എന്തുകൊണ്ടാണ് ക്ലാസിക്ക് അജ്ഞാതവൽക്കരണവും (സ്യൂഡോണിമൈസേഷനും) അജ്ഞാത ഡാറ്റ ലഭിക്കാത്തത്
ഈ ബ്ലോഗ് ഇനിപ്പറയുന്ന വിഷയങ്ങൾ ഉൾക്കൊള്ളുന്നു:
- ക്ലാസിക് അജ്ഞാതവൽക്കരണം എന്താണ്?
- ക്ലാസിക് അജ്ഞാതവൽക്കരണത്തിന്റെ പോരായ്മകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
- എന്തുകൊണ്ടാണ് ക്ലാസിക് അജ്ഞാതവൽക്കരണ വിദ്യകൾ ഡാറ്റാ-യൂട്ടിലിറ്റിയും സ്വകാര്യത പരിരക്ഷയും തമ്മിലുള്ള ഒരു ഉപ സംയോജനം വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നത് ?.
- സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ എങ്ങനെ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു?
- നിങ്ങൾക്ക് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാൻ കഴിയുമെങ്കിൽ എന്തുകൊണ്ടാണ് ഇപ്പോഴും വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നത്?
ക്ലാസിക് അജ്ഞാതവൽക്കരണം എന്താണ്?
ക്ലാസിക് അജ്ഞാതവൽക്കരണത്തിലൂടെ, വ്യക്തികളെ കണ്ടെത്തുന്നതിന് തടസ്സമാകുന്നതിനായി ഒരു യഥാർത്ഥ ഡാറ്റാസെറ്റ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നതോ വളച്ചൊടിക്കുന്നതോ ആയ എല്ലാ രീതികളും ഞങ്ങൾ സൂചിപ്പിക്കുന്നു.
സാമാന്യവൽക്കരണം, അടിച്ചമർത്തൽ / തുടയ്ക്കൽ, ഓമനപ്പേരുമാറ്റൽ, നിരയും നിരയും ഇളക്കുക എന്നിവയാണ് പ്രായോഗികമായി നമ്മൾ കാണുന്ന ക്ലാസിക് അജ്ഞാതവൽക്കരണത്തിന്റെ സാധാരണ ഉദാഹരണങ്ങൾ.
ഉചിതമായ ഉദാഹരണങ്ങളുള്ള ആ വിദ്യകൾ ഇവിടെ.
| സന്വദായം | യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ | കൃത്രിമ ഡാറ്റ |
| പൊതുവൽക്കരണം | ഏകദേശം എട്ടു വയസ്സായി | 25 നും 30 നും ഇടയിൽ |
| അടിച്ചമർത്തൽ / തുടയ്ക്കൽ | info@syntho.ai | xxxx@xxxxxxx.xx |
| വ്യാജ നാമകരണം | ആമ്സ്ടര്ഡ്യാമ് | hVFD6td3jdHHj78ghdgrewui6 |
| നിരയും നിരയും മാറ്റുന്നു | വിന്യസിച്ചു | കലക്കി |
ക്ലാസിക് അജ്ഞാതവൽക്കരണത്തിന്റെ പോരായ്മകൾ എന്തൊക്കെയാണ്?
ക്ലാസിക് അജ്ഞാതവൽക്കരണ വിദ്യകൾ ഉപയോഗിച്ച് ഒരു ഡാറ്റാസെറ്റ് കൈകാര്യം ചെയ്യുന്നത് 2 കീകളുടെ പോരായ്മകൾക്ക് കാരണമാകുന്നു:
- ഒരു ഡാറ്റ സെറ്റ് വളച്ചൊടിക്കുന്നത് ഡാറ്റ ഗുണനിലവാരം കുറയുന്നു (അതായത് ഡാറ്റ യൂട്ടിലിറ്റി). ഇത് ക്ലാസിക് ഗാർബേജ്-ഇൻ ഗാർബേജ് outട്ട് തത്വം അവതരിപ്പിക്കുന്നു.
- സ്വകാര്യത അപകടസാധ്യത കുറയ്ക്കും, പക്ഷേ എപ്പോഴും ഉണ്ടായിരിക്കും. ഇത് നിലനിൽക്കുകയും 1-1 ബന്ധങ്ങളുള്ള യഥാർത്ഥ ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ പതിപ്പ് കൈകാര്യം ചെയ്യുകയും ചെയ്യുന്നു.
ആ 2 പ്രധാന പോരായ്മകൾ, ഡാറ്റ യൂട്ടിലിറ്റി, സ്വകാര്യത പരിരക്ഷ എന്നിവ ഞങ്ങൾ കാണിക്കുന്നു. പ്രായോഗികമായ അടിച്ചമർത്തലും സാമാന്യവൽക്കരണവും ഉപയോഗിച്ച് ഞങ്ങൾ ഇനിപ്പറയുന്ന ചിത്രം ഉപയോഗിച്ച് അത് ചെയ്യുന്നു.
കുറിപ്പ്: ചിത്രീകരണ ആവശ്യങ്ങൾക്കായി ഞങ്ങൾ ചിത്രങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഘടനാപരമായ ഡാറ്റാസെറ്റുകളുടെ അതേ തത്ത്വം.
- ഇടത്തെ: ക്ലാസിക് അജ്ഞാതവൽക്കരണത്തിന്റെ ചെറിയ പ്രയോഗം ഒരു പ്രതിനിധി ചിത്രീകരണത്തിന് കാരണമാകുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, വ്യക്തിയെ എളുപ്പത്തിൽ തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയും കൂടാതെ സ്വകാര്യത അപകടസാധ്യത പ്രധാനമാണ്.
- വലത്: ക്ലാസിക് അജ്ഞാതവൽക്കരണത്തിന്റെ കർശനമായ പ്രയോഗം ശക്തമായ സ്വകാര്യതാ പരിരക്ഷയ്ക്ക് കാരണമാകുന്നു. എന്നിരുന്നാലും, ചിത്രീകരണം ഉപയോഗശൂന്യമായിത്തീരുന്നു.
ക്ലാസിക് അജ്ഞാതവൽക്കരണ വിദ്യകൾ ഡാറ്റാ-യൂട്ടിലിറ്റിയും സ്വകാര്യത പരിരക്ഷയും തമ്മിലുള്ള ഒരു ഉപ സംയോജനമാണ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നത്.
ഡാറ്റാ യൂട്ടിലിറ്റിയും സ്വകാര്യത പരിരക്ഷയും തമ്മിലുള്ള ട്രേഡ്-ഓഫ് ഇത് അവതരിപ്പിക്കുന്നു, ക്ലാസിക് അജ്ഞാതവൽക്കരണ വിദ്യകൾ എല്ലായ്പ്പോഴും രണ്ടിന്റെയും ഒരു ഉപ സംയോജനമാണ് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നത്.
ഡാറ്റാസെറ്റിൽ നിന്ന് എല്ലാ നേരിട്ടുള്ള ഐഡന്റിഫയറുകളും (പേരുകൾ പോലുള്ളവ) നീക്കംചെയ്യുന്നത് ഒരു പരിഹാരമാണോ?
ഇല്ല. ഇതൊരു വലിയ തെറ്റിദ്ധാരണയാണ്, അജ്ഞാത ഡാറ്റയ്ക്ക് കാരണമാകില്ല. നിങ്ങളുടെ ഡാറ്റാസെറ്റ് അജ്ഞാതമാക്കാനുള്ള വഴിയായി നിങ്ങൾ ഇപ്പോഴും ഇത് പ്രയോഗിക്കുന്നുണ്ടോ? എങ്കിൽ ഈ ബ്ലോഗ് നിങ്ങൾ തീർച്ചയായും വായിക്കേണ്ടതാണ്.
സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ എങ്ങനെ വ്യത്യാസപ്പെട്ടിരിക്കുന്നു?
പുതിയ ഡാറ്റാ റെക്കോർഡുകളുടെ ഒരു പുതിയ ഡാറ്റാസെറ്റ് സൃഷ്ടിക്കുന്നതിനായി സിന്തോ സോഫ്റ്റ്വെയർ വികസിപ്പിക്കുന്നു. യഥാർത്ഥ വ്യക്തികളെ തിരിച്ചറിയാനുള്ള വിവരങ്ങൾ ഒരു സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റാസെറ്റിൽ ഇല്ല. സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയിൽ സോഫ്റ്റ്വെയർ സൃഷ്ടിച്ച കൃത്രിമ ഡാറ്റ രേഖകൾ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നതിനാൽ, സ്വകാര്യ ഡാറ്റ നിലവിലില്ല.
സിന്തോയിലെ പ്രധാന വ്യത്യാസം: ഞങ്ങൾ മെഷീൻ ലേണിംഗ് പ്രയോഗിക്കുന്നു. തൽഫലമായി, ഞങ്ങളുടെ പരിഹാരം സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റാസെറ്റിലെ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റാസെറ്റിന്റെ ഘടനയും ഗുണങ്ങളും പുനർനിർമ്മിക്കുന്നു, അതിന്റെ ഫലമായി പരമാവധി ഡാറ്റ-യൂട്ടിലിറ്റി ലഭിക്കും. അതനുസരിച്ച്, യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നതിനേക്കാൾ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ വിശകലനം ചെയ്യുമ്പോൾ അതേ ഫലങ്ങൾ നിങ്ങൾക്ക് ലഭിക്കും.
ഈ കേസ് പഠനം യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുമായി താരതമ്യപ്പെടുത്തുമ്പോൾ ഞങ്ങളുടെ സിന്തോ എഞ്ചിൻ വഴി സൃഷ്ടിച്ച സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റയിൽ നിന്നുള്ള വിവിധ സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ അടങ്ങിയ ഞങ്ങളുടെ ഗുണനിലവാര റിപ്പോർട്ടിൽ നിന്നുള്ള ഹൈലൈറ്റുകൾ പ്രദർശിപ്പിക്കുന്നു.
ഉപസംഹാരമായി, ഡാറ്റാ-യൂട്ടിലിറ്റി, സ്വകാര്യത-പരിരക്ഷ എന്നിവ തമ്മിലുള്ള സാധാരണ ഉപ-ഒപ്റ്റിമൽ ട്രേഡ്-ഓഫ് മറികടക്കുന്നതിനുള്ള മികച്ച പരിഹാരമാണ് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ, എല്ലാ ക്ലാസിക് അജ്ഞാതവൽക്കരണ വിദ്യകളും നിങ്ങൾക്ക് വാഗ്ദാനം ചെയ്യുന്നു.
അതിനാൽ, നിങ്ങൾക്ക് സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കാനാകുമ്പോൾ എന്തുകൊണ്ടാണ് യഥാർത്ഥ (സെൻസിറ്റീവ്) ഡാറ്റ ഉപയോഗിക്കുന്നത്?
ഉപസംഹാരമായി, ഒരു ഡാറ്റ-യൂട്ടിലിറ്റി, സ്വകാര്യതാ പരിരക്ഷാ വീക്ഷണകോണിൽ നിന്ന്, നിങ്ങളുടെ ഉപയോഗ-കേസ് അനുവദിക്കുമ്പോൾ ഒരാൾ എപ്പോഴും സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ തിരഞ്ഞെടുക്കണം.
| വിശകലനത്തിനുള്ള മൂല്യം | സ്വകാര്യത അപകടസാധ്യത | |
| സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ | ഉയര്ന്ന | ഒന്നുമില്ല |
| യഥാർത്ഥ (വ്യക്തിഗത) ഡാറ്റ | ഉയര്ന്ന | ഉയര്ന്ന |
| കൃത്രിമ ഡാറ്റ (ക്ലാസിക് 'അജ്ഞാതവൽക്കരണം' വഴി) | കുറഞ്ഞ ഇടത്തരം | ഇടത്തരം ഉയർന്നത് |
സിന്തോയുടെ സിന്തറ്റിക് ഡാറ്റ, രണ്ടും പരമാവധിയാക്കിക്കൊണ്ട് ക്ലാസിക് അജ്ഞാതവൽക്കരണ വിദ്യകൾ കുറയുന്ന വിടവുകൾ നികത്തുന്നു ഡാറ്റ-യൂട്ടിലിറ്റി ഒപ്പം സ്വകാര്യത-സംരക്ഷണം.