क्लासिक अनामिकरण (आणि छद्म नामकरण) निनावी डेटा का होत नाही
क्लासिक अनामिकरण म्हणजे काय?
क्लासिक अज्ञातकरणासह, आम्ही सर्व पद्धतींचा अर्थ लावतो जिथे एखादी व्यक्ती मूळ डेटासेट हाताळते किंवा विकृत करते ती व्यक्तींना शोधण्यात अडथळा आणते.
क्लासिक अनामिकीकरणाची ठराविक उदाहरणे जी आपण व्यवहारात पाहतो ती म्हणजे सामान्यीकरण, दडपशाही / पुसणे, छद्म नाव आणि पंक्ती आणि स्तंभ बदलणे.
याद्वारे संबंधित उदाहरणे असलेली तंत्रे.
| तंत्र | मूळ डेटा | हाताळलेला डेटा |
| सामान्यीकरण | 27 वर्षे जुन्या | 25 ते 30 वर्षांच्या दरम्यान |
| दडपशाही / पुसणे | info@syntho.ai | xxxx@xxxxxx.xx |
| टोपणनाव | आम्सटरडॅम | hVFD6td3jdHHj78ghdgrewui6 |
| पंक्ती आणि स्तंभ फेरबदल | संरेखित | शफल झाले |
क्लासिक अनामिकीकरणाचे काय तोटे आहेत?
क्लासिक अनामिकीकरण तंत्रासह डेटासेटमध्ये फेरफार केल्याने 2 कीचे तोटे होतात:
- डेटासेट विकृत केल्याने डेटाची गुणवत्ता कमी होते (म्हणजे डेटा युटिलिटी). हे क्लासिक कचरा-इन कचरा-बाहेर तत्त्व सादर करते.
- गोपनीयता धोका कमी होईल, पण नेहमी उपस्थित राहील. हे राहते आणि 1-1 संबंधांसह मूळ डेटासेटची आवृत्ती हाताळते.
आम्ही त्या 2 मुख्य तोटे, डेटा उपयुक्तता आणि गोपनीयता संरक्षण प्रदर्शित करतो. आम्ही ते लागू केलेल्या दडपशाही आणि सामान्यीकरणासह खालील उदाहरणासह करतो.
टीप: आम्ही चित्रांच्या हेतूंसाठी प्रतिमा वापरतो. संरचित डेटासेटसाठी हेच तत्त्व आहे.
- डावीकडे क्लासिक अनामिकीकरणाचा थोडासा उपयोग प्रातिनिधिक उदाहरणामध्ये होतो. तथापि, व्यक्ती सहजपणे ओळखली जाऊ शकते आणि गोपनीयता जोखीम लक्षणीय आहे.
- उजवेः क्लासिक अनामिकतेच्या गंभीर अनुप्रयोगामुळे मजबूत गोपनीयता संरक्षण मिळते. तथापि, चित्र निरुपयोगी होते.
क्लासिक अनामिकीकरण तंत्र डेटा-युटिलिटी आणि गोपनीयता संरक्षणादरम्यान एक उपउत्तम संयोजन देते.
हे डेटा युटिलिटी आणि गोपनीयता संरक्षणामधील व्यापार-बंदची ओळख करून देते, जेथे क्लासिक अनामिकीकरण तंत्र नेहमी दोन्हीचे उपउत्तम संयोजन देतात.
डेटासेटमधून सर्व डायरेक्ट आयडेंटिफायर (जसे की नावे) काढून टाकणे हा उपाय आहे का?
नाही. हा एक मोठा गैरसमज आहे आणि त्याचा परिणाम अनामिक डेटामध्ये होत नाही. आपण अद्याप आपल्या डेटासेटचे नाव न सांगण्यासाठी हे लागू करता का? मग हा ब्लॉग तुमच्यासाठी वाचायलाच हवा.
सिंथेटिक डेटा कसा वेगळा आहे?
सिंथो नवीन डेटा रेकॉर्डचा पूर्णपणे नवीन डेटासेट तयार करण्यासाठी सॉफ्टवेअर विकसित करतो. वास्तविक व्यक्ती ओळखण्यासाठी माहिती केवळ सिंथेटिक डेटासेटमध्ये नसते. सिंथेटिक डेटामध्ये सॉफ्टवेअरद्वारे तयार केलेले कृत्रिम डेटा रेकॉर्ड असल्याने, वैयक्तिक डेटा सहजपणे उपस्थित होत नाही परिणामी गोपनीयता जोखीम नसलेली परिस्थिती निर्माण होते.
सिंथो मधील मुख्य फरक: आम्ही मशीन लर्निंग लागू करतो. परिणामी, आमचे समाधान सिंथेटिक डेटासेटमध्ये मूळ डेटासेटची रचना आणि गुणधर्म पुनरुत्पादित करते ज्यामुळे जास्तीत जास्त डेटा-उपयुक्तता येते. त्यानुसार, मूळ डेटा वापरण्याच्या तुलनेत सिंथेटिक डेटाचे विश्लेषण करताना आपण समान परिणाम प्राप्त करण्यास सक्षम असाल.
हा केस स्टडी मूळ डेटाच्या तुलनेत आमच्या सिंथो इंजिनद्वारे तयार केलेल्या सिंथेटिक डेटामधील विविध आकडेवारी असलेल्या आमच्या गुणवत्ता अहवालातील ठळक वैशिष्ट्ये प्रदर्शित करते.
निष्कर्षाप्रमाणे, सर्व क्लासिक अनामिकीकरण तंत्र आपल्याला ऑफर करत असलेल्या डेटा-युटिलिटी आणि गोपनीयता-संरक्षणामधील विशिष्ट उप-इष्टतम व्यापार बंद करण्यासाठी सिंथेटिक डेटा हा पसंतीचा उपाय आहे.
तर, जेव्हा आपण कृत्रिम डेटा वापरू शकता तेव्हा वास्तविक (संवेदनशील) डेटा का वापरावा?
शेवटी, डेटा-युटिलिटी आणि गोपनीयता संरक्षणाच्या दृष्टीकोनातून, जेव्हा आपला वापर-केस परवानगी देतो तेव्हा एखाद्याने नेहमी कृत्रिम डेटा निवडला पाहिजे.
| विश्लेषणासाठी मूल्य | गोपनीयता धोका | |
| कृत्रिम डेटा | उच्च | काहीही नाही |
| वास्तविक (वैयक्तिक) डेटा | उच्च | उच्च |
| हाताळलेला डेटा (क्लासिक 'अनामिकरण' द्वारे) | कमी-मध्यम | मध्यम-उच्च |
सिंथो द्वारे सिंथेटिक डेटा हे अंतर भरते जेथे क्लासिक अनामिकीकरण तंत्र दोन्ही कमी करून कमी पडते डेटा उपयुक्तता आणि गोपनीयता-संरक्षण.