Klasik anonimleştirme (ve takma adlaştırma) neden anonim verilerle sonuçlanmaz?
Bu blog aşağıdaki konuları kapsar:
- Klasik anonimleştirme nedir?
- Klasik anonimleştirmenin dezavantajları nelerdir?
- Klasik anonimleştirme teknikleri neden veri kullanımı ve gizlilik koruması arasında optimal olmayan bir kombinasyon sunuyor?
- Sentetik Veriler nasıl farklıdır?
- Sentetik verileri kullanabiliyorsanız neden hala kişisel verileri kullanıyorsunuz?
Klasik anonimleştirme nedir?
Klasik anonimleştirme ile, kişilerin geriye doğru izlenmesini engellemek için orijinal bir veri setini manipüle eden veya bozan tüm metodolojileri kastediyoruz.
Klasik anonimleştirmenin pratikte gördüğümüz tipik örnekleri genelleme, bastırma/silme, takma isimlendirme ve satır ve sütun karıştırmadır.
Bu vesile ile ilgili örneklerle bu teknikler.
| Teknik | Orijinal veriler | Manipüle edilmiş veriler |
| Genelleme | 27 yaşında | 25-30 yaş arası |
| Bastırma / Silme | info@syntho.ai | xxxx@xxxxxx.xx |
| Takma isimlendirme | Amsterdam | hVFD6td3jdHHj78ghdgrewui6 |
| Satır ve sütun karıştırma | Hizalı | karıştırıldı |
Klasik anonimleştirmenin dezavantajları nelerdir?
Klasik anonimleştirme teknikleriyle bir veri kümesini manipüle etmek, 2 temel dezavantaja neden olur:
- Bir veri kümesini deforme etmek, veri kalitesinin düşmesine neden olur (yani veri yardımcı programı). Bu, klasik çöp içeri çöp dışarı ilkesini tanıtır.
- Gizlilik riski azaltılacak, ancak her zaman mevcut olacak. Orijinal veri setinin 1-1 ilişkileri ile kalır ve manipüle edilmiş versiyonudur.
Bu 2 önemli dezavantajı, veri yardımcı programını ve gizlilik korumasını gösteriyoruz. Bunu, uygulanan bastırma ve genelleme ile aşağıdaki çizimle yapıyoruz.
Not: Görselleri açıklama amaçlı kullanıyoruz. Aynı ilke, yapılandırılmış veri kümeleri için de geçerlidir.
- Sol: Klasik anonimleştirmenin küçük bir uygulaması, temsili bir örnekle sonuçlanır. Bununla birlikte, birey kolayca tanımlanabilir ve mahremiyet riski önemlidir.
- Sağ: Klasik anonimleştirmenin ciddi şekilde uygulanması, güçlü gizlilik koruması sağlar. Ancak, illüstrasyon işe yaramaz hale gelir.
Klasik anonimleştirme teknikleri, veri kullanımı ve gizlilik koruması arasında optimal olmayan bir kombinasyon sunar.
Bu, klasik anonimleştirme tekniklerinin her zaman her ikisinin de optimal olmayan bir kombinasyonunu sunduğu veri kullanımı ve gizlilik koruması arasındaki dengeyi ortaya koymaktadır.
Tüm doğrudan tanımlayıcıları (adlar gibi) veri kümesinden kaldırmak bir çözüm mü?
Hayır. Bu büyük bir yanlış anlamadır ve anonim verilerle sonuçlanmaz. Bunu hala veri kümenizi anonimleştirmenin bir yolu olarak mı uyguluyorsunuz? O zaman bu blog sizin için mutlaka okunmalı.
Sentetik Veriler nasıl farklıdır?
Syntho, yeni veri kayıtlarından oluşan tamamen yeni bir veri seti oluşturmak için yazılım geliştirir. Gerçek kişileri tanımlamaya yönelik bilgiler, sentetik bir veri kümesinde mevcut değildir. Sentetik veriler, yazılım tarafından oluşturulan yapay veri kayıtlarını içerdiğinden, kişisel veriler mevcut değildir ve bu da gizlilik riski olmayan bir duruma neden olur.
Syntho'daki temel fark: makine öğrenimi uyguluyoruz. Sonuç olarak, çözümümüz, orijinal veri kümesinin yapısını ve özelliklerini sentetik veri kümesinde yeniden üreterek maksimum veri kullanımı sağlar. Buna göre, sentetik verileri analiz ederken orijinal verileri kullanmaya kıyasla aynı sonuçları elde edebileceksiniz.
Bu vaka çalışması orijinal verilere kıyasla Syntho Motorumuz aracılığıyla oluşturulan sentetik verilerden çeşitli istatistikler içeren kalite raporumuzdan önemli noktaları gösterir.
Sonuç olarak, sentetik veriler, tüm klasik anonimleştirme tekniklerinin size sunduğu, veri-faydalılığı ve mahremiyet-koruma arasındaki tipik alt-optimal dengenin üstesinden gelmek için tercih edilen çözümdür.
Peki, sentetik verileri kullanmak varken neden gerçek (hassas) verileri kullanasınız?
Sonuç olarak, veri kullanımı ve gizlilik koruması açısından, kullanım durumunuz izin verdiğinde her zaman sentetik verileri tercih etmelisiniz.
| Analiz için değer | Gizlilik riski | |
| Sentetik veriler | Yüksek | Hayır |
| Gerçek (kişisel) veriler | Yüksek | Yüksek |
| Manipüle edilmiş veriler (klasik 'anonimleştirme' yoluyla) | Düşük Orta | Orta Yüksek |
Syntho'nun sentetik verileri, her ikisini de en üst düzeye çıkararak klasik anonimleştirme tekniklerinin yetersiz kaldığı boşlukları doldurur. veri yardımcı programı ve Gizlilik koruması.