Kwa nini kutambulika kwa kawaida (na jina bandia) haileti data isiyojulikana
Blogi hii inashughulikia mada zifuatazo:
- Je! Ni kutambulisha kwa kawaida?
- Je! Ni shida gani za kutokujulikana kwa kitabia?
- Kwa nini mbinu za ujanibishaji wa kawaida hutoa mchanganyiko mdogo kati ya data-utlity na ulinzi wa faragha?
- Takwimu za Synthetic ni tofauti vipi?
- Kwa nini bado utumie data ya kibinafsi ikiwa unaweza kutumia data ya sintetiki?
Je! Ni kutambulisha kwa kawaida?
Kwa kutambulika kwa kawaida, tunamaanisha mbinu zote ambapo mtu huharibu au kupotosha hifadhidata ya asili kuzuia kufuata watu nyuma.
Mifano ya kawaida ya ujulikanaji wa kawaida ambao tunaona katika mazoezi ni ujumlishaji, ukandamizaji / ufutaji, jina bandia na safu na safu ya safu.
Hizi mbinu hizo na mifano inayolingana.
| Mbinu | Takwimu halisi | Takwimu zilizodhibitiwa |
| Generalization | 27 umri wa miaka | Kati ya miaka 25 na 30 |
| Ukandamizaji / Kuifuta | info@syntho.ai | xxx@xxxxxx.xx |
| Jina bandia | Amsterdam | hVFD6td3jdHHj78ghdgrewui6 |
| Mstari na safu ya safu | Iliyotengwa | Imechanganywa |
Je! Ni shida gani za kutokujulikana kwa kitabia?
Kudhibiti mkusanyiko wa data na mbinu za ujanibishaji wa kawaida husababisha shida 2 za funguo:
- Kupotosha matokeo ya mkusanyiko wa data katika kupungua kwa ubora wa data (yaani matumizi ya data). Hii inaleta kanuni ya kawaida ya takataka.
- Hatari ya faragha itapunguzwa, lakini atakuwepo kila wakati. Inakaa na kudanganywa toleo la mkusanyiko wa data ya asili na mahusiano ya 1-1.
Tunaonyesha ubaya 2 muhimu, matumizi ya data na ulinzi wa faragha. Tunafanya hivyo na kielelezo kifuatacho na ukandamizaji uliotumika na ujumlishaji.
Kumbuka: tunatumia picha kwa madhumuni ya kuonyesha. Kanuni hiyo hiyo inashikilia seti za data zilizopangwa.
- Kushoto: matumizi kidogo ya matokeo ya kutambulisha kwa kawaida katika kielelezo cha mwakilishi. Walakini, mtu huyo anaweza kutambuliwa kwa urahisi na hatari ya faragha ni muhimu.
- Haki: matumizi mazito ya utaftaji wa kawaida husababisha ulinzi mkali wa faragha. Walakini, mfano huo haufai.
Mbinu za kawaida za kujulikana hutoa mchanganyiko mdogo kati ya utumiaji wa data na ulinzi wa faragha.
Hii inaleta biashara kati ya matumizi ya data na ulinzi wa faragha, ambapo mbinu za ujanibishaji wa kawaida hutoa mchanganyiko wa jumla wa zote mbili.
Je! Kuondoa vitambulisho vyote vya moja kwa moja (kama vile majina) ni suluhisho?
Hapana. Hii ni dhana kubwa mbaya na haileti data isiyojulikana. Je! Bado unatumia hii kama njia ya kutambulisha hifadhidata yako? Basi blogi hii ni lazima usomewe kwako.
Takwimu za Synthetic ni tofauti vipi?
Syntho inakua programu ya kutengeneza hifadhidata mpya kabisa ya rekodi mpya za data. Habari ya kutambua watu halisi haipo kwenye mkusanyiko wa data. Kwa kuwa data ya sintetiki ina rekodi za data bandia zinazozalishwa na programu, data ya kibinafsi haionekani tu na kusababisha hali isiyo na hatari ya faragha.
Tofauti kuu huko Syntho: tunatumia ujifunzaji wa mashine. Kwa hivyo, suluhisho letu linazalisha muundo na mali ya hifadhidata ya asili katika hifadhidata ya sintetiki inayosababisha utumiaji wa data ulioboreshwa. Ipasavyo, utaweza kupata matokeo sawa wakati wa kuchambua data ya sintetiki ikilinganishwa na kutumia data asili.
Utafiti huu inaonyesha muhtasari kutoka kwa ripoti yetu ya ubora iliyo na takwimu anuwai kutoka kwa data ya sintetiki iliyozalishwa kupitia Injini yetu ya Syntho ikilinganishwa na data asili.
Kwa kumalizia, data ya sintetiki ndiyo suluhisho linalopendelewa kushinda biashara ya kawaida kati ya matumizi ya data na ulinzi wa faragha, ambayo mbinu zote za ujanibishaji zinakupa.
Kwa hivyo, kwanini utumie data halisi (nyeti) wakati unaweza kutumia data ya sintetiki?
Kwa kumalizia, kutoka kwa utumiaji wa data na mtazamo wa ulinzi wa faragha, mtu anapaswa kuchagua data ya maandishi wakati kesi yako ya utumiaji inaruhusu hivyo.
| Thamani ya uchambuzi | Hatari ya faragha | |
| Takwimu za bandia | High | hakuna |
| Data halisi (ya kibinafsi) | High | High |
| Takwimu zilizodhibitiwa (kupitia 'kutokujulikana' kwa kawaida) | Chini ya Kati | Kati High |
Takwimu za synthetic na Syntho hujaza mapengo ambapo mbinu za ujanibishaji wa kawaida hupungukiwa kwa kuongeza zote mbili matumizi ya data na faragha-ulinzi.