Firwat klassesch Anonymiséierung (a Pseudonymiséierung) keng anonym Donnéeën erginn
Dëse Blog behandelt déi folgend Themen:
- Wat ass klassesch Anonymiséierung?
- Wat sinn d'Nodeeler vun der klassescher Anonymiséierung?
- Firwat bidden klassesch Anonymiséierungstechniken eng suboptimal Kombinatioun tëscht Datennuttheet a Privatsphär ?.
- Wéi ass Synthetesch Daten anescht?
- Firwat nach ëmmer perséinlech Donnéeë benotzen wann Dir synthetesch Donnéeën benotzt?
Wat ass klassesch Anonymiséierung?
Mat klassescher Anonymiséierung implizéieren mir all Methodologien wou een en originellen Dataset manipuléiert oder verzerrt fir d'Spuren zréckzebréngen.
Typesch Beispiller vu klassescher Anonymiséierung, déi mir an der Praxis gesinn, sinn Generaliséierung, Ënnerdréckung / Wëschen, Pseudonymiséierung a Reihen a Kolonnen Shuffelen.
Heibäi dës Techniken mat entspriechende Beispiller.
| Technik | Original Daten | Manipuléiert Daten |
| Generaliséierung | 27 Joer al | Tëscht 25 a 30 Joer |
| Ënnerdréckung / Wëschen | info@syntho.ai | xxxx@xxxxxx.xx |
| Pseudonymiséierung | Amsterdam | hVFD6td3jdHHj78ghdgrewui6 |
| Zeil a Kolonn shuffelen | Ausgeriicht | Schrumpft |
Wat sinn d'Nodeeler vun der klassescher Anonymiséierung?
D'Manipulatioun vun engem Dataset mat klassesche Anonymiséierungstechniken ergëtt 2 Schlëssel Nodeeler:
- D'Verzerrung vun engem Datasaz féiert zu enger verréngter Datekwaliteit (dh Daten Utility). Dëst féiert de klassesche Müll-an Dreck-eraus Prinzip vir.
- Privatsphär Risiko wäert reduzéiert ginn, mä wäert ëmmer präsent sinn. Et bleift a manipuléiert Versioun vum originelle Dataset mat 1-1 Relatiounen.
Mir demonstréieren déi 2 Schlëssel Nodeeler, Daten Utility a Privatsphär. Mir maachen dat mat der folgender Illustratioun mat ugewandter Ënnerdréckung an Generaliséierung.
Notiz: mir benotze Biller fir illustrativ Zwecker. Dee selwechte Prinzip gëllt fir strukturéiert Datensätz.
- Lénks: kleng Uwendung vun der klassescher Anonymiséierung resultéiert an enger representativer Illustratioun. Wéi och ëmmer, den Individuum ka ganz einfach identifizéiert ginn an de Privatsphärrisiko ass bedeitend.
- Riets: schwéier Uwendung vun der klassescher Anonymiséierung féiert zu engem staarke Privatsphär. Wéi och ëmmer, d'Illustratioun gëtt nëtzlos.
Klassesch Anonimiséierungstechnike bidden eng suboptimal Kombinatioun tëscht Datennotzung a Privatsphär.
Dëst stellt den Austausch tëscht Datennotzung a Privatsphär vir, wou klassesch Anonymiséierungstechniken ëmmer eng suboptimal Kombinatioun vun deenen zwee ubidden.
Ass all direkt Identifizéierer (sou wéi Nimm) aus dem Dataset eng Léisung ze läschen?
Nee. Dëst ass e grousse Mëssverständnis a féiert net zu anonyme Daten. Benotzt Dir dëst ëmmer nach als Wee fir Är Dataset anonymiséieren? Dann ass dëse Blog e Must -Lies fir Iech.
Wéi ass Synthetesch Daten anescht?
Syntho entwéckelt Software fir e ganz neie Dataset vu frëschen Datarecords ze generéieren. Informatioun fir richteg Individuen z'identifizéieren ass einfach net präsent an engem syntheteschen Dataset. Zënter synthetesch Donnéeën kënschtlech Datarekorder enthält, déi vu Software generéiert sinn, si perséinlech Donnéeën einfach net präsent, wat zu enger Situatioun féiert ouni Privatsphärrisiken.
De Schlësselunterschied bei Syntho: mir benotze Maschinnléieren. Konsequent reproduzéiert eis Léisung d'Struktur an d'Eegeschafte vun der ursprénglecher Dataset am syntheteschen Dataset, wat zu enger maximéierter Date-Utility resultéiert. Deementspriechend wäert Dir fäeg sinn déiselwecht Resultater ze kréien wann Dir synthetesch Donnéeën analyséiert am Verglach mam Gebrauch vun den originellen Donnéeën.
Dëse Fallstudium weist Héichpunkter aus eisem Qualitéitsbericht mat verschiddene Statistike vu syntheteschen Donnéeën generéiert duerch eise Syntho Engine am Verglach mat den originellen Donnéeën.
Zum Schluss sinn synthetesch Donnéeën déi léifste Léisung fir den typeschen suboptimalen Austausch tëscht Datennotzung a Privatsphär ze iwwerwannen, déi all klassesch Anonymiséierungstechniken Iech ubidden.
Also, firwat benotzt ech richteg (sensibel) Daten wann Dir synthetesch Daten benotzt?
Ofschléissend, aus enger Datennotzung a Privatsphärschutzperspektiv, sollt een ëmmer fir synthetesch Donnéeë wielen wann Äre Benotzungsfall et erlaabt.
| Wäert fir Analyse | Privatsphär Risiko | |
| Synthetesch Donnéeën | héich | näischt |
| Real (perséinlech) Daten | héich | héich |
| Manipuléiert Daten (duerch klassesch 'Anonymiséierung') | Niddereg-Mëttelméisseg | Mëttel-Héich |
Synthetesch Daten vu Syntho fëllen d'Lücken wou klassesch Anonymiséierungstechnike kuerz falen andeems se béid maximéieren Daten-Utility an Privatsphär-Schutz.