地球全体がオンラインで接続されており、私たちはまた、計り知れない量のデータをまとめて生成しています。 このデータはオンラインで保存され、簡単に取得できるように分離されていますが、データの悪用により、プライバシーの複雑さやその他の脅威も増加しています。 この記事では、データ匿名化モデルの重要性を強調しました。
記事からの重要なポイントは次のとおりです-
- データ匿名化は、個人の個人識別情報をデータから分離するプロセスです。 また、機械学習 (ML) 技術の現状では、提供された個人情報に基づいてパターンを検出し、人物を識別することは簡単です。 したがって、これらのモデルに規制をかけることが重要です。
- 現在、データ匿名化モデルを使用して、あちこちに移動する特定の情報を削減しています。 HIPAA は、データの匿名化のために XNUMX つの承認された方法を推奨しています。 これらの方法は、専門家の判断とセーフハーバー方式です。
- 企業は、データまたは識別子を記録から完全に削除するか、匿名化 API を使用してこれらの識別子をデータセットから削除するかを選択できます。 ただし、前者の方法は効果的ですが、さまざまな検索のために社内でデータを取得したい場合、後者の方法は困難になる可能性があります。
ここに記事全文を読む：
https://www.techgogoal.com/2021/07/17/the-complexities-of-data-de-identification-in-layman-terms/
