د محرمیت محافظت اطاعت لپاره د ډیټا نامعلوم کولو غوره وسیلې
سازمانونه د لرې کولو لپاره د ډیټا نامعلوم کولو وسیلې کاروي په شخصي توګه د پیژندلو وړ معلومات د دوی ډیټاسیټونو څخه. نه اطاعت کولی شي د تنظیم کونکو ارګانونو لخوا د لوی جریمې لامل شي د معلوماتو سرغړونه. پرته د معلوماتو بې نومول، تاسو نشئ کولی ډیټاسیټونه په بشپړ ډول وکاروئ یا شریک کړئ.
زيات شمېر د نامعلوم کولو وسیلې د بشپړ اطاعت تضمین نشي کولی. د پخوانۍ جین میتودونه ممکن شخصي معلومات د ناوړه عاملانو لخوا د پیژندنې لپاره زیانمنونکي پریږدي. ځینې د احصایوي نومونې میتودونه د ډیټاسیټ کیفیت یوې نقطې ته کم کړئ کله چې دا د اعتبار وړ نه وي اومتوک تحلیل.
موږ په سنتو به تاسو ته د نوم نه ښودلو میتودونو او د تیرو جین او راتلونکي نسل وسیلو ترمینځ کلیدي توپیرونه معرفي کړي. موږ به تاسو ته د غوره ډیټا نامعلوم کولو وسیلو په اړه ووایو او د دوی غوره کولو لپاره به کلیدي نظرونه وړاندیز کړو.
فهرست
- مصنوعي معلومات څه دي
- دا څنګه کار کوی
- ولې سازمانونه دا کاروي
- څنګه پیل کول
د ډیټا نامعلوم کولو وسیلې څه دي؟
د ډیټا نامعلوم کول په ډیټاسیټونو کې د محرم معلوماتو لرې کولو یا بدلولو تخنیک دی. سازمانونه نشي کولی په آزاده توګه موجود ډیټا ته لاسرسی ، شریک کړي او وکاروي چې په مستقیم یا غیر مستقیم ډول اشخاصو ته موندل کیدی شي.
- د عمومي معلوماتو د ساتنې مقررات) GDPR (. د EU قانون د شخصي معلوماتو محرمیت ساتي، د معلوماتو پروسس کولو لپاره د رضايت لازمي کول او د افرادو معلوماتو ته د لاسرسي حق ورکول. انګلستان یو ورته قانون لري چې د UK-GDPR په نوم یادیږي.
- د کالیفورنیا د مصرف کونکي محرمیت قانون (CCPA). د کالیفورنیا د محرمیت قانون د مصرف کونکو حقونو په اړه تمرکز کوي د ډاټا شریکول.
- د روغتیا بیمې پورټیبلیت او احتساب قانون (HIPAA). د محرمیت قانون د ناروغ د روغتیا معلوماتو خوندي کولو لپاره معیارونه رامینځته کوي.
د ډیټا نامعلوم کولو وسیلې څنګه کار کوي؟
د ډیټا نامعلوم کولو وسیلې د حساس معلوماتو لپاره ډیټا سیټونه سکین کوي او د مصنوعي معلوماتو سره یې ځای په ځای کوي. سافټویر دا ډول معلومات په جدولونو او کالمونو، متن فایلونو، او سکین شوي اسنادو کې پیدا کوي.
دا پروسه د عناصرو ډاټا پټوي چې کولی شي دا د افرادو یا سازمانونو سره اړیکه ونیسي. د دې وسیلو لخوا پټ شوي ډیټا ډولونه پدې کې شامل دي:
- په شخصي توګه د پیژندلو وړ معلومات (PII): نومونه، د پیژندنې شمیره، د زیږون نیټه، د بل کولو توضیحات، د تلیفون شمیرې، او بریښنالیک پتې.
- خوندي روغتیایی معلومات (PHI): طبي ریکارډونه، د روغتیا بیمې توضیحات، او شخصي روغتیا ډاټا پوښي.
- مالي معلومات: د کریډیټ کارت شمیرې، د بانکي حساب توضیحات، د پانګې اچونې ډاټا، او نور چې د کارپوریټ ادارو سره تړل کیدی شي.
د مثال په توګه، د روغتیا پاملرنې سازمانونه د ناروغانو پته او د اړیکو توضیحات پټوي ترڅو د سرطان څیړنې لپاره د HIPAA اطاعت ډاډمن کړي. یوه مالي شرکت د GDPR قوانینو ته غاړه ایښودلو لپاره د دوی ډیټاسیټونو کې د لیږد نیټې او ځایونه پټ کړي.
پداسې حال کې چې مفهوم ورته دی، ډیری بیلابیل تخنیکونه شتون لري د معلوماتو بې نومول.
د ډیټا نامعلوم کولو تخنیکونه
پیژندنه په ډیری لارو کې پیښیږي، او ټولې میتودونه د موافقت او کارونې لپاره مساوي باوري ندي. دا برخه د مختلفو میتودونو ترمنځ توپیر بیانوي.
تخلص کول
تخلص د بیرته راګرځیدو وړ د پیژندنې پروسه ده چیرې چې شخصي پیژندونکي د تخلص سره بدلیږي. دا د اصلي ډیټا او بدل شوي یو تر مینځ نقشه ساتي ، د نقشه کولو میز سره په جلا توګه زیرمه شوي.
د تخلص نیمګړتیا دا ده چې دا د بیرته راګرځیدو وړ ده. د اضافي معلوماتو سره، ناوړه عمل کونکي کولی شي دا بیرته فرد ته تعقیب کړي. د GDPR د مقرراتو لاندې، تخلص شوي ډاټا د نامعلومو معلوماتو په توګه نه ګڼل کیږي. دا د معلوماتو محافظت مقرراتو تابع دی.
د معلوماتو ماسک کول
د ډیټا ماسک کولو میتود د حساس معلوماتو ساتلو لپاره د دوی ډیټا جوړښتي ورته مګر جعلي نسخه رامینځته کوي. دا تخنیک د بدل شوي حروفونو سره ریښتینې ډاټا بدلوي، د عادي کارونې لپاره ورته بڼه ساتي. په تیوري کې، دا د ډیټاسیټونو عملیاتي فعالیت ساتلو کې مرسته کوي.
په عمل کې ، د معلوماتو ماسک کول ډیری وختونه کموي د معلوماتو اسانتیا. دا ممکن په ساتلو کې پاتې راشي اصلي معلوماتد ویش یا ځانګړتیاوې، دا د تحلیل لپاره لږ ګټور کوي. بله ننګونه پریکړه کول دي چې څه ماسک وکړي. که په غلط ډول ترسره شي، ماسک شوي ډاټا بیا هم پیژندل کیدی شي.
عمومي کول (مجموعه)
عمومي کول د لږ تفصیل په کولو سره ډیټا نامعلوموي. دا ورته ډیټا سره یوځای کوي او کیفیت یې کموي، دا ستونزمن کوي چې د معلوماتو انفرادي برخې جلا کړي. دا میتود اکثرا د معلوماتو لنډیز کولو میتودونه لکه د انفرادي ډیټا نقطو ساتلو لپاره اوسط یا ټولیز کول شامل دي.
ډیر عمومي کول کولی شي ډیټا تقریبا بې ګټې کړي، پداسې حال کې چې د عمومي کولو کمول ممکن کافي محرمیت وړاندې نکړي. د پاتې کیدو افشا کیدو خطر هم شتون لري ، ځکه چې راټول شوي ډیټاسیټونه ممکن لاهم د نورو سره یوځای کیدو سره کافي توضیحات غیر پیژندنه چمتو کړي. د معلوماتو سرچینې.
ګډوډي
ګډوډي د ارزښتونو په راټولولو او د تصادفي شور په اضافه کولو سره اصلي ډیټاسیټونه بدلوي. د ډیټا ټکي په لنډ ډول بدل شوي ، د دوی اصلي حالت ګډوډوي پداسې حال کې چې د عمومي ډیټا نمونې ساتي.
د ګډوډۍ نیمګړتیا دا ده چې معلومات په بشپړ ډول نامعلوم ندي. که بدلونونه کافي نه وي، د دې خطر شتون لري چې اصلي ځانګړتیاوې بیا وپیژندل شي.
د معلوماتو تبادله
بدلول یو تخنیک دی چیرې چې په ډیټاسیټ کې د ځانګړتیاو ارزښتونه له سره تنظیم شوي. دا طریقه په ځانګړې توګه د پلي کولو لپاره اسانه ده. وروستي ډیټاسیټونه د اصلي ریکارډونو سره مطابقت نلري او په مستقیم ډول د دوی اصلي سرچینو ته د موندلو وړ ندي.
په غیر مستقیم ډول، که څه هم، ډیټاسیټونه بیرته راګرځیدونکي پاتې کیږي. بدل شوي ډاټا حتی د محدودو ثانوي سرچینو سره د افشا کولو لپاره زیان منونکي دي. سربیره پردې ، د ځینې بدل شوي ډیټا سیمانټیک بشپړتیا ساتل ګران دي. د مثال په توګه، کله چې په ډیټابیس کې نومونه بدل کړئ، سیسټم ممکن د نارینه او ښځینه نومونو ترمنځ توپیر ونه کړي.
ټوکن کول
د ټوکن کولو حساس ډیټا عناصر د ټوکنونو سره ځای په ځای کوي - غیر حساس مساوي پرته له ګټې اخیستنې ارزښتونو. نښه شوي معلومات معمولا د شمیرو او حروفونو یو تصادفي تار دی. دا تخنیک اکثرا د مالي معلوماتو خوندي کولو لپاره کارول کیږي پداسې حال کې چې د هغې فعال ملکیتونه ساتي.
ځینې سافټویر د ټوکن والټونو اداره کول او اندازه کول سختوي. دا سیسټم یو امنیتي خطر هم معرفي کوي: حساس معلومات د خطر سره مخ کیدی شي که چیرې برید کوونکی د کوډ کولو والټ له لارې تیریږي.
ناڅاپه
تصادفي کول د تصادفي او جعلي ډیټا سره ارزښتونه بدلوي. دا یو مستقیم چلند دی چې د انفرادي معلوماتو ننوتلو محرمیت ساتلو کې مرسته کوي.
دا تخنیک کار نه کوي که تاسو غواړئ دقیق احصایوي توزیع وساتئ. دا تضمین شوی چې د پیچلو ډیټاسیټونو لپاره کارول شوي ډیټا سره جوړجاړی وکړي ، لکه جیوسپیټل یا لنډمهاله ډیټا. ناکافي یا په ناسم ډول پلي شوي تصادفي میتودونه نشي کولی د محرمیت محافظت تضمین کړي.
د معلوماتو کمول
د ډیټا ریډیکشن د ډیټا سیټونو څخه د معلوماتو په بشپړ ډول لرې کولو پروسه ده: تور کول ، خالي کول ، یا د متن او عکسونو له مینځه وړل. دا حساسیت ته د لاسرسي مخه نیسي د تولید ډاټا او په قانوني او رسمي اسنادو کې یو عام عمل دی. دا یوازې روښانه ده چې دا ډاټا د دقیق احصایوي تحلیلونو، ماډل زده کړې، او کلینیکي څیړنې لپاره نا مناسبه کوي.
لکه څنګه چې څرګنده ده، دا تخنیکونه نیمګړتیاوې لري چې نیمګړتیاوې پریږدي چې ناوړه لوبغاړي کولی شي ناوړه ګټه پورته کړي. دوی ډیری وختونه د ډیټاسیټونو څخه اړین عناصر لرې کوي، کوم چې د دوی کارول محدودوي. دا د وروستي نسل تخنیکونو سره قضیه نده.
د راتلونکي نسل د نومونې وسیلې
د نومونې عصري سافټویر پیچلي تخنیکونه کاروي ترڅو د بیا پیژندنې خطر رد کړي. دوی د معلوماتو د جوړښت کیفیت ساتلو په وخت کې د محرمیت ټولو مقرراتو سره مطابقت کولو لارې وړاندیز کوي.
د مصنوعي معلوماتو تولید
د مصنوعي ډیټا تولید د ډیټا افادیت ساتلو پرمهال د ډیټا نامعلوم کولو لپاره ځیرک چلند وړاندې کوي. دا تخنیک د نوي ډیټاسیټونو رامینځته کولو لپاره الګوریتم کاروي چې د ریښتیني ډیټا جوړښت او ملکیتونه منعکس کوي.
مصنوعي معلومات د PII او PHI د جعلي ډیټا سره ځای په ځای کوي چې اشخاصو ته نشي موندل کیدی. دا د معلوماتو محرمیت قوانینو سره مطابقت تضمینوي، لکه GDPR او HIPAA. د مصنوعي ډیټا تولید وسیلو په کارولو سره ، سازمانونه د معلوماتو محرمیت تضمینوي ، د ډیټا سرغړونو خطرونه کموي ، او د ډیټا پرمخ وړونکي غوښتنلیکونو پراختیا ګړندۍ کوي.
هومومورفیک کوډ کول
هومومورفیک کوډ کول (د "ورته جوړښت" په توګه ژباړه) ډاټا بدلوي په سیفر متن کې کوډ شوي ډیټاسیټونه د اصلي ډیټا په څیر ورته جوړښت ساتي، د ازموینې لپاره د غوره دقت په پایله کې.
دا طریقه تاسو ته اجازه درکوي په مستقیم ډول پیچلي محاسبې ترسره کړي کوډ شوی ډاټا پرته له دې چې لومړی یې کوډ کولو ته اړتیا ولرئ. سازمانونه کولی شي په خوندي ډول په عامه کلاوډ کې کوډ شوي فایلونه ذخیره کړي او د امنیت سره موافقت پرته دریمې ډلې ته د معلوماتو پروسس بهر کړي. دا ډاټا هم مطابقت لري، ځکه چې د محرمیت قواعد په کوډ شوي معلوماتو باندې نه پلي کیږي.
په هرصورت، پیچلي الګوریتمونه د سم پلي کولو لپاره تخصص ته اړتیا لري. سربیره پردې، د هومومورفیک کوډ کول د غیر کوډ شوي ډیټا عملیاتو په پرتله ورو دي. دا ممکن د DevOps او کیفیت تضمین (QA) ټیمونو لپاره غوره حل نه وي ، څوک چې د ازموینې لپاره ډیټا ته ګړندي لاسرسي ته اړتیا لري.
د څو ګوندونو محاسبه خوندي کړئ
سیکیور ملټي پارټي کمپیوټیشن (SMPC) د څو غړو په ګډه هڅې سره د ډیټاسیټونو رامینځته کولو یوه کریپټوګرافیک میتود دی. هر ګوند خپل آخذه کوډ کوي، محاسبې ترسره کوي، او پروسس شوي ډاټا ترلاسه کوي. پدې توګه ، هر غړی هغه پایله ترلاسه کوي چې دوی ورته اړتیا لري پداسې حال کې چې خپل معلومات پټ ساتي.
دا طریقه ډیری اړخونو ته اړتیا لري ترڅو تولید شوي ډیټاسیټونه کوډ کړي، کوم چې دا اضافي محرم کوي. په هرصورت، SMPC د پایلو تولید لپاره د پام وړ وخت ته اړتیا لري.
| د مخکیني نسل ډیټا نامعلوم کولو تخنیکونه | د راتلونکي نسل د نومونې وسیلې | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| تخلص کول | شخصي پیژندونکي د تخلص سره بدلوي پداسې حال کې چې د جلا نقشې میز ساتل. | - د HR معلوماتو مدیریت - د پیرودونکي ملاتړ متقابل عمل - د څیړنې سروې | د مصنوعي معلوماتو تولید | د نوي ډیټاسیټونو رامینځته کولو لپاره الګوریتم کاروي چې د ریښتیني ډیټا جوړښت منعکس کوي پداسې حال کې چې محرمیت او اطاعت ډاډمن کوي. | - د معلوماتو پرمخ وړونکي غوښتنلیک پراختیا - کلینیکي څیړنه - پرمختللي ماډلینګ - د پیرودونکي بازارموندنه |
| د معلوماتو ماسک کول | د جعلي حروفونو سره ریښتیني ډاټا بدلوي، ورته بڼه ساتل. | - مالي راپور ورکول - د کارونکي روزنې چاپیریال | هومومورفیک کوډ کول | د اصلي جوړښت ساتلو په وخت کې ډاټا په سیفر متن کې بدلوي، پرته له کوډ شوي ډیټا محاسبه کولو ته اجازه ورکوي. | - د معلوماتو پروسس خوندي کول - د ډیټا محاسبه بهر سورس کول - د معلوماتو پرمختللي تحلیل |
| عمومي کول (مجموعه) | د معلوماتو توضیحات کموي، د ورته معلوماتو ګروپ کول. | - د ډیموګرافیک مطالعات - د بازار مطالعه | د څو ګوندونو محاسبه خوندي کړئ | د کریپټوګرافیک میتود چیرې چې ډیری اړخونه خپل آخذه کوډ کوي ، محاسبې ترسره کوي ، او ګډې پایلې ترلاسه کوي. | - د ګډو معلوماتو تحلیل - د محرم معلوماتو راټولول |
| ګډوډي | د ارزښتونو ګردولو او تصادفي شور اضافه کولو سره ډیټاسیټونه بدلوي. | - د اقتصادي معلوماتو تحلیل - د ترافیکو نمونو څیړنه - د پلور ډاټا تحلیل | |||
| د معلوماتو تبادله | د ډیټاسیټ خاصیت ارزښتونه بیا تنظیموي ترڅو د مستقیم تعقیب کیدو مخه ونیسي. | - د ترانسپورت مطالعات - د تعلیمي معلوماتو تحلیل | |||
| ټوکن کول | حساس معلومات د غیر حساس ټکنونو سره بدلوي. | - د تادیاتو پروسس کول - د پیرودونکو اړیکو څیړنه | |||
| ناڅاپه | د ارزښتونو بدلولو لپاره تصادفي یا جعلي ډاټا اضافه کوي. | - د جغرافیایي معلوماتو تحلیل - د چلند مطالعه | |||
| د معلوماتو کمول | د ډیټاسیټونو څخه معلومات لرې کوي، | - د قانوني اسنادو پروسس کول - د ریکارډونو مدیریت | |||
جدول 1. د مخکیني او راتلونکي نسل د نومونې تخنیکونو ترمنځ پرتله کول
د سمارټ ډیټا پیژندنه د ډیټا نامعلوم کولو لپاره د یوې نوې تګلارې په توګه
د سمارټ له مینځه وړل د AI لخوا رامینځته شوي په کارولو سره ډاټا نامعلوم کوي مصنوعي جعلي ډاټا. د ځانګړتیاوو سره پلیټ فارمونه په لاندې لارو حساس معلومات په مطابقت لرونکي، نه پیژندلو وړ ډیټا بدلوي:
- د پیژندنې سافټویر موجوده ډیټاسیټونه تحلیلوي او PII او PHI پیژني.
- سازمانونه کولی شي غوره کړي چې کوم حساس معلومات د مصنوعي معلوماتو سره ځای په ځای کړي.
- دا وسیله د مطابقت لرونکي معلوماتو سره نوي ډیټاسیټونه تولیدوي.
دا ټیکنالوژي ګټوره ده کله چې سازمانونه په خوندي توګه د ارزښتناکو معلوماتو همکارۍ او تبادلې ته اړتیا لري. دا هم ګټور دی کله چې ډیټا په څو کې مطابقت ته اړتیا ولري اړوند ډیټابیس.
سمارټ ډی-پیژندنه د دوامداره نقشې کولو له لارې د معلوماتو دننه اړیکې ساتي. شرکتونه کولی شي تولید شوي ډیټا د ژورې سوداګرۍ تحلیلونو ، ماشین زده کړې روزنې ، او کلینیکي ازموینو لپاره وکاروي.
د ډیری میتودونو سره ، تاسو یوې لارې ته اړتیا لرئ ترڅو معلومه کړئ چې ایا د نومونې وسیله ستاسو لپاره سمه ده.
څنګه د سم ډیټا نامعلوم کولو وسیله غوره کړئ
- عملیاتي پیمانه. ستاسو د عملیاتي غوښتنو سره سم د پورته او ښکته کولو وړ وسیله غوره کړئ. د زیات کاري بار لاندې د عملیاتي موثریت ازموینې فشار لپاره وخت ونیسئ.
- یوځای کول د ډیټا نامعلوم کولو وسیلې باید ستاسو د موجوده سیسټمونو او تحلیلي سافټویر سره په اسانۍ سره مدغم شي ، په بیله بیا د دوامداره ادغام او دوامداره ګمارنې (CI/CD) پایپ لاین. ستاسو د معلوماتو ذخیره کولو، کوډ کولو، او پروسس کولو پلیټ فارمونو سره مطابقت د بې سیمه عملیاتو لپاره حیاتي دی.
- د معلوماتو منظم نقشه کول. ډاډ ترلاسه کړئ چې د نامعلومو معلوماتو ساتونکي بشپړتیا او احصایوي دقت لري چې ستاسو د اړتیاو لپاره مناسب دي. د مخکیني نسل د نومونې تخنیکونه د ډیټاسیټونو څخه ارزښتناک عناصر له مینځه وړي. عصري وسیلې، په هرصورت، د حوالې بشپړتیا ساتي، ډاټا د پرمختللي کارولو قضیو لپاره کافي دقیق کوي.
- د امنیت میکانیزمونه. هغه وسیلو ته لومړیتوب ورکړئ چې د داخلي او بهرنیو ګواښونو پروړاندې اصلي ډیټاسیټونه او نامعلومې پایلې ساتي. سافټویر باید په خوندي پیرودونکي زیربنا کې ځای په ځای شي ، د رول پراساس لاسرسي کنټرولونه ، او دوه فکتور تصدیق کونکي APIs.
- مطابقت لرونکی زیربنا. ډاډ ترلاسه کړئ چې وسیله ډیټاسیټونه په خوندي ذخیره کې ذخیره کوي چې د GDPR، HIPAA، او CCPA مقرراتو سره مطابقت لري. سربیره پردې ، دا باید د ډیټا بیک اپ او بیا رغونې وسیلو ملاتړ وکړي ترڅو د غیر متوقع غلطیو له امله د ځنډیدو احتمال مخه ونیسي.
- د تادیې ماډل. سمدستي او اوږدمهاله لګښتونه په پام کې ونیسئ ترڅو پوه شئ چې ایا وسیله ستاسو د بودیجې سره سمون لري. ځینې وسیلې د لویو تصدیو او متوسط سوداګریو لپاره ډیزاین شوي ، پداسې حال کې چې نور د انعطاف وړ ماډلونه او د کارونې پراساس پلانونه لري.
- تخنیکی ملاتړ. د پیرودونکو او تخنیکي ملاتړ کیفیت او شتون ارزونه. یو وړاندیز کوونکی ممکن تاسو سره د معلوماتو د نومونې وسیلو مدغم کولو کې مرسته وکړي، کارمندان وروزي، او تخنیکي مسلې حل کړي.
د 7 غوره ډیټا نامعلوم کولو وسیلې
اوس چې تاسو پوهیږئ د څه په لټه کې یاست، راځئ چې هغه څه وپلټئ چې موږ باور لرو ترټولو باوري وسیلې دي حساس معلومات ماسک کړئ.
1. سنتو
Syntho د مصنوعي ډیټا تولید سافټویر لخوا پرمخ وړل کیږي چې د هوښیارې پېژندنې فرصتونه برابروي. د پلیټ فارم د قواعدو پراساس ډیټا رامینځته کول استقامت راوړي ، سازمانونو ته وړتیا ورکوي چې د دوی اړتیاو سره سم ډیټا چمتو کړي.
د AI ځواکمن سکینر ټول PII او PHI په ډیټاسیټونو، سیسټمونو او پلیټ فارمونو کې پیژني. سازمانونه کولی شي د تنظیمي معیارونو سره مطابقت کولو لپاره کوم ډیټا لرې کړي یا مسخره کړي. په ورته وخت کې ، د سبسیټینګ ب featureه د ازموینې لپاره کوچني ډیټا سیټونو رامینځته کولو کې مرسته کوي ، د ذخیره کولو او پروسس سرچینو بار کموي.
پلیټ فارم په مختلفو سکتورونو کې ګټور دی، پشمول د روغتیا پاملرنې، د اکمالاتو لړۍ مدیریت، او مالي. سازمانونه د Syntho پلیټ فارم کاروي ترڅو غیر تولید رامینځته کړي او د دودیز ازموینې سناریوګانې رامینځته کړي.
تاسو کولی شئ د سینتو د وړتیاوو په اړه نور معلومات ترلاسه کړئ د ډیمو مهالویش کول.
2. K2view
3. براډکام
4. زیاتره AI
5. ARX
6. امینیا
7. Tonic.ai
د ډیټا نامعلوم کولو وسیلې قضیې کاروي
په مالیه، روغتیا پاملرنې، اعلاناتو، او عامه خدماتو کې شرکتونه د ډیټا محرمیت قوانینو سره مطابقت کولو لپاره د نامعلوم کولو وسیلې کاروي. د نه پیژندل شوي ډیټاسیټونه د مختلف سناریوګانو لپاره کارول کیږي.
د سافټویر پراختیا او ازموینه
د نامعلوم کولو وسیلې د سافټویر انجینرانو ، ټیسټرانو ، او QA مسلکیانو ته وړتیا ورکوي ترڅو د PII افشا کولو پرته د حقیقي ډیټاسیټونو سره کار وکړي. پرمختللي وسیلې د ټیمونو سره مرسته کوي چې د اړتیا وړ ډیټا چمتو کړي چې د رښتیني نړۍ ازموینې شرایطو سره د موافقت مسلو پرته تقلید کوي. دا د سازمانونو سره د دوی د سافټویر پراختیا موثریت او د سافټویر کیفیت ښه کولو کې مرسته کوي.
اصلي قضیې:
- د سینتو سافټویر د نامعلوم ازموینې ډاټا رامینځته کړې چې د ریښتیني معلوماتو احصایوي ارزښتونه ساتي ، پراختیا کونکو ته وړتیا ورکوي چې مختلف سناریوګانې په ډیر سرعت هڅه وکړي.
- د ګوګل د BigQuery ګودام د ډیټاسیټ نامعلوم کولو ځانګړتیا وړاندې کوي د سازمانونو سره د محرمیت مقرراتو ماتولو پرته د عرضه کونکو سره ډیټا شریکولو کې مرسته کول.
کلینیکي څیړنه
طبي څیړونکي ، په ځانګړي توګه د درملو صنعت کې ، د دوی مطالعاتو محرمیت ساتلو لپاره ډیټا پټوي. څیړونکي کولی شي رجحانات، د ناروغ ډیموګرافیک، او د درملنې پایلې تحلیل کړي، پرته له دې چې د ناروغ محرمیت له خطر سره مخ کړي طبي پرمختګونو کې مرسته وکړي.
اصلي قضیې:
- د ایراسموس میډیکل سنټر د سنتو د نامعلوم AI نسل وسیلې کاروي د طبي څیړنې لپاره د لوړ کیفیت ډیټاسیټونو تولید او شریکولو لپاره.
د درغلیو مخنیوی
د درغلیو مخنیوي کې، د نامعلوم کولو وسیلې د لیږد ډیټا خوندي تحلیل ته اجازه ورکوي، ناوړه نمونې وپیژني. د پیژندنې وسیلې هم اجازه ورکوي چې د AI سافټویر ته د ریښتیني معلوماتو په اړه روزنه ورکړي ترڅو د درغلیو او خطر کشف ښه کړي.
اصلي قضیې:
- Brighterion د ماسټرکارډ د نامعلوم شوي لیږد ډیټا په اړه روزل شوی د دې AI ماډل بډایه کولو لپاره، د درغلیو د موندلو نرخونو ته وده ورکول پداسې حال کې چې غلط مثبت کموي.
د پیرودونکي بازارموندنه
د ډیټا نامعلوم کولو تخنیکونه د پیرودونکو غوره توبونو ارزولو کې مرسته کوي. سازمانونه د خپلو سوداګریزو شریکانو سره د ناپیژندل شوي چلند ډیټاسیټونه شریکوي ترڅو د نښه شوي بازار موندنې ستراتیژیو ته وده ورکړي او د کاروونکي تجربه شخصي کړي.
اصلي قضیې:
- د Syntho ډیټا نامعلوم کولو پلیټ فارم د مصنوعي ډیټا په کارولو سره د پیرودونکي کرن دقیق وړاندوینه کړې د 56,000 کالمونو سره د 128 څخه زیاتو پیرودونکو ډیټاسیټ څخه رامینځته شوی.
د عامه معلوماتو خپرول
ادارې او دولتي ارګانونه د مختلفو عامه نوښتونو لپاره په شفافه توګه د عامه معلوماتو شریکولو او پروسس کولو لپاره د ډیټا نامعلوم کولو څخه کار اخلي. پدې کې د ټولنیزو شبکو او جرمي ریکارډونو څخه د معلوماتو پراساس د جرم وړاندوینې ، د نفوسو او عامه ترانسپورت لارو پراساس ښاري پلانونه ، یا د ناروغیو نمونو پراساس په سیمو کې د روغتیا پاملرنې اړتیاوې شاملې دي.
اصلي قضیې:
- د انډیانا پوهنتون د شاوخوا 10,000 پولیسو افسرانو څخه د نامعلوم سمارټ فون ډیټا کارولې د متحده ایالاتو په 21 ښارونو کې د ټولنیز اقتصادي فکتورونو پراساس د ګاونډیو ګزمو توپیر څرګندولو لپاره.
دا یوازې یو څو مثالونه دي چې موږ یې غوره کوو. د د نامعلوم کولو سافټویر په ټولو صنعتونو کې د وسیلې په توګه کارول کیږي ترڅو ډیری موجود ډیټا ترلاسه کړي.
د ډیټا نامعلوم کولو غوره وسیلې غوره کړئ
ټول شرکتونه کاروي د ډیټابیس نامعلوم کولو سافټویر د محرمیت مقرراتو سره مطابقت کول. کله چې د شخصي معلوماتو څخه لیرې شي، ډیټاسیټونه د جریمې یا بیوروکراټیک پروسو له خطرونو پرته کارول کیدی شي او شریک کیدی شي.
د نامعلوم کولو زاړه میتودونه لکه د ډیټا بدلول ، ماسک کول ، او ریډیکشن کافي خوندي ندي. د معلوماتو له منځه وړل یو امکان پاتې دی، کوم چې دا غیر موافق یا خطر لري. برسېره پر دې، تېر-جن نامعلوم سافټویر ډیری وختونه د معلوماتو کیفیت خرابوي، په ځانګړې توګه په کې لوی ډاټاسیټونه. سازمانونه نشي کولی د پرمختللي تحلیلونو لپاره په داسې معلوماتو تکیه وکړي.
تاسو باید د دې لپاره غوره کړئ غوره ډیټا نامعلوم کول سافټویر. ډیری سوداګرۍ د دې د لوړې درجې PII پیژندنې ، ماسک کولو ، او مصنوعي ډیټا تولید ظرفیتونو لپاره Syntho پلیټ فارم غوره کوي.
ایا تاسو لیوالتیا لرئ چې نور زده کړئ؟ زموږ د محصول اسنادو سپړلو لپاره وړیا احساس وکړئ یا د مظاهرې لپاره موږ سره اړیکه ونیسئ.
د لیکوال په اړه
د سوداګرۍ پراختیا مدیر
اولیانا کرینسکا، په Syntho کې د سوداګرۍ پراختیا اجرایوي ، د سافټویر پراختیا او SaaS صنعت کې د نړیوالې تجربې سره ، د VU امستردام څخه په ډیجیټل سوداګرۍ او نوښت کې د ماسټرۍ سند لري.
په تیرو پنځو کلونو کې، اولیانا د AI وړتیاوو سپړلو او د AI پروژې پلي کولو لپاره د ستراتیژیک سوداګرۍ مشورې چمتو کولو لپاره ثابته ژمنتیا ښودلې.
همدا اوس خپل مصنوعي ډیټا لارښود خوندي کړئ!
- مصنوعي معلومات څه شی دی؟
- ولې سازمانونه دا کاروي؟
- د مصنوعي ډیټا پیرودونکي قضیې ارزښت اضافه کول
- څنګه پیل وکړو
