TechGogoal – Shaip

Ein Leitfaden für Laien zur Komplexität der Daten-De-Identifikation

Der gesamte Planet ist online und vernetzt und wir generieren auch gemeinsam unermessliche Datenmengen. Da diese Daten online gespeichert und für einen einfachen Abruf getrennt werden, nimmt jedoch mit der Datenausbeutung auch die Komplexität der Privatsphäre und anderer Bedrohungen zu. Dieser Artikel betonte die Bedeutung des Modells zur Anonymisierung von Daten.

Die wichtigsten Erkenntnisse aus dem Artikel sind hier:

  • Die Anonymisierung von Daten ist der Prozess der Trennung der persönlichen Identität einer Person von ihren Daten. Und mit dem aktuellen Stand der Technologien des maschinellen Lernens (ML) ist es einfach, Muster zu erkennen und Personen anhand der bereitgestellten personenbezogenen Daten zu identifizieren. Daher ist es wichtig, Vorschriften für diese Modelle zu erlassen.
  • Jetzt mit Daten-Deidentifikationsmodellen, um bestimmte Informationen zu reduzieren, die hier und da hin und her gehen. HIPAA empfiehlt zwei zugelassene Methoden zur Anonymisierung von Daten. Diese Methoden sind die Expertenbestimmung und die Safe-Harbor-Methode.
  • Unternehmen können entweder Daten oder ihre Identifikatoren vollständig aus ihren Aufzeichnungen entfernen oder sie können die De-Identifikations-API verwenden, um diese Identifikatoren aus ihren Datensätzen zu entfernen. Die erste Methode ist jedoch effektiv, aber Sie möchten die Daten möglicherweise intern für verschiedene Suchen abrufen, während die zweite Option möglicherweise schwierig wird.

Lesen Sie den ganzen Artikel hier:

https://www.techgogoal.com/2021/07/17/the-complexities-of-data-de-identification-in-layman-terms/

Social Share

Lassen Sie uns noch heute Ihre Anforderungen an KI-Trainingsdaten besprechen.