Smart De-Identification
ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအရ ခွဲခြားသိမြင်နိုင်သော အချက်အလက် (PII) ကို ဖယ်ရှားခြင်း သို့မဟုတ် ပြင်ဆင်ခြင်းဖြင့် အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို ကာကွယ်ပါ
De-Identification နိဒါန်း
De-Identification ဆိုတာဘာလဲ။
De-identification သည် ဒေတာအတွဲ သို့မဟုတ် ဒေတာဘေ့စ်မှ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအရ ခွဲခြားသိမြင်နိုင်သော အချက်အလက် (PII) ကို ဖယ်ရှားခြင်း သို့မဟုတ် ပြုပြင်မွမ်းမံခြင်းဖြင့် အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို ကာကွယ်ရန်အတွက် အသုံးပြုသည့် လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။
အဖွဲ့အစည်းတွေက ဘာကြောင့် De-Identification ကို သုံးကြတာလဲ။
အဖွဲ့အစည်း အများအပြားသည် အရေးကြီးသော အချက်အလက်များကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းပြီး အကာအကွယ် လိုအပ်ပါသည်။ ရည်ရွယ်ချက်မှာ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ မြှင့်တင်ရန်၊ လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ တိုက်ရိုက် သို့မဟုတ် သွယ်ဝိုက်သော ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၏ အန္တရာယ်ကို လျော့ပါးသက်သာစေရန် ဖြစ်သည်။ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာထိန်းသိမ်းခြင်းနှင့် ဒေတာကာကွယ်ရေးစည်းမျဉ်းများကို လိုက်နာခြင်းတို့ကို အဓိကထား၍ စမ်းသပ်ခြင်းနှင့် ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်ရေးရည်ရွယ်ချက်များကဲ့သို့သော ဒေတာအသုံးပြုရန် လိုအပ်သည့်အခြေအနေများတွင် De-identification ကို မကြာခဏအသုံးပြုသည်။
Syntho ၏ဖြေရှင်းချက်သည် အဘယ်အရာက စမတ်ကျစေသနည်း။
Syntho သည် သင့်အား စမတ်ကျကျခွဲခြားသိမြင်နိုင်စေရန် AI ၏စွမ်းအားကိုအသုံးပြုသည်။ ကျွန်ုပ်တို့၏ de-identification ချဉ်းကပ်မှုတွင်၊ ကျွန်ုပ်တို့သည် အခြေခံကျသော အချက်သုံးချက်အပေါ် စမတ်ကျသော ဖြေရှင်းနည်းများကို အသုံးပြုပါသည်။ ပထမဦးစွာ၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ PII Scanner ကိုအသုံးပြုခြင်းဖြင့် ထိရောက်မှုကို ဦးစားပေးသည်၊ အချိန်ကုန်သက်သာစေပြီး ကိုယ်တိုင်အားထုတ်မှုကို နည်းပါးအောင်ပြုလုပ်သည်။ ဒုတိယအနေဖြင့်၊ တစ်သမတ်တည်း ပုံဖော်ခြင်းအား ကျင့်သုံးခြင်းဖြင့် ကိုးကားမှုဆိုင်ရာ ခိုင်မာမှုကို ထိန်းသိမ်းထားကြောင်း ကျွန်ုပ်တို့ အာမခံပါသည်။ နောက်ဆုံးအနေနှင့်၊ ကျွန်ုပ်တို့၏ Mockers များကို အသုံးပြုခြင်းအားဖြင့် လိုက်လျောညီထွေရှိမှုကို ရရှိသည်။
ကျွန်ုပ်တို့၏ AI-စွမ်းအင်သုံး PII စကင်နာဖြင့် PII ကို အလိုအလျောက်ခွဲခြားသတ်မှတ်ပါ။
ကိုယ်တိုင်လုပ်ဆောင်မှုကို လျော့ပါးစေပြီး ကျွန်ုပ်တို့ကို အသုံးချပါ။ PII စကင်နာ AI ၏ ပါဝါဖြင့် တိုက်ရိုက်ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ ဖော်ထုတ်နိုင်သော အချက်အလက် (PII) ပါရှိသော သင်၏ဒေတာဘေ့စ်ရှိ ကော်လံများကို ဖော်ထုတ်ရန်။
ထိလွယ်ရှလွယ် PII၊ PHI နှင့် အခြားသတ်မှတ်စနစ်များကို အစားထိုးပါ။
အကဲဆတ်သော PII၊ PHI နှင့် အခြားသော ခွဲခြားသတ်မှတ်မှုများကို ကိုယ်စားလှယ်ဖြင့် အစားထိုးပါ။ Synthetic Mock Data စီးပွားရေး ယုတ္တိဗေဒနှင့် ပုံစံများကို လိုက်နာသည်။
ဆက်စပ်ဒေတာဂေဟစနစ်တစ်ခုလုံးတွင် ကိုးကားမှုသမာဓိကို ထိန်းသိမ်းပါ။
ရည်ညွှန်းသမာဓိဖြင့် ထိန်းသိမ်းပါ။ တသမတ်တည်းမြေပုံဆွဲ ပေါင်းစပ်ဒေတာအလုပ်များ၊ ဒေတာဘေ့စ်များနှင့် စနစ်များတစ်လျှောက် ဒေတာများကို ကိုက်ညီစေရန် ဒေတာဂေဟစနစ်တစ်ခုလုံးတွင်။
ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းအတွက် ပုံမှန်အသုံးပြုမှုကိစ္စများသည် အဘယ်နည်း။
De-identification သည် လက်ရှိဒေတာအတွဲများနှင့်/သို့မဟုတ် ဒေတာဘေ့စ်များမှ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအရသတ်မှတ်နိုင်သော အချက်အလက် (PII) ကို ပြုပြင်မွမ်းမံခြင်း သို့မဟုတ် ဖယ်ရှားခြင်းတွင် ပါဝင်ပါသည်။ ဆက်စပ်ဇယားများ၊ ဒေတာဘေ့စ်များနှင့်/သို့မဟုတ် စနစ်များစွာပါ၀င်သော အသုံးပြုမှုကိစ္စများတွင် အထူးထိရောက်ပြီး စမ်းသပ်ဒေတာအသုံးပြုမှုကိစ္စများတွင် အသုံးများသည်။
ထုတ်လုပ်မှုမဟုတ်သော ပတ်ဝန်းကျင်အတွက် စမ်းသပ်မှုဒေတာ
ကိုယ်စားပြုစမ်းသပ်မှုဒေတာဖြင့် အရည်အသွေးမြင့် ဆော့ဖ်ဝဲလ်ဖြေရှင်းချက်များကို ပိုမိုမြန်ဆန်စွာ ပေးအပ်ပြီး ထုတ်ပေးပါ။
ဒီမိုဒေတာ
ကိုယ်စားလှယ်ဒေတာဖြင့် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသော နောက်အဆင့်ထုတ်ကုန်သရုပ်ပြများဖြင့် သင့်အလားအလာကို အံ့အားသင့်စေပါ။
Syntho ၏ Smart De-Identification ဖြေရှင်းချက်များကို ကျွန်ုပ်မည်သို့အသုံးချနိုင်မည်နည်း။
ကျွန်ုပ်တို့၏ပလက်ဖောင်းအတွင်း သုံးစွဲသူ-ဖော်ရွေသော ရွေးချယ်မှုများဖြင့် သင့်လိုအပ်ချက်များနှင့်အညီ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းအား ဖျက်ပစ်ရန် စီစဉ်ပါ။ ဇယားတစ်ခုလုံး သို့မဟုတ် ၎င်းတို့အတွင်းရှိ တိကျသောကော်လံများကို သင်အာရုံစိုက်နေသည်ဖြစ်စေ ကျွန်ုပ်တို့၏ပလပ်ဖောင်းသည် ချောမွေ့သောဖွဲ့စည်းမှုစွမ်းရည်များကို ပေးဆောင်ပါသည်။
ဇယားအဆင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းအတွက်၊ သင့်ဆက်စပ်ဒေတာဘေ့စ်မှ ဇယားများကို အလုပ်ခွင်ရှိ de-identify ကဏ္ဍသို့ ဆွဲယူပါ။
ဒေတာဘေ့စ်အဆင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း
ဒေတာဘေ့စ်အဆင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းအတွက်၊ သင့်ဆက်စပ်ဒေတာဘေ့စ်မှ ဇယားများကို အလုပ်ခွင်ရှိ de-identify ကဏ္ဍသို့ ဆွဲယူပါ။
ကော်လံအဆင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း
ပိုမိုအသေးစိတ်သောအဆင့် သို့မဟုတ် ကော်လံအဆင့်တွင် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းအား ဖယ်ရှားရန်၊ ဇယားတစ်ခုကိုဖွင့်ပါ၊ သင်ခွဲခြားသတ်မှတ်လိုသော သီးခြားကော်လံကို ရွေးချယ်ကာ လှောင်ပြောင်သရော်မှုကို အားမစိုက်ဘဲ အသုံးပြုပါ။ ကျွန်ုပ်တို့၏ အလိုလိုသိနိုင်သော ဖွဲ့စည်းမှုပုံစံအင်္ဂါရပ်များဖြင့် သင်၏ဒေတာကာကွယ်ရေးလုပ်ငန်းစဉ်ကို ချောမွေ့အောင်လုပ်ဆောင်ပါ။
သင်၏ပေါင်းစပ်ဒေတာလမ်းညွှန်ကို ယခုသိမ်းဆည်းပါ။
- synthetic data ဆိုတာဘာလဲ။
- အဖွဲ့အစည်းတွေက ဘာကြောင့်သုံးတာလဲ။
- ပေါင်းစပ်ဒေတာ အသုံးပြုသူကိစ္စများကို တန်ဖိုးထည့်ခြင်း။
- မည်သို့စတင်ရန်
