышы мүмкүн баштапкы маалыматтартаралышы же мүнөздөмөлөрү аны талдоо үчүн анча пайдалуу эмес кылат. Дагы бир кыйынчылык - эмнени маска кылууну чечүү. Эгер туура эмес жасалса, маскаланган дайындар дагы эле кайра аныкталышы мүмкүн.
Жалпылоо (жыйноо)
Жалпылоо маалыматтарды анонимизациялоо менен аны азыраак деталдаштырат. Ал окшош маалыматтарды топтоп, анын сапатын төмөндөтүп, айрым маалыматтарды бөлүүнү кыйындатат. Бул ыкма көбүнчө жеке маалымат чекиттерин коргоо үчүн орточо же жалпылоо сыяктуу маалыматтарды жалпылоо ыкмаларын камтыйт.
Ашыкча жалпылоо маалыматтарды дээрлик жараксыз кылып коюшу мүмкүн, ал эми жетишсиз жалпылоо жетиштүү купуялуулукту сунуш кылбашы мүмкүн. Ошондой эле калдыктарды ачыкка чыгаруу коркунучу бар, анткени топтолгон маалымат топтомдору башка маалыматтар менен айкалышканда дагы деталдарды де-идентификациялоону камсыздай алат. маалымат булагы.
Тынч
Perturbation баалуулуктарды тегеректөө жана туш келди ызы-чуу кошуу менен баштапкы маалымат топтомун өзгөртөт. Маалымат чекиттери кылдаттык менен өзгөртүлүп, жалпы маалымат үлгүлөрүн сактап, алардын баштапкы абалын бузушат.
Тынчсыздануунун терс жагы - маалыматтар толук анонимдүү эмес. Эгерде өзгөртүүлөр жетишсиз болсо, баштапкы мүнөздөмөлөрдү кайра аныктоо коркунучу бар.
Маалыматтарды алмаштыруу
Swapping - бул маалымат топтомундагы атрибут баалуулуктары кайра иретке келтирилген ыкма. Бул ыкманы ишке ашыруу өзгөчө жеңил. Акыркы маалымат топтомдору баштапкы жазууларга дал келбейт жана алардын баштапкы булактарына түздөн-түз байкоо жүргүзүү мүмкүн эмес.
Бирок, кыйыр түрдө, маалымат топтомдору кайтарымсыз бойдон калууда. Алмаштырылган маалыматтар чектелген экинчи булактар менен да ачыкка чыга албайт. Мындан тышкары, кээ бир которулган маалыматтардын семантикалык бүтүндүгүн сактоо кыйын. Мисалы, маалымат базасында ысымдарды алмаштырууда система эркек жана аял ысымдарын айырмалай албай калышы мүмкүн.
Токенизация
Токенизация сезимтал маалымат элементтерин токендер менен алмаштырат — эксплуатациялануучу маанилери жок сезгич эмес эквиваленттер. Токенизацияланган маалымат, адатта, сандар жана белгилердин кокустук тизмеги. Бул ыкма көбүнчө анын функционалдык касиеттерин сактоо менен каржылык маалыматты коргоо үчүн колдонулат.
Кээ бир программалык камсыздоо токендер сактагычтарын башкарууну жана масштабдоону кыйындатат. Бул система ошондой эле коопсуздук коркунучун киргизет: эгер чабуулчу шифрлөө сактагычынан өтүп кетсе, купуя маалыматтар коркунучка кабылышы мүмкүн.
ролдоо
Рандомизация кокус жана жасалма маалыматтар менен баалуулуктарды өзгөртөт. Бул жеке маалыматтардын купуялуулугун сактоого жардам берген түз ыкма.
Эгер сиз так статистикалык бөлүштүрүүнү кааласаңыз, бул ыкма иштебейт. Геомейкиндиктик же убактылуу маалыматтар сыяктуу татаал берилиштер үчүн колдонулган маалыматтардын бузулушу кепилденет. Адекваттуу эмес же туура эмес колдонулган рандомизация ыкмалары да купуялуулуктун корголушун камсыздай албайт.
Маалыматтарды оңдоо
Берилиштерди редакциялоо – бул маалымат топтомдорунан маалыматты толугу менен алып салуу процесси: текстти жана сүрөттөрдү өчүрүү, өчүрүү же өчүрүү. Бул сезгичтерге кирүүгө жол бербейт өндүрүш маалыматы жана юридикалык жана расмий документтерде жалпы практика болуп саналат. Бул так статистикалык аналитика, моделди үйрөнүү жана клиникалык изилдөө үчүн маалыматтарды жараксыз кылганы ачык эле көрүнүп турат.
Көрүнүп тургандай, бул ыкмалардын кемчиликтери бар, алар зыяндуу актерлор кыянаттык менен пайдалана алышат. Алар көбүнчө маалымат топтомдорунан маанилүү элементтерди алып салышат, бул алардын колдонуу мүмкүнчүлүгүн чектейт. Бул акыркы ген техникалар менен болгон эмес.
Кийинки муундагы анонимдөө куралдары
Заманбап анонимдөө программасы кайра идентификациялоо коркунучун жокко чыгаруу үчүн татаал ыкмаларды колдонот. Алар маалыматтардын структуралык сапатын сактоо менен бардык купуялык эрежелерин сактоо жолдорун сунуштайт.
Синтетикалык маалыматтарды түзүү
Синтетикалык маалыматтарды түзүү маалымат утилитасын сактоо менен маалыматтарды анонимдөө үчүн акылдуураак ыкманы сунуш кылат. Бул ыкма реалдуу маалыматтардын структурасын жана касиеттерин чагылдырган жаңы маалымат топтомдорун түзүү үчүн алгоритмдерди колдонот.
Синтетикалык маалыматтар PII жана PHIди жеке адамдарга байкоого мүмкүн болбогон жасалма маалыматтар менен алмаштырат. Бул GDPR жана HIPAA сыяктуу маалыматтардын купуялуулугунун мыйзамдарына ылайык келүүнү камсыздайт. Синтетикалык маалыматтарды түзүү куралдарын кабыл алуу менен, уюмдар маалыматтардын купуялыгын камсыз кылат, маалыматтарды бузуу тобокелдиктерин азайтат жана маалыматтарга негизделген тиркемелерди иштеп чыгууну тездетет.
Гомоморфтук шифрлөө
Гомоморфтук шифрлөө ("ошол эле структура" деп которулат) маалыматтарды өзгөртөт шифрленген текстке. Шифрленген берилиштер топтомдору баштапкы маалыматтар менен бирдей структураны сактап, тестирлөөнүн эң сонун тактыгына алып келет.
Бул ыкма түздөн-түз татаал эсептөөлөрдү жүргүзүүгө мүмкүндүк берет шифрленген маалыматтар биринчи аны чечмелөө зарылдыгы жок. Уюмдар шифрленген файлдарды ачык булутта коопсуз сактай алат жана коопсуздукту бузбастан үчүнчү жактарга маалыматтарды иштетүүнү аутсорсингге бере алат. Бул маалымат да шайкеш келет, анткени купуялык эрежелери шифрленген маалыматка колдонулбайт.
Бирок, татаал алгоритмдер туура ишке ашыруу үчүн экспертизаны талап кылат. Мындан тышкары, гомоморфтук шифрлөө шифрленбеген маалыматтарга караганда жайыраак. Бул тестирлөө үчүн маалыматтарга тез жетүүнү талап кылган DevOps жана Сапатты камсыздоо (QA) командалары үчүн оптималдуу чечим болбошу мүмкүн.
Коопсуз көп партиялуу эсептөө
Коопсуз көп партиялуу эсептөө (SMPC) – бул бир нече мүчөнүн биргелешкен аракети менен берилиштер топтомун түзүүнүн криптографиялык ыкмасы. Ар бир тарап өзүнүн киргизгенин шифрлейт, эсептөөлөрдү жүргүзөт жана иштетилген маалыматтарды алат. Ошентип, ар бир мүчө өз маалыматтарын сырды сактоо менен керектүү натыйжаны алат.
Бул ыкма даярдалган маалымат топтомдорун чечмелөө үчүн бир нече тараптарды талап кылат, бул аны кошумча жашыруун кылат. Бирок, SMPC натыйжаларды түзүү үчүн олуттуу убакытты талап кылат.
| Мурунку муундагы маалыматтарды анонимдөө ыкмалары | Кийинки муундагы анонимдөө куралдары | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Псевдонимизация | Өзүнчө карта таблицасын сактоо менен жеке идентификаторлорду псевдонимдерге алмаштырат. | - HR маалыматтарды башкаруу - Кардарларды колдоо өз ара аракеттенүүсү - изилдөөлөр | Синтетикалык маалыматтарды түзүү | Купуялуулукту жана шайкештикти камсыз кылуу менен реалдуу маалыматтардын структурасын чагылдырган жаңы маалымат топтомдорун түзүү үчүн алгоритмди колдонот. | - Маалыматтарга негизделген колдонмолорду иштеп чыгуу - Клиникалык изилдөө - Өркүндөтүлгөн моделдөө - Кардар маркетинги |
| Маалыматты маскалоо | Ошол эле форматты сактап, жасалма каармандар менен чыныгы маалыматтарды өзгөртөт. | - Финансылык отчеттуулук - Колдонуучуну окутуу чөйрөлөрү | Гомоморфтук шифрлөө | Түпнуска түзүмүн сактап калуу менен маалыматтарды шифрленген текстке которот, бул шифрленген маалыматтарды чечмелөөсүз эсептөөгө мүмкүндүк берет. | - Маалыматтарды коопсуз иштетүү - Маалыматтарды эсептөө аутсорсинг - Өркүндөтүлгөн маалыматтарды талдоо |
| Жалпылоо (жыйноо) | Окшош маалыматтарды топтоп, маалымат деталдарын азайтат. | - Демографиялык изилдөөлөр - Рынок изилдөө | Коопсуз көп партиялуу эсептөө | Криптографиялык ыкма, мында бир нече тараптар өз киргизгенин шифрлеп, эсептөөлөрдү жүргүзүп, биргелешкен натыйжаларга жетишет. | - биргелешкен маалыматтарды талдоо - жашыруун маалыматтарды топтоо |
| Тынч | Маанилерди тегеректөө жана туш келди ызы-чууну кошуу менен берилиштер топтомун өзгөртөт. | - Экономикалык маалыматтарды талдоо - Жол кыймылын изилдөө - Сатуу маалыматтарын талдоо | |||
| Маалыматтарды алмаштыруу | Түздөн-түз байкоого жол бербөө үчүн берилиштер топтомунун атрибуттарынын маанилерин кайра иреттейт. | - Транспорттук изилдөөлөр - Билим берүү маалыматтарын талдоо | |||
| Токенизация | Сезимтал маалыматтарды сезгич эмес энбелгилер менен алмаштырат. | - Төлөмдөрдү иштетүү - Кардарлар менен болгон мамилени изилдөө | |||
| ролдоо | Маанилерди өзгөртүү үчүн кокус же жасалма маалыматтарды кошот. | - Геомейкиндиктик маалыматтарды талдоо - жүрүм-турум изилдөө | |||
| Маалыматтарды оңдоо | Маалымат топтомдорунан маалыматты жок кылат, | - Юридикалык документтерди иштеп чыгуу - Иш кагаздарын башкаруу | |||
Таблица 1. Мурунку жана кийинки муундун анонимдөө ыкмаларын салыштыруу
Акылдуу маалыматтарды де-идентификациялоо маалыматтарды анонимизациялоого жаңы ыкма катары
Smart де-идентификация AI тарабынан түзүлгөн маалыматтарды колдонуу менен анонимдүү кылат синтетикалык жасалма маалыматтар. Функциялары бар платформалар купуя маалыматты төмөнкү жолдор менен шайкеш, аныкталбаган маалыматтарга айлантат:
- Де-идентификациялоо программасы болгон маалымат топтомдорун талдап, PII жана PHI аныктайт.
- Уюмдар кайсы купуя маалыматтарды жасалма маалымат менен алмаштырууну тандай алышат.
- Курал ылайыктуу маалыматтар менен жаңы маалымат топтомдорун чыгарат.
Бул технология уюмдар кызматташууга жана баалуу маалыматтарды коопсуз алмашууга муктаж болгондо пайдалуу. Маалыматтар бир нечеге шайкеш келтирилиши керек болгондо да пайдалуу реляциялык маалыматтар базалары.
Акылдуу де-идентификация ырааттуу карта түзүү аркылуу маалыматтардын ичиндеги мамилелерди сактайт. Компаниялар түзүлгөн маалыматтарды тереңдетилген бизнес-аналитика, машина үйрөнүү тренингдери жана клиникалык тесттер үчүн колдоно алышат.
Көптөгөн ыкмалар менен анонимдөө куралы сизге туура келерин аныктоонун жолу керек.
Кантип туура маалыматтарды анонимдөө куралын тандоо керек
- Операциялык масштабдуулук. Иштөө талаптарыңызга ылайык масштабды өйдө жана төмөндөтүүгө жөндөмдүү куралды тандаңыз. Көбөйгөн жүктөмдүн астында операциялык натыйжалуулукту стресс-тестирлөө үчүн убакыт бөлүңүз.
- Интегралдоо. Маалыматтарды анонимдөө куралдары сиздин учурдагы системаларыңыз жана аналитикалык программалык камсыздооңуз, ошондой эле үзгүлтүксүз интеграция жана үзгүлтүксүз жайылтуу (CI/CD) түтүгү менен оңой интеграцияланышы керек. Дайындарды сактоо, шифрлөө жана иштетүү платформаларыңыз менен шайкештик үзгүлтүксүз иштөө үчүн абдан маанилүү.
- Ынтымактуу маалымат картасы. Анонимдүү маалымат сактагычтар сиздин керектөөлөрүңүзгө ылайыктуу бүтүндүккө жана статистикалык тактыкка ээ экендигин текшериңиз. Мурунку муундагы анонимдөө ыкмалары маалымат топтомдорунан баалуу элементтерди жок кылат. Бирок заманбап инструменттер маалымдамалардын бүтүндүгүн сактап, өнүккөн колдонуу учурлары үчүн маалыматтарды жетиштүү так кылат.
- Коопсуздук механизмдери. Ички жана тышкы коркунучтардан чыныгы маалымат топтомдорун жана анонимдүү натыйжаларды коргогон куралдарга артыкчылык бериңиз. Программа коопсуз кардар инфраструктурасында, ролго негизделген кирүүнү башкарууда жана эки факторлуу аутентификация API'леринде орнотулушу керек.
- Шайкеш инфраструктура. Курал маалымат топтомдорун GDPR, HIPAA жана CCPA жоболоруна ылайык келген коопсуз сактагычта сактай тургандыгын текшериңиз. Мындан тышкары, ал күтүлбөгөн каталардан улам токтоп калуу мүмкүнчүлүгүн болтурбоо үчүн маалыматтардын камдык көчүрмөсүн жана калыбына келтирүү куралдарын колдоого алышы керек.
- Төлөм модели. Курал сиздин бюджетиңизге туура келерин түшүнүү үчүн дароо жана узак мөөнөттүү чыгымдарды карап көрүңүз. Кээ бир инструменттер ири ишканалар жана орто бизнес үчүн иштелип чыккан, ал эми башкалары ийкемдүү моделдерге жана колдонууга негизделген пландарга ээ.
- Техникалык колдоо. Кардардын жана техникалык колдоонун сапатын жана жеткиликтүүлүгүн баалоо. Провайдер сизге маалыматтарды анонимдөө куралдарын интеграциялоого, кызматкерлерди окутууга жана техникалык маселелерди чечүүгө жардам бериши мүмкүн.
7 мыкты маалыматтарды анонимдөө куралдары
Эми сиз эмнени издөө керектигин билгениңизден кийин, келгиле, биз эң ишенимдүү куралдарды изилдеп көрөлү маска купуя маалымат.
1. Синто
Syntho синтетикалык маалыматтарды өндүрүү программасы менен иштейт акылдуу де-идентификациялоо үчүн мүмкүнчүлүктөрдү берет. Платформанын эрежелерге негизделген маалыматтарды түзүү ар тараптуулукту алып келип, уюмдарга алардын керектөөлөрүнө ылайык маалыматтарды иштеп чыгууга мүмкүндүк берет.
AI менен иштеген сканер маалымат топтомдору, системалар жана платформалар боюнча бардык PII жана PHI аныктайт. Уюмдар жөнгө салуучу стандарттарга ылайык келүү үчүн кайсы маалыматтарды алып салууну же шылдыңдоону тандай алат. Ошол эле учурда, кошумча орнотуу өзгөчөлүгү тестирлөө үчүн кичирээк маалымат топтомдорун түзүүгө жардам берип, ресурстарды сактоо жана иштетүү жүгүн азайтат.
Платформа ар кандай тармактарда, анын ичинде саламаттыкты сактоо, жеткирүү чынжырын башкаруу жана финансыда пайдалуу. Уюмдар Syntho платформасын өндүрүштүк эмес түзүү жана ыңгайлаштырылган тестирлөө сценарийлерин иштеп чыгуу үчүн колдонушат.
Сиз Synthoнун мүмкүнчүлүктөрү жөнүндө көбүрөөк билсеңиз болот демонстрацияны пландаштыруу.
2. K2view
3. Broadcom
4. Көбүнчө AI
5. ARX
6. Амнезия
7. Tonic.ai
Маалыматтарды анонимдөө куралдарын колдонуу учурлары
Финансы, саламаттыкты сактоо, жарнак жана мамлекеттик кызматтагы компаниялар маалыматтардын купуялуулугун сактоо мыйзамдарына баш ийүү үчүн анонимдөө куралдарын колдонушат. Идентификацияланган маалымат топтомдору ар кандай сценарийлер үчүн колдонулат.
Программалык камсыздоону иштеп чыгуу жана тестирлөө
Анонимдөө куралдары программалык камсыздоо инженерлерине, сыноочуларга жана QA адистерине PIIди көрсөтпөстөн реалдуу маалымат топтомдору менен иштөөгө мүмкүнчүлүк берет. Өркүндөтүлгөн куралдар командаларга шайкештик көйгөйлөрү жок реалдуу дүйнөдөгү сыноо шарттарын туураган керектүү маалыматтарды өз алдынча камсыз кылууга жардам берет. Бул уюмдарга программалык камсыздоону иштеп чыгуунун натыйжалуулугун жана программалык камсыздоонун сапатын жакшыртууга жардам берет.
Чыныгы учурлар:
- Syntho программалык камсыздоосу анонимдүү тест маалыматтарын жараткан бул реалдуу маалыматтардын статистикалык баалуулуктарын сактап, иштеп чыгуучуларга ар кандай сценарийлерди көбүрөөк темпте сынап көрүүгө мүмкүндүк берет.
- Google'дун BigQuery кампасы берилиштер топтомун анонимдөө мүмкүнчүлүгүн сунуштайт уюмдарга маалымат берүүчүлөр менен купуялык эрежелерин бузбастан бөлүшүүгө жардам берүү.
Клиникалык изилдөө
Медициналык изилдөөчүлөр, өзгөчө фармацевтика тармагында, изилдөөлөрүнүн купуялыгын сактоо үчүн маалыматтарды анонимдүү кылышат. Окумуштуулар тенденцияларды, пациенттердин демографиясын жана дарылоонун натыйжаларын анализдеп, бейтаптын купуялуулугун тобокелге салбастан, медициналык прогресске салым кошо алышат.
Чыныгы учурлар:
- Эразмус медициналык борбору Syntho компаниясынын анонимдүү AI-муун куралдарын колдонот медициналык изилдөө үчүн жогорку сапаттагы маалымат топтомун түзүү жана бөлүшүү.
Алдамчылыктын алдын алуу
Алдамчылыктын алдын алууда анонимдөө куралдары транзакциялык маалыматтарды коопсуз анализдөөгө, зыяндуу схемаларды аныктоого мүмкүндүк берет. Де-идентификациялоо куралдары алдамчылык жана тобокелдиктерди аныктоону жакшыртуу үчүн AI программасын реалдуу маалыматтарга үйрөтүүгө мүмкүндүк берет.
Чыныгы учурлар:
- Brighterion Mastercard'тын анонимдүү транзакция маалыматтарын үйрөнгөн анын AI моделин байытуу, алдамчылыкты аныктоо көрсөткүчтөрүн жакшыртуу, ал эми жалган позитивдерди азайтуу.
Кардар маркетинги
Маалыматтарды анонимдөө ыкмалары кардарлардын каалоолорун баалоого жардам берет. Уюмдар максаттуу маркетинг стратегияларын тактоо жана колдонуучу тажрыйбасын жекелештирүү үчүн де-идентификациялык жүрүм-турум маалымат топтомун бизнес өнөктөштөрү менен бөлүшөт.
Чыныгы учурлар:
- Syntho'нун дайындарды анонимдөө платформасы синтетикалык маалыматтарды колдонуу менен кардарлардын бузулушун так алдын ала айткан 56,000 мамычасы бар 128 XNUMXден ашык кардарлардын маалымат топтомунан түзүлгөн.
Коомдук маалыматтарды жарыялоо
Агенттиктер жана мамлекеттик органдар ар кандай коомдук демилгелер үчүн коомдук маалыматты ачык-айкын бөлүшүү жана иштетүү үчүн маалыматтарды анонимизациялоону колдонушат. Аларга социалдык тармактардын жана кылмыштуулуктун маалыматтарынын негизинде кылмыш болжолдоолору, демографиялык жана коомдук транспорттук каттамдардын негизинде шаар пландоосу же оорунун түрлөрүнө негизделген аймактардагы саламаттыкты сактоо муктаждыктары кирет.
Чыныгы учурлар:
- Индиана университети 10,000 XNUMXдей полиция кызматкеринин анонимдүү смартфон маалыматтарын колдонгон АКШнын 21 шаарында социалдык-экономикалык факторлордун негизинде коңшулук патрулдук пикир келишпестиктерди аныктоо үчүн.
Бул биз тандаган бир нече мисалдар. The анонимдөө программасы колдо болгон маалыматтарды максималдуу пайдалануу үчүн каражат катары бардык тармактарда колдонулат.
Эң мыкты маалыматтарды анонимдөө куралдарын тандаңыз
Бардык компаниялар колдонот маалымат базасын анонимдөө программасы купуялык эрежелерин сактоого. Жеке маалыматтан ажыратылганда, берилиштер топтомун айып пул салуу же бюрократиялык процесстер коркунучусуз колдонууга жана бөлүшүүгө болот.
Маалыматтарды алмаштыруу, маскалоо жана редакциялоо сыяктуу эски анонимдөө ыкмалары жетиштүү коопсуз эмес. Маалыматтарды идентификациядан чыгаруу Мүмкүнчүлүк бойдон калууда, бул аны талапка жооп бербейт же кооптуу кылат. Мындан тышкары, өткөн-ген анонимизатор программасы көбүнчө маалыматтардын сапатын начарлатат, айрыкча чоң маалымат топтомдору. Уюмдар өнүккөн аналитика үчүн мындай маалыматтарга ишене албайт.
Сиз тандоо керек мыкты маалыматтарды анонимдөө программалык камсыздоо. Көптөгөн ишканалар Syntho платформасын жогорку деңгээлдеги PII идентификациялоо, маскалоо жана синтетикалык маалыматтарды түзүү мүмкүнчүлүктөрү үчүн тандашат.
Көбүрөөк билгиңиз келеби? Биздин продукт документтерин изилдөө үчүн тартынба же көрсөтүү үчүн биз менен байланышкыла.
Автор жөнүндө
Бизнести өнүктүрүү боюнча менеджери
Ульяна Крайнска, Syntho компаниясында бизнести өнүктүрүү боюнча аткаруучу, программалык камсыздоону иштеп чыгуу жана SaaS индустриясы боюнча эл аралык тажрыйбасы бар, VU Амстердамдан Санариптик бизнес жана инновациялар боюнча магистр даражасына ээ.
Акыркы беш жыл ичинде Ульяна AI мүмкүнчүлүктөрүн изилдөөгө жана AI долбоорун ишке ашыруу үчүн стратегиялык бизнес-консультацияларды берүүгө туруктуу берилгендигин көрсөттү.
Синтетикалык маалымат жол көрсөткүчүңүздү азыр сактаңыз!
- Синтетикалык маалыматтар деген эмне?
- Эмне үчүн уюмдар аны колдонушат?
- Синтетикалык маалымат кардардын учурларын кошуу
- Кантип баштоо керек
