Privacy Protection Compliance အတွက် အကောင်းဆုံး ဒေတာအမည်ဝှက်ခြင်း တူးလ်များ

Published:
ဧပြီလ 10, 2024

အဖွဲ့အစည်းများသည် ဖယ်ရှားရန် ဒေတာအမည်ဝှက်ခြင်းကိရိယာများကို အသုံးပြုသည်။ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသတ်မှတ်သတင်းအချက်အလက် ၎င်းတို့၏ဒေတာအတွဲများမှ မလိုက်နာပါက စည်းကမ်းထိန်းသိမ်းရေးအဖွဲ့များမှ ကြီးလေးသော ဒဏ်ငွေများ ချမှတ်နိုင်သည်။ ဒေတာပြိုပျက်ရာတို့ကို။ မပါဘဲ အမည်ဝှက်ခြင်းဒေတာဒေတာအစုံများကို အပြည့်အဝအသုံးချ၍မရပါ။

များသော အမည်ဝှက်ခြင်းကိရိယာများ အပြည့်အဝလိုက်နာမှုအာမခံချက်မပေးနိုင်ပါ။ ယခင်မျိုးဆက်နည်းလမ်းများသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များကို အန္တရာယ်ပြုသူများ၏ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းကို ဖျက်ရန် အားနည်းသွားနိုင်သည်။ တချို့က စာရင်းအင်းအမည်ဝှက်ခြင်းနည်းလမ်းများ ယုံကြည်စိတ်ချရမှုမရှိသည့်အခါ ဒေတာအတွဲအရည်အသွေးကို လျှော့ချပါ။ ဒေတာ analytics.

ကျနော်တို့မှာ Syntho အမည်ဝှက်ခြင်းနည်းလမ်းများနှင့် အတိတ်မျိုးဆက်နှင့် နောက်မျိုးဆက်တူးလ်များကြား အဓိကကွာခြားချက်များကို မိတ်ဆက်ပေးပါမည်။ အကောင်းဆုံးဒေတာအမည်ဝှက်ခြင်းကိရိယာများအကြောင်း သင့်အားပြောပြမည်ဖြစ်ပြီး ၎င်းတို့ကိုရွေးချယ်ရန်အတွက် အဓိကထည့်သွင်းစဉ်းစားချက်များကို အကြံပြုပါမည်။

မာတိကာ

Syntho လမ်းညွှန်ကို ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပါ။

  • Synthetic Data ဆိုတာဘာလဲ
  • ဤအရာဘယ်လိုအလုပ်လုပ်လဲ
  • အဖွဲ့အစည်းတွေက ဘာကြောင့်သုံးတာလဲ။
  • မည်သို့စတင်ရန်
အခုတော့ကို Download လုပ်
Syntho လမ်းညွှန်အဖုံး

ဒေတာအမည်ဝှက်ခြင်းကိရိယာများသည် အဘယ်နည်း။

ဒေတာအမည်ဝှက်ခြင်း ဒေတာအတွဲများတွင် လျှို့ဝှက်အချက်အလက်များကို ဖယ်ရှားခြင်း သို့မဟုတ် ပြောင်းလဲခြင်းနည်းပညာဖြစ်သည်။ အဖွဲ့အစည်းများသည် လူတစ်ဦးချင်းစီထံ တိုက်ရိုက် သို့မဟုတ် သွယ်ဝိုက်သောနည်းဖြင့် ခြေရာခံနိုင်သော ရရှိနိုင်သော အချက်အလက်များကို လွတ်လပ်စွာ ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုခြင်း၊ မျှဝေခြင်းနှင့် အသုံးချခြင်းများ ပြုလုပ်၍မရပါ။

ဒေတာအမည်ဝှက်ခြင်းတူးလ် - Syntho
ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ ဥပဒေများသည် အကာအကွယ်နှင့် အသုံးပြုမှုအတွက် တင်းကျပ်သော စည်းမျဉ်းများ ချမှတ်ထားသည်။ ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသတ်မှတ်သတင်းအချက်အလက် (PII) နှင့် ကာကွယ်ထားသော ကျန်းမာရေးအချက်အလက် (PHI)။ အဓိက ဥပဒေများ ပါဝင်သည်။
  • အထွေထွေဒေတာများကိုကာကွယ်စောင့်ရှောက်ရေးစည်းမျဉ်းဥပဒေ (GDPR). အီးယူဥပဒေ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာကာကွယ်သည်၊ ဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်းအတွက် သဘောတူညီချက်နှင့် တစ်ဦးချင်းစီဒေတာဝင်ရောက်ခွင့်ကို ပေးဆောင်သည်။ United Kingdom တွင် UK-GDPR ဟုခေါ်သော အလားတူဥပဒေရှိသည်။
  • ကယ်လီဖိုးနီးယားစားသုံးသူလျှို့ဝှက်ရေးဥပဒေ (CCPA)။ ကယ်လီဖိုးနီးယား၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာဥပဒေ စားသုံးသူအခွင့်အရေးကို အလေးထားပါတယ်။ ဒေတာခွဲဝေမှု.
  • ကျန်းမာရေးအာမခံ သယ်ဆောင်ရလွယ်ကူမှုနှင့် တာဝန်ခံမှုဥပဒေ (HIPAA)။ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ စည်းကမ်း လူနာ၏ကျန်းမာရေးအချက်အလက်များကို ကာကွယ်ရန်အတွက် စံနှုန်းများကို ချမှတ်သည်။ 
အသုံးပြုခြင်းနှင့် မျှဝေခြင်း ပုဂ္ဂိုလ်ရေး ဒေတာ ယင်းဥပဒေများကို ဖောက်ဖျက်ပါက စီမံခန့်ခွဲရေး ဒဏ်ကြေးငွေနှင့် အရပ်ဘက်တရားစွဲဆိုမှုများ ဖြစ်ပေါ်စေနိုင်သည်။ သို့သော် ဒါတွေ စည်းမျဥ်းစည်းကမ်းများသည် အမည်မသိဒေတာနှင့် သက်ဆိုင်ခြင်းမရှိပါ။GDPR ၏ အဆိုအရ၊ အလားတူ၊ HIPAA သည် ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းဆိုင်ရာ စံနှုန်းများကို ဖော်ပြသည်။ စည်းမျဥ်းချုပ်မဟုတ်သော အချက်အလက်ဖြစ်လာရန်အတွက် ဖယ်ရှားရမည့် အထောက်အထားများအတွက် (Safe Harbor နည်းပညာ). ဒေတာအမည်ဝှက်ခြင်းကိရိယာများ ဆော့ဖ်ဝဲလ်များသည် စနစ်ကျပြီး အကာအကွယ်ပေးထားသော အထိခိုက်မခံသော အချက်အလက်များကို ဖယ်ရှားပေးသည့် ဆော့ဖ်ဝဲများဖြစ်သည်။ ပျက်ပြင်ဆင်ထားသညဒေတာ. ၎င်းတို့သည် လုပ်ငန်းစဉ်များကို အလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးကာ ဖိုင်များနှင့် တည်နေရာအများအပြားမှ ဤအချက်အလက်ကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန်၊ ဖျက်ပစ်ရန်နှင့် အစားထိုးရန် ကူညီပေးခြင်း။ အမည်ဝှက်ခြင်းနည်းပညာများသည် ကုမ္ပဏီများ၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကိစ္စများကို လျော့ပါးစေပြီး အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာများကို ဝင်ရောက်ကြည့်ရှုနိုင်ရန် ကူညီပေးပါသည်။ သို့သော်၊ ဒေတာအမည်ဝှက်ခြင်းနည်းလမ်းအားလုံးသည် ပြီးပြည့်စုံသော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ သို့မဟုတ် ဒေတာအသုံးပြုနိုင်စွမ်းကို အာမခံချက်မပေးနိုင်ကြောင်း အသိအမှတ်ပြုရန် အရေးကြီးသည်။ အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် အမည်ဝှက်ခြင်း အလုပ်လုပ်ပုံကို ရှင်းပြသင့်သည်။

ဒေတာအမည်ဝှက်ခြင်းကိရိယာများ မည်သို့အလုပ်လုပ်သနည်း။

ဒေတာအမည်ဝှက်ခြင်း ကိရိယာများသည် အရေးကြီးသော အချက်အလက်များအတွက် ဒေတာအတွဲများကို စကင်န်ဖတ်ပြီး ၎င်းတို့ကို အတုဒေတာဖြင့် အစားထိုးပါ။ ဆော့ဖ်ဝဲလ်သည် ထိုဒေတာကို ဇယားများနှင့် ကော်လံများ၊ စာသားဖိုင်များနှင့် စကင်န်ဖတ်ထားသော စာရွက်စာတမ်းများတွင် ရှာဖွေသည်။

ဤလုပ်ငန်းစဉ်သည် လူတစ်ဦးချင်း သို့မဟုတ် အဖွဲ့အစည်းများနှင့် ချိတ်ဆက်နိုင်သည့် အစိတ်အပိုင်းများ၏ အချက်အလက်များကို ဖယ်ရှားသည်။ ဤကိရိယာများဖြင့် ဖုံးကွယ်ထားသော ဒေတာအမျိုးအစားများ ပါဝင်သည်-

 

  • ပုဂ္ဂိုလ်ရေးအရ ခွဲခြားသိမြင်နိုင်သော အချက်အလက် (PII)- အမည်များ၊ မှတ်ပုံတင်နံပါတ်များ၊ မွေးရက်စွဲများ၊ ငွေပေးချေမှုအသေးစိတ်များ၊ ဖုန်းနံပါတ်များနှင့် အီးမေးလ်လိပ်စာများ။ 
  • ကာကွယ်ထားသော ကျန်းမာရေးအချက်အလက် (PHI)- ဆေးမှတ်တမ်းများ၊ ကျန်းမာရေးအာမခံအသေးစိတ်များနှင့် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကျန်းမာရေးအချက်အလက်များကို အကျုံးဝင်ပါသည်။ 
  • ငွေကြေးဆိုင်ရာ အချက်အလက်- အကြွေးဝယ်ကတ်နံပါတ်များ၊ ဘဏ်အကောင့်အသေးစိတ်များ၊ ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုဒေတာနှင့် ကော်ပိုရိတ်အဖွဲ့အစည်းများနှင့် ချိတ်ဆက်နိုင်သော အခြားအရာများ။ 

 

ဥပမာအားဖြင့်၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှုအဖွဲ့အစည်းများသည် ကင်ဆာသုတေသနအတွက် HIPAA လိုက်နာမှုသေချာစေရန် လူနာလိပ်စာများနှင့် ဆက်သွယ်ရန်အသေးစိတ်အချက်အလက်များကို အမည်ဝှက်ပေးသည်။ GDPR ဥပဒေများကို လိုက်နာရန် ဘဏ္ဍာရေးကုမ္ပဏီတစ်ခုသည် ၎င်းတို့၏ ဒေတာအတွဲများတွင် ငွေလွှဲသည့်ရက်စွဲများနှင့် တည်နေရာများကို ဖုံးကွယ်ထားသည်။

 

အယူအဆ တူညီသော်လည်း၊ ကွဲပြားသော နည်းလမ်းများစွာ ရှိပေသည်။ အမည်ဝှက်ခြင်းဒေတာ. 

ဒေတာအမည်ဝှက်ခြင်းနည်းပညာများ

အမည်ဝှက်ထားခြင်းသည် နည်းလမ်းများစွာဖြင့် ဖြစ်ပေါ်ပြီး နည်းလမ်းအားလုံးသည် လိုက်နာမှုနှင့် အသုံးဝင်မှုအတွက် အညီအမျှ ယုံကြည်စိတ်ချရသည်မဟုတ်ပါ။ ဤအပိုင်းသည် မတူညီသော နည်းလမ်းများကြား ခြားနားချက်ကို ဖော်ပြသည်။

အမည်ဝှက်ခြင်း

Pseudonymization သည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ identifiers များကို နာမည်ဝှက်ဖြင့် အစားထိုးသည့် နောက်ပြန်လှည့်၍မရသော ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း လုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် မူရင်းဒေတာနှင့် ပြောင်းလဲထားသော မြေပုံကို သီးခြားသိမ်းဆည်းထားပြီး မြေပုံဆွဲဇယားကို ထိန်းသိမ်းထားသည်။

 

ကလောင်အမည်ပေးခြင်း၏ အားနည်းချက်မှာ ၎င်းသည် နောက်ပြန်လှည့်နိုင်သည်။ ထပ်လောင်းအချက်အလက်များဖြင့်၊ ဆိုးသွမ်းသောသရုပ်ဆောင်များသည် ၎င်းအား တစ်ဦးချင်းစီထံ ပြန်လည်ခြေရာခံနိုင်သည်။ GDPR ၏စည်းမျဉ်းများအရ၊ အမည်ဝှက်ထားသောဒေတာကို အမည်မသိဒေတာဟု မယူဆပါ။ ၎င်းသည် ဒေတာ ကာကွယ်ရေး စည်းမျဉ်းများ အောက်တွင် ရှိနေသေးသည်။

ဒေတာဖုံးကွယ်ခြင်း။

ဒေတာဖုံးကွယ်ခြင်းနည်းလမ်းသည် အရေးကြီးသောအချက်အလက်များကိုကာကွယ်ရန် ၎င်းတို့၏ဒေတာ၏ဖွဲ့စည်းပုံနှင့်ဆင်တူသော်လည်း အတုဗားရှင်းကို ဖန်တီးသည်။ ဤနည်းပညာသည် ဒေတာအစစ်အမှန်ကို ပြောင်းလဲထားသော စာလုံးများဖြင့် အစားထိုးပြီး ပုံမှန်အသုံးပြုရန်အတွက် တူညီသောဖော်မတ်ကို ထားရှိခြင်းဖြစ်သည်။ သီအိုရီအရ၊ ၎င်းသည် ဒေတာအတွဲများ၏ လည်ပတ်လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို ထိန်းသိမ်းရန် ကူညီပေးသည်။


လက်တွေ့တွင် အချက်အလက်များကို ဖုံးကွယ်ထားသည်။ လျော့နည်းစေတတ်ပါတယ်။ ဒေတာ utility. ထိန်းသိမ်းဖို့ ပျက်ကွက်နိုင်တယ်။ မူရင်းဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအတွက် အသုံးဝင်မှု နည်းပါးစေသည်။ နောက်ထပ်စိန်ခေါ်မှုတစ်ခုကတော့ ဘာကိုဖုံးအုပ်ရမလဲဆိုတာကို ဆုံးဖြတ်ခြင်းပါပဲ။ မှားယွင်းစွာလုပ်ဆောင်ပါက၊ မျက်နှာဖုံးစွပ်ဒေတာများကို ပြန်လည်ဖော်ထုတ်နိုင်သေးသည်။

Generalization (စုစည်းမှု)

ဒေတာကိုအသေးစိတ်နည်းအောင်ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် ယေဘူယျအားဖြင့် အမည်ဝှက်ထားခြင်းဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် အလားတူဒေတာများကို တစ်စုတစ်စည်းတည်း စုစည်းကာ ၎င်း၏အရည်အသွေးကို ကျဆင်းစေပြီး ဒေတာအပိုင်းအစတစ်ခုစီကို ခွဲ၍ပြောရန်ခက်ခဲစေသည်။ ဤနည်းလမ်းသည် ဒေတာအမှတ်တစ်ခုချင်းစီကို ကာကွယ်ရန် ပျမ်းမျှ သို့မဟုတ် စုစုပေါင်းထည့်ခြင်းကဲ့သို့သော ဒေတာအကျဉ်းချုပ်နည်းလမ်းများ ပါဝင်လေ့ရှိသည်။


ယေဘုယျ ချဲ့ထွင်ခြင်းသည် ဒေတာကို အသုံးမဝင်လုနီးပါး ဖြစ်စေနိုင်ပြီး၊ စုစည်းထားသော ဒေတာအတွဲများသည် အခြားအရာများနှင့် ပေါင်းစပ်လိုက်သောအခါတွင် လုံလောက်သော အသေးစိတ် de-identification ကို ပေးစွမ်းနိုင်သောကြောင့် လက်ကျန်ထုတ်ဖော်နိုင်ခြေလည်း ရှိပါသည်။ ဒေတာအရင်းအမြစ်များ.

နှောင့်ယှက်ခြင်း

Perturbation သည် တန်ဖိုးများကို စုစည်းပြီး ကျပန်းဆူညံသံများကို ပေါင်းထည့်ခြင်းဖြင့် မူရင်းဒေတာအတွဲများကို မွမ်းမံသည်။ ဒေတာအချက်များသည် အလုံးစုံဒေတာပုံစံများကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ် ၎င်းတို့၏မူလအခြေအနေအား အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေပြီး ဒေတာအချက်များကို သိမ်မွေ့စွာ ပြောင်းလဲပါသည်။

 

စိတ်အနှောင့်အယှက်ဖြစ်စေခြင်း၏ အားနည်းချက်မှာ ဒေတာကို အပြည့်အဝအမည်ဝှက်ထားခြင်းမရှိပါ။ ပြောင်းလဲမှုများသည် မလုံလောက်ပါက၊ မူလလက္ခဏာများကို ပြန်လည်ဖော်ထုတ်နိုင်သည့် အန္တရာယ်ရှိပါသည်။ 

ဒေတာဖလှယ်ခြင်း။

Swapping သည် dataset တစ်ခုရှိ attribute တန်ဖိုးများကို ပြန်လည်စီစဥ်သည့် နည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ဤနည်းလမ်းသည် အကောင်အထည်ဖော်ရန် အထူးလွယ်ကူသည်။ နောက်ဆုံးဒေတာအတွဲများသည် မူရင်းမှတ်တမ်းများနှင့် သက်ဆိုင်ခြင်းမရှိသည့်အပြင် ၎င်းတို့၏မူရင်းရင်းမြစ်များကို တိုက်ရိုက်ခြေရာခံနိုင်မည်မဟုတ်ပေ။

 

သွယ်ဝိုက်၍သော်လည်းကောင်း၊ ဒေတာအတွဲများသည် နောက်ပြန်လှည့်နိုင်သည်။ လဲလှယ်ထားသော ဒေတာသည် ကန့်သတ်ဆင့်ပွားရင်းမြစ်များပင် ထုတ်ဖော်ရန် အားနည်းပါသည်။ ထို့အပြင်၊ အချို့သောပြောင်းထားသောဒေတာများ၏ semantic ခိုင်မာမှုကို ထိန်းသိမ်းရန် ခက်ခဲသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ ဒေတာဘေ့စ်တစ်ခုတွင် အမည်များကို အစားထိုးသည့်အခါ စနစ်သည် အမျိုးသားနှင့် အမျိုးသမီးအမည်များကို ခွဲခြားရန် ပျက်ကွက်သွားနိုင်သည်။

တိုကင်ယူခြင်း

Tokenization သည် အမြတ်ထုတ်နိုင်သော တန်ဖိုးများမပါဘဲ အရေးကြီးသော အချက်အလက်ဒြပ်စင်များကို တိုကင်များဖြင့် အစားထိုးသည်။ တိုကင်ယူထားသော အချက်အလက်များသည် အများအားဖြင့် ကိန်းဂဏန်းများနှင့် အက္ခရာများ၏ ကျပန်းစာတန်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်း၏လုပ်ငန်းဆောင်တာဂုဏ်သတ္တိများကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် ဤနည်းပညာကို ငွေကြေးဆိုင်ရာ အချက်အလက်များကို ကာကွယ်ရန် မကြာခဏအသုံးပြုသည်။

 

အချို့သောဆော့ဖ်ဝဲလ်များသည် တိုကင်အခန်းငယ်များကို စီမံခန့်ခွဲရန်နှင့် အတိုင်းအတာကို ပိုမိုခက်ခဲစေသည်။ ဤစနစ်သည် လုံခြုံရေးအန္တရာယ်ကိုလည်း မိတ်ဆက်ပေးသည်- တိုက်ခိုက်သူသည် ကုဒ်ဝှက်ရေးပြခန်းမှတစ်ဆင့် ထိလွယ်ရှလွယ်သောဒေတာကို အန္တရာယ်ဖြစ်စေနိုင်သည်။

Randomization

Randomization သည် ကျပန်းနှင့် အတုအယောင် data များဖြင့် တန်ဖိုးများကို ပြောင်းလဲစေသည်။ ၎င်းသည် တစ်ဦးချင်း ဒေတာထည့်သွင်းမှုများ၏ လျှို့ဝှက်ချက်ကို ထိန်းသိမ်းရန် ကူညီပေးသည့် ရိုးရှင်းသောချဉ်းကပ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။

 

အတိအကျ စာရင်းအင်းခွဲဝေမှုကို ထိန်းသိမ်းထားလိုပါက ဤနည်းပညာသည် အလုပ်မဖြစ်ပါ။ ပထဝီဝင်ဆိုင်ရာ သို့မဟုတ် ယာယီဒေတာကဲ့သို့ ရှုပ်ထွေးသောဒေတာအတွဲများအတွက် အသုံးပြုထားသည့်ဒေတာကို အလျှော့အတင်းလုပ်ရန် အာမခံပါသည်။ မလုံလောက်သော သို့မဟုတ် မလျော်ကန်စွာ အသုံးပြုထားသော ကျပန်းပြုလုပ်ခြင်းနည်းလမ်းများသည် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာကာကွယ်မှုကို သေချာပေါက်မပေးနိုင်ပါ။

ဒေတာကို ပြန်လည်ပြုပြင်ခြင်း။

ဒေတာပြန်လည်ပြုပြင်ခြင်းသည် ဒေတာအတွဲများမှ အချက်အလက်များကို လုံးလုံးလျားလျား ဖယ်ရှားသည့် လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်- အနက်ရောင်၊ ကွက်လပ် သို့မဟုတ် စာသားနှင့် ပုံများကို ဖျက်ပစ်ခြင်း ဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် ထိလွယ်ရှလွယ် ဝင်ရောက်ခွင့်ကို တားဆီးသည်။ ထုတ်လုပ်မှုအချက်အလက် တရားဝင်နှင့် တရားဝင်စာရွက်စာတမ်းများတွင် အသုံးများသည်။ တိကျသောစာရင်းအင်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ မော်ဒယ်သင်ယူမှုနှင့် လက်တွေ့သုတေသနပြုမှုများအတွက် ဒေတာကို မသင့်လျော်ကြောင်း ထင်ရှားစေသည်။

 

ထင်ရှားသည့်အတိုင်း၊ ဤနည်းပညာများသည် အန္တရာယ်ရှိသောသရုပ်ဆောင်များကို အလွဲသုံးစားလုပ်နိုင်သည့် ကွက်လပ်များကို ချန်ထားပေးသည့် ချို့ယွင်းချက်များရှိသည်။ ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ အသုံးပြုနိုင်စွမ်းကို ကန့်သတ်ထားသည့် ဒေတာအတွဲများမှ မရှိမဖြစ်အရာများကို မကြာခဏ ဖယ်ရှားလေ့ရှိသည်။ ဤသည်မှာ နောက်ဆုံးမျိုးဆက်နည်းပညာများဖြင့် ကိစ္စမဟုတ်ပါ။

မျိုးဆက်သစ် အမည်ဝှက်ခြင်း ကိရိယာများ

ခေတ်မီအမည်ဝှက်ခြင်းဆော့ဖ်ဝဲလ်သည် ပြန်လည်ဖော်ထုတ်ခြင်း၏အန္တရာယ်ကို ပယ်ဖျက်ရန် ခေတ်မီနည်းပညာများကို အသုံးပြုထားသည်။ ၎င်းတို့သည် ဒေတာဖွဲ့စည်းပုံဆိုင်ရာ အရည်အသွေးကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ် ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ စည်းမျဉ်းများအားလုံးကို လိုက်နာရန် နည်းလမ်းများကို ပေးဆောင်သည်။

ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်း။

ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်းသည် ဒေတာအသုံးဝင်မှုကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် ဒေတာအမည်ဝှက်ခြင်းအတွက် စမတ်ကျသောချဉ်းကပ်မှုကို ပေးပါသည်။ ဤနည်းပညာသည် အမှန်တကယ်ဒေတာ၏ဖွဲ့စည်းပုံနှင့် ဂုဏ်သတ္တိများကို ထင်ဟပ်စေသည့် ဒေတာအတွဲအသစ်များကို ဖန်တီးရန် algorithms ကိုအသုံးပြုသည်။ 

 

ပေါင်းစပ်ဒေတာသည် PII နှင့် PHI တို့ကို တစ်ဦးချင်းစီ ခြေရာခံ၍မရသော အတုအယောင်ဒေတာဖြင့် အစားထိုးသည်။ ၎င်းသည် GDPR နှင့် HIPAA ကဲ့သို့သော ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာဥပဒေများနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်ကြောင်း သေချာစေသည်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်းကိရိယာများကို အသုံးပြုခြင်းဖြင့်၊ အဖွဲ့အစည်းများသည် ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာသေချာစေရန်၊ ဒေတာချိုးဖောက်မှုအန္တရာယ်များကို လျော့ပါးသက်သာစေပြီး ဒေတာမောင်းနှင်သည့်အက်ပ်လီကေးရှင်းများ၏ ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုကို အရှိန်မြှင့်ပေးသည်။

Homomorphic ကုဒ်ဝှက်ခြင်း

Homomorphic encryption ("တူညီသောဖွဲ့စည်းပုံ" အဖြစ်ဘာသာပြန်သည်) ဒေတာကို ပြောင်းလဲပေးသည်။ ciphertext သို့။ ကုဒ်ဝှက်ထားသော ဒေတာအတွဲများသည် မူရင်းဒေတာနှင့် တူညီသောဖွဲ့စည်းပုံကို ဆက်လက်ထိန်းသိမ်းထားသောကြောင့် စမ်းသပ်မှုအတွက် အထူးကောင်းမွန်သောတိကျမှုကို ရရှိစေသည်။

 

ဤနည်းလမ်းသည် ရှုပ်ထွေးသော တွက်ချက်မှုများကို တိုက်ရိုက်လုပ်ဆောင်နိုင်စေပါသည်။ ကုဒ်ဝှက်ထားသောဒေတာ ၎င်းကို ကုဒ်ဝှက်ရန် မလိုအပ်ဘဲ၊ အဖွဲ့အစည်းများသည် အများသူငှာ cloud တွင် ကုဒ်ဝှက်ထားသော ဖိုင်များကို လုံခြုံစွာ သိမ်းဆည်းနိုင်ပြီး ပြင်ပအဖွဲ့အစည်းများထံ ပြင်ပအချက်အလက်များကို စီမံဆောင်ရွက်ပေးနိုင်သည် ။ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာစည်းမျဉ်းများသည် ကုဒ်ဝှက်ထားသော အချက်အလက်များနှင့် မသက်ဆိုင်သောကြောင့် ဤဒေတာသည်လည်း လိုက်နာမှုရှိပါသည်။ 

 

သို့သော် ရှုပ်ထွေးသော အယ်လဂိုရီသမ်များသည် မှန်ကန်သော အကောင်အထည်ဖော်မှုအတွက် ကျွမ်းကျင်မှု လိုအပ်သည်။ ထို့အပြင်၊ homomorphic encryption သည် encrypted မလုပ်ထားသော data များပေါ်တွင်လုပ်ဆောင်မှုထက်ပိုမိုနှေးကွေးသည်။ စမ်းသပ်ရန်အတွက် ဒေတာကို အမြန်ဝင်ရောက်ရန် လိုအပ်သော DevOps နှင့် အရည်အသွေးအာမခံ (QA) အဖွဲ့များအတွက် အကောင်းဆုံးဖြေရှင်းချက်မဟုတ်ပေ။

ပါတီစုံတွက်ချက်မှုကို လုံခြုံအောင်ထားပါ။

Secure Multiparty Computation (SMPC) သည် အဖွဲ့ဝင်များစွာ၏ ပူးပေါင်းကြိုးပမ်းမှုဖြင့် ဒေတာအတွဲများကို ထုတ်လုပ်သည့် လျှို့ဝှက်သင်္ကေတနည်းလမ်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပါတီတစ်ခုစီသည် ၎င်းတို့၏ ထည့်သွင်းမှုကို ကုဒ်ဝှက်ခြင်း၊ တွက်ချက်မှုများ လုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် စီမံဆောင်ရွက်ထားသော အချက်အလက်များကို ရယူသည်။ ဤနည်းဖြင့် အဖွဲ့ဝင်တိုင်းသည် ၎င်းတို့၏ကိုယ်ပိုင်ဒေတာကို လျှို့ဝှက်ထားစဉ် ၎င်းတို့လိုအပ်သည့်ရလဒ်ကို ရရှိမည်ဖြစ်သည်။

 

ဤနည်းလမ်းသည် ထုတ်လုပ်လိုက်သော ဒေတာအတွဲများကို ကုဒ်ဝှက်ရန် ပါတီများစွာ လိုအပ်ပြီး ၎င်းကို ပိုမိုလျှို့ဝှက်စေသည်။ သို့သော် SMPC သည် ရလဒ်များထုတ်ပေးရန် သိသာထင်ရှားသောအချိန်လိုအပ်သည်။

ယခင်မျိုးဆက်ဒေတာအမည်ဝှက်ခြင်းနည်းပညာများမျိုးဆက်သစ် အမည်ဝှက်ခြင်း ကိရိယာများ
အမည်ဝှက်ခြင်းသီးခြားမြေပုံဆွဲဇယားကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ် ကိုယ်ပိုင်အမှတ်အသားများကို နာမည်ဝှက်ဖြင့် အစားထိုးသည်။- HR ဒေတာစီမံခန့်ခွဲမှု
- ဖောက်သည်ထောက်ခံမှုအပြန်အလှန်
- သုတေသနစစ်တမ်းများ		ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်း။ကိုယ်ရေးကိုယ်တာနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိမှုတို့ကို သေချာစေပြီး အစစ်အမှန်ဒေတာ၏ ဖွဲ့စည်းပုံကို ထင်ဟပ်စေသည့် ဒေတာအတွဲအသစ်များကို ဖန်တီးရန် အယ်လဂိုရီသမ်တစ်ခုကို အသုံးပြုသည်။- ဒေတာမောင်းနှင်သောလျှောက်လွှာဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု
- လက်တွေ့သုတေသန
- အဆင့်မြင့်မော်ဒယ်လ်
- ဖောက်သည်စျေးကွက်
ဒေတာဖုံးကွယ်ခြင်း။တူညီသောဖော်မတ်ကို ထားရှိခြင်းဖြင့် အစစ်အမှန်ဒေတာကို စာလုံးအတုများဖြင့် ပြောင်းလဲပေးသည်။- ငွေကြေးအစီရင်ခံခြင်း။
- အသုံးပြုသူလေ့ကျင့်ရေးပတ်ဝန်းကျင်		Homomorphic ကုဒ်ဝှက်ခြင်းမူရင်းဖွဲ့စည်းပုံကို ထိန်းသိမ်းထားစဉ်တွင် ဒေတာကို လျှို့ဝှက်စာဝှက်စာဝှက်အဖြစ် ပြောင်းလဲပေးကာ ကုဒ်ဝှက်ထားသော ဒေတာများကို ကုဒ်ဖျက်ခြင်းမပြုဘဲ တွက်ချက်မှုကို ခွင့်ပြုသည်။- လုံခြုံသောဒေတာလုပ်ဆောင်ခြင်း။
- ဒေတာတွက်ချက်မှု outsourcing
- အဆင့်မြင့်ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာခြင်း။
Generalization (စုစည်းမှု)ဒေတာအသေးစိတ်ကို လျှော့ချပြီး အလားတူဒေတာကို အုပ်စုဖွဲ့ပါ။- လူဦးရေစာရင်းလေ့လာမှု
- စျေးကွက်လေ့လာမှု		ပါတီစုံတွက်ချက်မှုကို လုံခြုံအောင်ထားပါ။ပါတီများစွာသည် ၎င်းတို့၏ထည့်သွင်းမှုကို ကုဒ်ဝှက်ခြင်း၊ တွက်ချက်မှုများလုပ်ဆောင်ခြင်းနှင့် ပူးတွဲရလဒ်များရရှိသည့် လျှို့ဝှက်ရေးနည်းနည်းလမ်း။- ပူးပေါင်းဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ
- လျှို့ဝှက်အချက်အလက်ပေါင်းစည်းခြင်း။
နှောင့်ယှက်ခြင်းတန်ဖိုးများကို အဝိုင်းလိုက်နှင့် ကျပန်းဆူညံသံများ ထည့်ခြင်းဖြင့် ဒေတာအတွဲများကို မွမ်းမံပါ။- စီးပွားရေးဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ
- ယာဉ်အသွားအလာပုံစံသုတေသန
- အရောင်းဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ
ဒေတာဖလှယ်ခြင်း။တိုက်ရိုက်ခြေရာခံနိုင်မှုကို တားဆီးရန်အတွက် ဒေတာအတွဲ၏ ရည်ညွှန်းချက်တန်ဖိုးများကို ပြန်လည်စီစဉ်ပေးသည်။- သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးလေ့လာမှု
- ပညာရေးဆိုင်ရာဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ
တိုကင်ယူခြင်းထိလွယ်ရှလွယ်မဟုတ်သော တိုကင်များဖြင့် အရေးကြီးသောဒေတာကို အစားထိုးသည်။- ငွေပေးချေမှုလုပ်ဆောင်ခြင်း။
- ဖောက်သည်ဆက်ဆံရေးသုတေသန
Randomizationတန်ဖိုးများကို ပြောင်းလဲရန်အတွက် ကျပန်း သို့မဟုတ် အတုအယောင်ဒေတာကို ထည့်ပါ။- Geospatial ဒေတာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာ
- အပြုအမူလေ့လာမှု
ဒေတာကို ပြန်လည်ပြုပြင်ခြင်း။ဒေတာအတွဲများမှ အချက်အလက်များကို ဖယ်ရှားခြင်း၊- ဥပဒေရေးရာစာရွက်စာတမ်းလုပ်ဆောင်ခြင်း။
- မှတ်တမ်းစီမံခန့်ခွဲမှု

ဇယား 1. ယခင်နှင့် မျိုးဆက်သစ် အမည်ဝှက်ခြင်းနည်းပညာများကြား နှိုင်းယှဉ်ချက်

ဒေတာအမည်ဝှက်ခြင်းအတွက် ချဉ်းကပ်မှုအသစ်တစ်ခုအဖြစ် Smart data de-identification

Smart de-identification AI ဖြင့် ဖန်တီးထားသော ဒေတာကို အမည်ဝှက်ပေးသည်။ ပေါင်းစပ်ပုံသဏ္ဍန်ဒေတာ. အင်္ဂါရပ်များပါရှိသော ပလပ်ဖောင်းများသည် အထိခိုက်မခံသောအချက်အလက်များကို အောက်ပါနည်းလမ်းများဖြင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်သော၊ ခွဲခြား၍မရသောဒေတာအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲပေးသည်-

  • De-identification software သည် ရှိပြီးသားဒေတာအတွဲများကိုခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာပြီး PII နှင့် PHI ကိုခွဲခြားသတ်မှတ်သည်။
  • အဖွဲ့အစည်းများသည် အတုအယောင်အချက်အလက်များဖြင့် အစားထိုးရန် အရေးကြီးသောဒေတာကို ရွေးချယ်နိုင်သည်။
  • ကိရိယာသည် လိုက်လျောညီထွေရှိသော အချက်အလက်များဖြင့် ဒေတာအတွဲအသစ်များကို ထုတ်လုပ်သည်။

အဖွဲ့အစည်းများနှင့် ပူးပေါင်း၍ အဖိုးတန်ဒေတာများကို လုံခြုံစွာ ဖလှယ်ရန် လိုအပ်သည့်အခါ ဤနည်းပညာသည် အသုံးဝင်ပါသည်။ ဒေတာများစွာကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် လိုအပ်သည့်အခါတွင်လည်း ၎င်းသည် အသုံးဝင်သည်။ relational databases ကို. 

Smart de-identification သည် တသမတ်တည်း ပုံဖော်ခြင်းဖြင့် ဒေတာအတွင်း ဆက်ဆံရေးများကို မပျက်မစီး ထိန်းသိမ်းပေးသည်။ ကုမ္ပဏီများသည် နက်ရှိုင်းသောစီးပွားရေးခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှု၊ စက်သင်ယူမှုလေ့ကျင့်မှုနှင့် လက်တွေ့စမ်းသပ်မှုများအတွက် ထုတ်လုပ်ထားသောဒေတာကို အသုံးပြုနိုင်သည်။

နည်းလမ်းများစွာဖြင့်၊ အမည်ဝှက်ခြင်းကိရိယာသည် သင့်အတွက် မှန်ကန်မှုရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် နည်းလမ်းတစ်ခု လိုအပ်ပါသည်။

မှန်ကန်သောဒေတာအမည်ဝှက်ခြင်းကိရိယာကို ဘယ်လိုရွေးချယ်မလဲ။

ဒေတာအမည်ဝှက်ခြင်းကိရိယာကို ရွေးချယ်ရာတွင် ထည့်သွင်းစဉ်းစားရမည့် အရေးကြီးသောအချက်များစာရင်းကို ကျွန်ုပ်တို့ ပြုစုထားပါသည်။
  • လည်ပတ်နိုင်မှု။ သင့်လုပ်ငန်းလည်ပတ်မှု တောင်းဆိုချက်များနှင့်အညီ အတက်အဆင်း ချဲ့ထွင်နိုင်သော ကိရိယာကို ရွေးချယ်ပါ။ တိုးမြှင့်ထားသောအလုပ်များအောက်တွင် လည်ပတ်မှုစွမ်းဆောင်ရည်ကို စမ်းသပ်ရန် အချိန်ယူပါ။
  • ပေါင်းစည်းရေး။ ဒေတာအမည်ဝှက်ခြင်း ကိရိယာများသည် သင့်လက်ရှိစနစ်များနှင့် ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုဆော့ဖ်ဝဲလ်များနှင့် ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစည်းခြင်းအပြင် စဉ်ဆက်မပြတ်ပေါင်းစပ်ခြင်းနှင့် စဉ်ဆက်မပြတ်အသုံးချခြင်း (CI/CD) ပိုက်လိုင်းတို့ကို ချောမွေ့စွာ ပေါင်းစပ်သင့်သည်။ သင်၏ဒေတာသိုလှောင်မှု၊ ကုဒ်ဝှက်ခြင်းနှင့် လုပ်ဆောင်ခြင်းပလပ်ဖောင်းများနှင့် လိုက်ဖက်ညီမှုသည် ချောမွေ့သောလုပ်ဆောင်မှုများအတွက် အရေးကြီးပါသည်။
  • တစ်သမတ်တည်းဒေတာမြေပုံဆွဲ။ အမည်မဖော်လိုသော ဒေတာသိမ်းဆည်းသူများသည် သင့်လိုအပ်ချက်အတွက် သင့်လျော်သော တိကျမှုနှင့် စာရင်းအင်းဆိုင်ရာ တိကျမှုရှိကြောင်း သေချာပါစေ။ ယခင်မျိုးဆက်အမည်ဝှက်ခြင်းနည်းပညာများသည် ဒေတာအတွဲများမှ အဖိုးတန်ဒြပ်စင်များကို ဖျက်ပစ်သည်။. သို့သော် ခေတ်မီကိရိယာများသည် ကိုးကားမှုခိုင်မာမှုကို ထိန်းသိမ်းထားပြီး အဆင့်မြင့်အသုံးပြုမှုကိစ္စများအတွက် ဒေတာကို တိကျမှန်ကန်စေသည်။
  • လုံခြုံရေး ယန္တရားများ။ စစ်မှန်သော ဒေတာအတွဲများနှင့် အတွင်းပိုင်းနှင့် ပြင်ပခြိမ်းခြောက်မှုများမှ အမည်ဝှက်ထားသော ရလဒ်များကို ကာကွယ်သည့် ကိရိယာများကို ဦးစားပေးပါ။ ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို လုံခြုံသော ဖောက်သည်အခြေခံအဆောက်အအုံ၊ အခန်းကဏ္ဍအခြေခံဝင်ရောက်ခွင့်ထိန်းချုပ်မှုများနှင့် two-factor authentication APIs များတွင် အသုံးပြုရပါမည်။
  • ကိုက်ညီသောအခြေခံအဆောက်အဦ။ ကိရိယာသည် GDPR၊ HIPAA နှင့် CCPA စည်းမျဉ်းများနှင့်အညီ ဒေတာအတွဲများကို လုံခြုံသောသိုလှောင်မှုတွင် သိမ်းဆည်းထားကြောင်း သေချာပါစေ။ ထို့အပြင်၊ မမျှော်လင့်ထားသောအမှားများကြောင့် စက်ရပ်နိုင်ခြေကိုရှောင်ရှားရန် ဒေတာအရန်ကူးခြင်းနှင့် ပြန်လည်ရယူရေးကိရိယာများကို ပံ့ပိုးပေးသင့်သည်။
  • ငွေပေးချေမှုပုံစံ။ ကိရိယာသည် သင့်ဘတ်ဂျက်နှင့် ကိုက်ညီမှုရှိမရှိ နားလည်ရန် လက်ငင်းနှင့် ရေရှည်ကုန်ကျစရိတ်များကို ထည့်သွင်းစဉ်းစားပါ။ အချို့သောကိရိယာများသည် ပိုကြီးသောလုပ်ငန်းများနှင့် အလတ်စားစီးပွားရေးလုပ်ငန်းများအတွက် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားပြီး အချို့မှာ ပြောင်းလွယ်ပြင်လွယ်မော်ဒယ်များနှင့် အသုံးပြုမှုအခြေခံအစီအစဉ်များရှိသည်။
  • နည်းပညာနှင့်ပတ်သက်သောအထောက်အပံ့။ ဖောက်သည်နှင့် နည်းပညာဆိုင်ရာ ပံ့ပိုးကူညီမှု၏ အရည်အသွေးနှင့် ရရှိနိုင်မှုကို အကဲဖြတ်ပါ။ ဝန်ဆောင်မှုပေးသူတစ်ဦးသည် သင့်အား ဒေတာအမည်ဝှက်ခြင်းကိရိယာများကို ပေါင်းစည်းရန်၊ ဝန်ထမ်းများကို လေ့ကျင့်ပေးပြီး နည်းပညာဆိုင်ရာပြဿနာများကို ကိုင်တွယ်ဖြေရှင်းရန် ကူညီပေးနိုင်ပါသည်။ 
အကြောင်းကို အများကြီး ကောက်ချက်ချနိုင်ပါတယ်။ ဒေတာအမည်ဝှက်ဆော့ဖ်ဝဲ သုံးသပ်ချက်ပလက်ဖောင်းများပေါ်တွင်။ G2၊ Gartner နှင့် PeerSpot ကဲ့သို့သော ဝဘ်ဆိုက်များသည် သင့်အား အင်္ဂါရပ်များကို နှိုင်းယှဉ်ပြီး ၎င်းတို့ကို အသုံးပြုခဲ့သည့် ကုမ္ပဏီများမှ တုံ့ပြန်ချက်ပါရှိသည်။ မကြိုက်တဲ့အရာတွေကို အထူးဂရုစိုက်ပါ။ အစမ်းသုံးခြင်းသည် tool အကြောင်း များစွာဖော်ပြနိုင်သည်။ ဖြစ်နိုင်လျှင် သရုပ်ပြဗားရှင်း သို့မဟုတ် အခမဲ့ အစမ်းသုံးသည့် ဝန်ဆောင်မှုပေးသူများကို ဦးစားပေးပါ။ အဖြေကို စမ်းသပ်နေစဉ်၊ အထက်ဖော်ပြပါ စံနှုန်းတစ်ခုစီကို စမ်းသပ်သင့်သည်။

အကောင်းဆုံးဒေတာအမည်ဝှက်ခြင်းကိရိယာ 7 ခု

ယခုရှာဖွေရမည့်အရာကို သင်သိပြီးဖြစ်သည့်အတွက် ကျွန်ုပ်တို့ယုံကြည်စိတ်ချရဆုံးသောကိရိယာများဖြစ်သည့်အရာကို ရှာဖွေကြည့်ကြပါစို့ အရေးကြီးအချက်အလက်များကို ဖုံးအုပ်ထားပါ။.

1. Syntho

Syntho Synthetic Data Platform

Syntho သည် ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်သည့်ဆော့ဖ်ဝဲလ်ဖြင့် စွမ်းဆောင်ထားသည်။ Smart de-identification အတွက် အခွင့်အလမ်းများ ပေးသည်။. ပလက်ဖောင်း၏ စည်းကမ်းအခြေခံသည့် ဒေတာဖန်တီးမှုသည် ဘက်စုံသုံးဆောင်လာကာ အဖွဲ့အစည်းများကို ၎င်းတို့၏ လိုအပ်ချက်များနှင့်အညီ ဒေတာဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။

AI စနစ်သုံး စကင်နာတစ်ခု ဒေတာအတွဲများ၊ စနစ်များနှင့် ပလပ်ဖောင်းများတစ်လျှောက် PII နှင့် PHI အားလုံးကို ခွဲခြားသတ်မှတ်သည်။ အဖွဲ့အစည်းများသည် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းစံနှုန်းများကို လိုက်နာရန် မည်သည့်ဒေတာကို ဖယ်ရှားရန် သို့မဟုတ် လှောင်ပြောင်ရန် ရွေးချယ်နိုင်သည်။ တစ်ချိန်တည်းတွင်၊ ခွဲဆက်ခြင်းအင်္ဂါရပ်သည် စမ်းသပ်ရန်အတွက် သေးငယ်သောဒေတာအတွဲများကို ပြုလုပ်စေပြီး သိုလှောင်မှုနှင့် စီမံဆောင်ရွက်ပေးသည့်အရင်းအမြစ်များအပေါ် ဝန်ထုပ်ဝန်ပိုးကို လျှော့ချပေးသည်။

အဆိုပါပလပ်ဖောင်းသည် ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ ထောက်ပံ့မှုကွင်းဆက်စီမံခန့်ခွဲမှုနှင့် ဘဏ္ဍာရေးအပါအဝင် ကဏ္ဍအသီးသီးတွင် အသုံးဝင်သည်။ အဖွဲ့အစည်းများသည် ထုတ်လုပ်ခြင်းမဟုတ်သော ဖန်တီးရန်နှင့် စိတ်ကြိုက်စမ်းသပ်မှုအခြေအနေများကို ဖန်တီးရန်အတွက် Syntho ပလပ်ဖောင်းကို အသုံးပြုသည်။

Syntho ၏ စွမ်းဆောင်ရည်များအကြောင်း ပိုမိုလေ့လာနိုင်ပါသည်။ သရုပ်ပြအစီအစဉ်ဆွဲခြင်း။.

2. K2view

K2View ဒေတာအတွဲများကို လိုက်လျောညီထွေရှိသော ဒေတာအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန် ဒီဇိုင်းထုတ်ထားသည့် ဒေတာဖုံးကွယ်ထားသည့် ပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ အဆင့်မြင့် ပေါင်းစည်းနိုင်မှုအား ခွင့်ပြုပေးသည်။ အချက်အလက်ကို အမည်ဝှက်ထားပါ။ ဒေတာဘေ့စ်များ၊ ဇယားများ၊ ဖိုင်ပြားများ၊ စာရွက်စာတမ်းများနှင့် အမွေအနှစ်စနစ်များမှ။ ၎င်းသည် မတူညီသော လုပ်ငန်းယူနစ်များအတွက် ဒေတာဘေ့စ်များကို သေးငယ်သော အခွဲများအဖြစ်သို့ ပြောင်းလဲရန်လည်း လွယ်ကူစေသည်။  ပလက်ဖောင်း ရာပေါင်းများစွာကို ကမ်းလှမ်းသည်။ အချက်အလက်များကို ဖုံးကွယ်ထားသည်။ functions များနှင့်ခွင့်ပြုပါတယ်။ ပေါင်းစပ်ဒေတာကိုထုတ်လုပ်ပါ။. ထုတ်လုပ်ထားသော ဒေတာအတွဲများတွင် မျက်နှာဖုံးစွပ်ထားသော ဒေတာများ၏ ကိုးကားခိုင်မာမှုကို ထိန်းသိမ်းထားသည်။ ထို့အပြင်၊ သိမ်းဆည်းထားသောဒေတာအား ကုဒ်ဝှက်ခြင်းအပြင် အခန်းကဏ္ဍအခြေခံနှင့် အရည်အချင်းအခြေခံဝင်ရောက်ခွင့်ထိန်းချုပ်မှုများမှတဆင့် လုံခြုံစွာ သိမ်းဆည်းထားသည်။  K2View ၏ setup သည် ရှုပ်ထွေးပြီး သင်ယူမှုမျဉ်းကွေးနှေးနေသော်လည်း၊ tool သည် programming knowledge မလိုအပ်ပါ။ ၎င်းသည် စျေးကြီးသောဆော့ဖ်ဝဲတစ်ခုဖြစ်သော်လည်း စိတ်ကြိုက်စျေးနှုန်းအစီအစဉ်များနှင့် အခမဲ့အစမ်းသုံးခြင်းကို ပေးဆောင်ပါသည်။ အန္တရာယ်အနည်းငယ်မရှိဘဲ ၎င်း၏လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းကို သင်သိနိုင်သည်။

3. Broadcom

Broadcom Test Data Manager သည် နောက်မျိုးဆက် ဒေတာအမည်ဝှက်ခြင်းနည်းပညာများဖြင့် ဒေတာအတွဲများတွင် လျှို့ဝှက်အချက်အလက်များကို ရှုပ်ထွေးစေသည်။ အခြားအရာများထဲတွင်၊ ၎င်းသည် data redacting၊ tokenization နှင့် synthetic data generation ကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။  Open APIs များသည် သင့်အား ဤကိရိယာကို CI/CD ပိုက်လိုင်းများ၊ လုပ်ငန်းထောက်လှမ်းရေးနှင့် အလုပ်စီမံခန့်ခွဲရေးစနစ်အမျိုးမျိုးတွင် အံဝင်ခွင်ကျဖြစ်စေသည်။ ဒါက စဉ်ဆက်မပြတ် လုပ်ဆောင်နိုင်ရမယ်။ ဒေတာဖုံးကွယ်ခြင်း။ လိုက်နာစောင့်ထိန်းနေစဉ်။ ၎င်း၏ သိုလှောင်မှုအင်္ဂါရပ်သည် အဖွဲ့များနှင့် ပရောဂျက်များတစ်လျှောက် အရည်အသွေးမြင့် စမ်းသပ်ဒေတာများကို ထိရောက်စွာ ပြန်လည်အသုံးပြုနိုင်စေပါသည်။ လိုက်လျောညီထွေရှိသောစျေးနှုန်းကြောင့် ဤဆော့ဖ်ဝဲသည် လုပ်ငန်းအရွယ်အစားအမျိုးမျိုးကြားတွင် ရေပန်းစားသည်။ ပွင့်ပွင့်လင်းလင်းပြောရရင် စနစ်ထည့်သွင်းမှုဟာ အချိန်ကုန်နိုင်ပါတယ်။ တောက်ပသောဘက်တွင်၊ ပံ့ပိုးပေးသူသည် တုံ့ပြန်မှုဆိုင်ရာနည်းပညာပံ့ပိုးမှုနှင့် လေ့ကျင့်ရေးလမ်းညွှန်များစွာကို ပေးပါသည်။

4. အများအားဖြင့် AI

အများစုကတော့ AI ပါ။ အဆင့်မြင့်စမ်းသပ်မှုအတွက် ကိုက်ညီသော၊ အတုဗားရှင်းများကို ထုတ်ပေးပါသည်။ အခြားသော ခေတ်မီကိရိယာများကဲ့သို့ပင်၊ ၎င်းသည် ကိန်းဂဏာန်းမှ ရက်စွဲအထိ အမျိုးမျိုးသော ဖွဲ့စည်းပုံဒေတာအမျိုးအစားများကို ကိုင်တွယ်သည်။ ပလပ်ဖောင်းသည် အလွန်အကျွံ အံဝင်ခွင်ကျ နှင့် အစွန်းအထင်းများကို တားဆီးပေးသည်၊ ပေါင်းစပ်ထားသော ဒေတာကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် မဖြစ်နိုင်သောကြောင့် နှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသည်။ ဒေတာ privacy ကို ဥပဒေများ။ အလိုလိုသိနိုင်သော ဝဘ်အခြေခံ UI သည် အလွန်အကျွံ ကုဒ်လုပ်ခြင်းမရှိဘဲ အရည်အသွေးမြင့်ဒေတာကို ဖန်တီးနိုင်စေပါသည်။ သို့သော် ပလပ်ဖောင်းတွင် သင်ယူစရာပစ္စည်းများ နည်းပါးသည်။ လုပ်ဆောင်ချက် ကိုယ်တိုင်လည်း အနည်းငယ် ကန့်သတ်ထားပါသည်။ ဥပမာအားဖြင့်၊ သင်သည် ဒေတာ အထက်တန်းကို အခြေခံ၍ အထွက်ကို ပုံသွင်း၍ မရပါ သို့မဟုတ် စိတ်ခံစားချက် အဆင့်သတ်မှတ်ချက်ကို အသေးစိတ် သတ်မှတ်၍ မရပါ။ တတ်နိုင်သော်လည်း၊ အသုံးပြုသူနှင့် ဒေတာအတန်းကန့်သတ်ချက်များနှင့်ပတ်သက်၍ စျေးနှုန်းသည် အလွန်ပွင့်လင်းမှုမရှိပါ။

5. ARX

ARX ​​ဒေတာအမည်ဝှက်ခြင်းတူးလ် အခမဲ့ဖြစ်ပြီး open-source တစ်ခုဖြစ်သည်။ အမည်ဝှက်ခြင်းကိရိယာ အမျိုးမျိုးသော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာမော်ဒယ်များနှင့် ဒေတာအသွင်ပြောင်းခြင်းနည်းလမ်းများကို ပံ့ပိုးပေးသည်။ ၎င်း၏ အသုံးဝင်မှု ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုအင်္ဂါရပ်သည် အချက်အလက်ဆုံးရှုံးမှုပုံစံများနှင့် သရုပ်ဖော်ကိန်းဂဏန်းများကို အသုံးပြု၍ အသွင်ပြောင်းဒေတာကို မူရင်းနှင့် နှိုင်းယှဉ်နိုင်စေပါသည်။ ဒီဖြေရှင်းချက်က ကိုင်တွယ်လို့ရတယ်။ ကြီးမားသောဒေတာအစု အမွေအနှစ် ဟာ့ဒ်ဝဲမှာတောင် အသုံးပြုရလွယ်ကူသော ဂရပ်ဖစ်အင်တာဖေ့စ်အပြင် ARX သည် အများသူငှာ API ပါသည့် ဆော့ဖ်ဝဲစာကြည့်တိုက်တစ်ခုကို ပံ့ပိုးပေးပါသည်။ ဤအရာက အဖွဲ့အစည်းများအား စနစ်အမျိုးမျိုးတွင် အမည်ဝှက်ထားခြင်းကို ပေါင်းစပ်ရန်နှင့် စိတ်ကြိုက်ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းနည်းလမ်းများကို တီထွင်နိုင်စေပါသည်။

6. သတိမေ့ခြင်း။

သတိမေ့ခြင်း ARX ​​၏ codebase ပေါ်တွင် တစ်စိတ်တစ်ပိုင်းတည်ဆောက်ထားသော open-source tool တစ်ခုဖြစ်ပြီး set-valued၊ tabular နှင့် data များပေါင်းစပ်ထားသော အမည်ဝှက်ကို တစ်ပိုင်းအလိုအလျောက်လုပ်ဆောင်ပေးသည်။ ဤဖြေရှင်းချက်သည် ပြင်ပအရင်းအမြစ်များမှ လူတစ်ဦးချင်းစီထံ ပြန်လည်ခြေရာခံခြင်းကို တားဆီးရန် တိုက်ရိုက်နှင့် အလယ်တန်းခွဲခြားသတ်မှတ်မှုများကို အောင်မြင်စွာဖယ်ရှားသည်။ ဤဆော့ဖ်ဝဲသည် Windows၊ Linux နှင့် MacOS ကဲ့သို့သော အဓိကလည်ပတ်မှုစနစ်များနှင့် တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်သည်။ သို့သော်၊ စဉ်ဆက်မပြတ်ပြောင်းလဲနေသော tool တစ်ခုအနေဖြင့်၊ ၎င်းသည်လုပ်ဆောင်နိုင်စွမ်းအချို့မကျန်ရှိပါ။ ဥပမာအားဖြင့်၊ Amnesia သည် အသုံးဝင်မှုအတွက် ထုတ်လုပ်ထားသော de-identified data ကို အကဲဖြတ်ခြင်း သို့မဟုတ် ပိုမိုကောင်းမွန်အောင် မလုပ်နိုင်ပါ။

7. Tonic.ai

Tonic.ai စမ်းသပ်ခြင်း၊ စက်သင်ယူခြင်းနှင့် သုတေသနအတွက် လိုက်လျောညီထွေရှိသော ဒေတာများကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်သည့် ပေါင်းစပ်ဒေတာပလပ်ဖောင်းတစ်ခုဖြစ်သည်။ ပလက်ဖောင်းသည် ပံ့ပိုးကူညီသော နည်းပညာအကူအညီဖြင့် ကျောထောက်နောက်ခံပြုထားသည့် ပရဝုဏ်အတွင်းနှင့် cloud-based အခြေခံအဆောက်အအုံဆိုင်ရာ ရွေးချယ်စရာများကို ပေးဆောင်သည်။ အပြည့်အဝတန်ဖိုးကို ကနဦးသတ်မှတ်ခြင်းနှင့် အကောင်အထည်ဖော်ရာတွင် အချိန်နှင့် အတွေ့အကြုံရှိသော အင်ဂျင်နီယာများ လိုအပ်သည်။ ပလက်ဖောင်းသည် အချို့သောအသုံးပြုမှုကိစ္စများတွင် (လက်တွေ့သုတေသနကဲ့သို့) ကို မပံ့ပိုးနိုင်သောကြောင့် သင်သည် scripts များကို စိတ်ကြိုက်ဖန်တီးရန် လိုအပ်ပါသည်။ Tonic.ai သည် အဓိကအားဖြင့် Azure SQL အချို့ဒေတာဘေ့စ်များကို မပံ့ပိုးပါ။ အခြားအသေးစိတ်မှတ်ချက်တွင်၊ စျေးနှုန်းအစီအစဉ်များကို ဝန်ဆောင်မှုပေးသူမှ တိုက်ရိုက်သတ်မှတ်ရပါမည်။

ဒေတာအမည်ဝှက်ခြင်း ကိရိယာများကို အသုံးပြုသည့် ကိစ္စများ

ဘဏ္ဍာရေး၊ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု၊ ကြော်ငြာနှင့် ပြည်သူ့ဝန်ဆောင်မှုရှိ ကုမ္ပဏီများသည် ဒေတာကိုယ်ရေးကိုယ်တာဥပဒေများနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိရန် အမည်ဝှက်ခြင်းကိရိယာများကို အသုံးပြုကြသည်။ ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသော ဒေတာအတွဲများကို အခြေအနေအမျိုးမျိုးအတွက် အသုံးပြုပါသည်။

software ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုနှင့်စမ်းသပ်ခြင်း

အမည်ဝှက်ခြင်း ကိရိယာများသည် ဆော့ဖ်ဝဲလ်အင်ဂျင်နီယာများ၊ စမ်းသပ်သူများနှင့် QA ကျွမ်းကျင်ပညာရှင်များကို PII မဖော်ပြဘဲ လက်တွေ့ကျသော ဒေတာအတွဲများနှင့် အလုပ်လုပ်နိုင်စေပါသည်။ အဆင့်မြင့်ကိရိယာများသည် အသင်းများအား လိုက်လျောညီထွေမှုပြဿနာများမရှိဘဲ လက်တွေ့ကမ္ဘာစမ်းသပ်မှုအခြေအနေများကို တုပသည့် လိုအပ်သောဒေတာကို အဖွဲ့များအား ကိုယ်တိုင်ပံ့ပိုးပေးရာတွင် ကူညီပေးပါသည်။ ၎င်းသည် အဖွဲ့အစည်းများအား ၎င်းတို့၏ ဆော့ဖ်ဝဲလ်ဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှု စွမ်းဆောင်ရည်နှင့် ဆော့ဖ်ဝဲလ်အရည်အသွေးကို မြှင့်တင်ရန် ကူညီပေးသည်။

ဖြစ်ရပ်မှန်များ-

လက်တွေ့သုတေသန

အထူးသဖြင့် ဆေးဝါးလုပ်ငန်းတွင် ဆေးသုတေသီများသည် ၎င်းတို့၏လေ့လာမှုများအတွက် လျှို့ဝှက်ရေးအချက်အလက်ကို ထိန်းသိမ်းထားရန် ဒေတာကို အမည်ဝှက်ထားကြသည်။ သုတေသီများသည် ခေတ်ရေစီးကြောင်းများ၊ လူနာလူဦးရေစာရင်းနှင့် ကုသမှုရလဒ်များကို ခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး လူနာ၏လျှို့ဝှက်ချက်ကို အန္တရာယ်မဖြစ်စေဘဲ ဆေးဘက်ဆိုင်ရာတိုးတက်မှုများကို ပံ့ပိုးပေးနိုင်သည်။

ဖြစ်ရပ်မှန်များ-

လိမ်လည်မှုတားဆီးရေး

လိမ်လည်မှုကာကွယ်ခြင်းတွင်၊ အမည်ဝှက်ခြင်းကိရိယာများသည် ငွေပေးငွေယူဒေတာကို လုံခြုံစွာခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာနိုင်ပြီး အန္တရာယ်ရှိသောပုံစံများကို ဖော်ထုတ်နိုင်စေပါသည်။ De-identification ကိရိယာများသည် လိမ်လည်မှုနှင့် အန္တရာယ်ရှာဖွေတွေ့ရှိမှုကို ပိုမိုကောင်းမွန်လာစေရန် AI ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို စစ်မှန်သောဒေတာအတွက် လေ့ကျင့်သင်ကြားပေးရန်လည်း ခွင့်ပြုပါသည်။

ဖြစ်ရပ်မှန်များ-

ဖောက်သည်စျေးကွက်

ဒေတာအမည်ဝှက်ခြင်းနည်းပညာများသည် သုံးစွဲသူများ၏ စိတ်ကြိုက်များကို အကဲဖြတ်ရာတွင် ကူညီပေးပါသည်။ အဖွဲ့အစည်းများသည် ပစ်မှတ်ထားသော စျေးကွက်ရှာဖွေရေးဗျူဟာများကို ပြုပြင်ရန်နှင့် အသုံးပြုသူအတွေ့အကြုံကို ပုဂ္ဂိုလ်ရေးသီးသန့်ပြုလုပ်ရန် ၎င်းတို့၏စီးပွားရေးလုပ်ဖော်ကိုင်ဖက်များနှင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်ထားသော အပြုအမူဆိုင်ရာဒေတာအတွဲများကို မျှဝေပါသည်။

ဖြစ်ရပ်မှန်များ-

အများသူငှာ ဒေတာထုတ်ဝေခြင်း။

အေဂျင်စီများနှင့် အစိုးရအဖွဲ့အစည်းများသည် အများသူငှာ လုပ်ဆောင်မှုများအတွက် အများသူငှာ သတင်းအချက်အလက်များကို ပွင့်လင်းမြင်သာစွာ မျှဝေပြီး စီမံဆောင်ရွက်ရန်အတွက် ဒေတာအမည်ဝှက်ကို အသုံးပြုပါသည်။ ၎င်းတို့တွင် လူမှုကွန်ရက်များနှင့် မှုခင်းမှတ်တမ်းများမှ အချက်အလက်များအပေါ် အခြေခံ၍ မှုခင်းကြိုတင်ခန့်မှန်းမှုများ၊ လူဦးရေစာရင်းနှင့် အများသူငှာ သယ်ယူပို့ဆောင်ရေးလမ်းကြောင်းများပေါ်အခြေခံ၍ မြို့ပြစီမံကိန်း သို့မဟုတ် ရောဂါပုံစံများအပေါ် အခြေခံ၍ ဒေသအနှံ့ ကျန်းမာရေးစောင့်ရှောက်မှု လိုအပ်ချက်များ ပါဝင်သည်။

ဖြစ်ရပ်မှန်များ-

ဤအရာများသည် ကျွန်ုပ်တို့ရွေးချယ်သော နမူနာအနည်းငယ်မျှသာဖြစ်သည်။ ဟိ အမည်ဝှက်ဆော့ဖ်ဝဲ ရရှိနိုင်သောဒေတာကို အများဆုံးအသုံးပြုရန် နည်းလမ်းတစ်ခုအနေဖြင့် လုပ်ငန်းအားလုံးတွင် အသုံးပြုသည်။

အကောင်းဆုံးဒေတာအမည်ဝှက်ခြင်းကိရိယာများကို ရွေးချယ်ပါ။

ကုမ္ပဏီအားလုံးက သုံးတယ်။ ဒေတာဘေ့စ်အမည်ဝှက်ဆော့ဖ်ဝဲ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ စည်းမျဉ်းများကို လိုက်နာရန်။ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်မှ ဖယ်ထုတ်လိုက်သောအခါ၊ ဒဏ်ငွေ သို့မဟုတ် ဗျူရိုကရေစီ လုပ်ငန်းစဉ်များတွင် အန္တရာယ်မရှိဘဲ ဒေတာအစုံများကို အသုံးပြုပြီး မျှဝေနိုင်သည်။

ဒေတာဖလှယ်ခြင်း၊ မျက်နှာဖုံးစွပ်ခြင်းနှင့် အစားထိုးခြင်းကဲ့သို့သော အမည်ဝှက်ခြင်းနည်းလမ်းဟောင်းများသည် မလုံခြုံပါ။ အချက်အလက်များဖော်ထုတ်ခြင်း လိုက်လျောညီထွေမဟုတ်သော သို့မဟုတ် အန္တရာယ်ဖြစ်စေသည့် ဖြစ်နိုင်ခြေတစ်ခုကျန်သေးသည်။ ထို့အပြင် past-gen အမည်မသိဆော့ဖ်ဝဲ အထူးသဖြင့် ဒေတာအရည်အသွေးကို ကျဆင်းစေတတ်သည်။ ကြီးမားသောဒေတာအစု. အဖွဲ့အစည်းများသည် အဆင့်မြင့်ပိုင်းခြားစိတ်ဖြာမှုများအတွက် ထိုဒေတာကို အားကိုး၍မရပါ။

သင်ရွေးချယ်သင့်သည်။ အကောင်းဆုံးဒေတာအမည်ဝှက်ခြင်း ဆော့ဖ်ဝဲ။ လုပ်ငန်းအများအပြားသည် ၎င်း၏ထိပ်တန်း PII ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း၊ မျက်နှာဖုံးစွပ်ခြင်းနှင့် ပေါင်းစပ်ဒေတာထုတ်လုပ်ခြင်းစွမ်းရည်များအတွက် Syntho ပလပ်ဖောင်းကို ရွေးချယ်သည်။ 


သင်ပိုမိုလေ့လာရန်စိတ်ဝင်စားပါသလား။ ကျွန်ုပ်တို့၏ထုတ်ကုန်စာရွက်စာတမ်းများကို စူးစမ်းလေ့လာရန် လွပ်လပ်စွာခံစားပါ။ သရုပ်ပြမှုအတွက် ကျွန်ုပ်တို့ကို ဆက်သွယ်ပါ။.

စာရေးသူအကြောင်း

Uliana Krainska

စီးပွားဖွံ့ဖြိုးတိုးတက်မှုဆိုင်ရာမန်နေဂျာ

Uliana KrainskaSyntho မှ Business Development Executive တစ်ဦးဖြစ်ပြီး Software Development နှင့် SaaS နယ်ပယ်တွင် နိုင်ငံတကာအတွေ့အကြုံများနှင့်အတူ VU Amsterdam မှ Digital Business and Innovation တွင် မဟာဘွဲ့ကို ရရှိထားသူဖြစ်သည်။

လွန်ခဲ့သည့်ငါးနှစ်အတွင်း Uliana သည် AI စွမ်းရည်များကို စူးစမ်းလေ့လာရန်နှင့် AI ပရောဂျက်အကောင်အထည်ဖော်မှုအတွက် မဟာဗျူဟာမြောက် စီးပွားရေးအတိုင်ပင်ခံကို ပေးအပ်ရန် ခိုင်မာသောကတိကဝတ်ကို သရုပ်ပြခဲ့သည်။

linkedin စာအိတ်

syntho လမ်းညွှန်အဖုံး

သင်၏ပေါင်းစပ်ဒေတာလမ်းညွှန်ကို ယခုသိမ်းဆည်းပါ။

  • synthetic data ဆိုတာဘာလဲ။
  • အဖွဲ့အစည်းတွေက ဘာကြောင့်သုံးတာလဲ။
  • ပေါင်းစပ်ဒေတာ အသုံးပြုသူကိစ္စများကို တန်ဖိုးထည့်ခြင်း။
  • မည်သို့စတင်ရန်
လမ်းညွှန်တောင်းဆိုပါ။
ကျွမ်းကျင်သူများထံ ဆက်သွယ်ပါ။