క్లాసిక్ అనామకీకరణతో, వ్యక్తులను తిరిగి వెతకడానికి ఆటంకం కలిగించడానికి అసలు డేటాసెట్ని తారుమారు చేసే లేదా వక్రీకరించే అన్ని పద్దతులను మేము సూచిస్తాము.
ఆచరణలో మనం చూసే క్లాసిక్ అనామకత్వానికి సాధారణ ఉదాహరణలు సాధారణీకరణ, అణచివేత / తుడిచిపెట్టడం, మారుపేరు మరియు వరుస మరియు కాలమ్ షఫ్లింగ్.
దీనితో సంబంధిత ఉదాహరణలతో ఆ పద్ధతులు.
టెక్నిక్ | అసలు డేటా | తారుమారు చేసిన డేటా |
సాధారణీకరణం | సుమారు ఏళ్ల వయస్సు | 25 నుండి 30 సంవత్సరాల మధ్య |
అణచివేత / తుడవడం | info@syntho.ai | xxxx@xxxxxxx.xx |
మారుపేరు | ఆమ్స్టర్డ్యామ్ | hVFD6td3jdHHj78ghdgrewui6 |
అడ్డు వరుస మరియు కాలమ్ షఫులింగ్ | సమలేఖనం చేయబడింది | షఫుల్ చేయబడింది |
క్లాసిక్ అనామక సాంకేతికతలతో డేటాసెట్ను మార్చడం వలన 2 కీలు నష్టాలు ఏర్పడతాయి:
మేము ఆ 2 ముఖ్య ప్రతికూలతలు, డేటా యుటిలిటీ మరియు గోప్యతా రక్షణను ప్రదర్శిస్తాము. వర్తించే అణచివేత మరియు సాధారణీకరణతో మేము ఈ క్రింది ఉదాహరణతో చేస్తాము.
గమనిక: మేము చిత్రాలను దృష్టాంత ప్రయోజనాల కోసం ఉపయోగిస్తాము. నిర్మాణాత్మక డేటాసెట్ల కోసం అదే సూత్రం ఉంది.
ఇది డేటా యుటిలిటీ మరియు ప్రైవసీ ప్రొటెక్షన్ మధ్య ట్రేడ్-ఆఫ్ను పరిచయం చేస్తుంది, ఇక్కడ క్లాసిక్ అనామక పద్ధతులు ఎల్లప్పుడూ రెండింటి యొక్క సబ్ప్టిమల్ కలయికను అందిస్తాయి.
లేదు. ఇది పెద్ద దురభిప్రాయం మరియు అనామక డేటాకి దారితీయదు. మీ డేటాసమితిని అజ్ఞాతం చేయడానికి మీరు ఇప్పటికీ దీన్ని వర్తింపజేస్తున్నారా? అప్పుడు ఈ బ్లాగ్ మీరు తప్పక చదవాలి.
సింథో తాజా డేటా రికార్డుల యొక్క పూర్తిగా కొత్త డేటాసెట్ను రూపొందించడానికి సాఫ్ట్వేర్ను అభివృద్ధి చేస్తుంది. నిజమైన వ్యక్తులను గుర్తించే సమాచారం కేవలం సింథటిక్ డేటాసెట్లో ఉండదు. సింథటిక్ డేటా సాఫ్ట్వేర్ ద్వారా సృష్టించబడిన కృత్రిమ డేటా రికార్డ్లను కలిగి ఉన్నందున, వ్యక్తిగత డేటా కేవలం గోప్యతా ప్రమాదాలు లేని పరిస్థితికి దారితీయదు.
సింథోలో ప్రధాన వ్యత్యాసం: మేము మెషిన్ లెర్నింగ్ను వర్తింపజేస్తాము. పర్యవసానంగా, మా పరిష్కారం సింథటిక్ డేటాసెట్లో అసలు డేటాసెట్ యొక్క నిర్మాణం మరియు లక్షణాలను పునరుత్పత్తి చేస్తుంది, ఫలితంగా గరిష్ట డేటా-యుటిలిటీ వస్తుంది. దీని ప్రకారం, అసలు డేటాను ఉపయోగించడంతో పోలిస్తే సింథటిక్ డేటాను విశ్లేషించేటప్పుడు మీరు అదే ఫలితాలను పొందగలుగుతారు.
ఈ కేస్ స్టడీ అసలు డేటాతో పోలిస్తే మా సింథో ఇంజిన్ ద్వారా ఉత్పత్తి చేయబడిన సింథటిక్ డేటా నుండి వివిధ గణాంకాలను కలిగి ఉన్న మా నాణ్యత నివేదిక నుండి ముఖ్యాంశాలను ప్రదర్శిస్తుంది.
ముగింపులో, సింథటిక్ డేటా అనేది డేటా-యుటిలిటీ మరియు ప్రైవసీ-ప్రొటెక్షన్ మధ్య సాధారణ సబ్-ఆప్టిమల్ ట్రేడ్-ఆఫ్ను అధిగమించడానికి ప్రాధాన్యత కలిగిన పరిష్కారం, అన్ని క్లాసిక్ అనామక పద్ధతులు మీకు అందిస్తాయి.
ముగింపులో, డేటా-యుటిలిటీ మరియు ప్రైవసీ ప్రొటెక్షన్ కోణం నుండి, మీ యూజ్-కేస్ అనుమతించినప్పుడు ఒకరు ఎల్లప్పుడూ సింథటిక్ డేటాని ఎంచుకోవాలి.
విశ్లేషణ కోసం విలువ | గోప్యతా ప్రమాదం | |
సింథటిక్ డేటా | అధిక | గమనిక |
నిజమైన (వ్యక్తిగత) డేటా | అధిక | అధిక |
తారుమారు చేసిన డేటా (క్లాసిక్ 'అనామకీకరణ' ద్వారా) | తక్కువ మధ్యస్థం | మధ్యస్థ-అధిక |
సింథో ద్వారా సింథటిక్ డేటా రెండింటిని గరిష్టీకరించడం ద్వారా క్లాసిక్ అనామక పద్ధతులు తక్కువగా ఉండే ఖాళీలను పూరిస్తాయి డేటా-యుటిలిటీ మరియు గోప్యత-రక్షణ.