డేటా అనామకరణ అంటే ఏమిటి
డేటా అనామకరణ డేటాబేస్ నుండి వ్యక్తిగతంగా గుర్తించదగిన సమాచారాన్ని తొలగించడం లేదా గుప్తీకరించడం ద్వారా ప్రైవేట్ లేదా సున్నితమైన డేటాను రక్షించడానికి ప్రయత్నిస్తుంది. సేకరించిన మరియు పంచుకున్న డేటా యొక్క సమగ్రతను కొనసాగిస్తూ ఒక వ్యక్తి లేదా సంస్థ యొక్క ప్రైవేట్ కార్యకలాపాలను రక్షించే ఉద్దేశ్యంతో డేటా అనామీకరణ జరుగుతుంది. డేటా అనామకరణను "డేటా అస్పష్టత", "డేటా మాస్కింగ్" లేదా "డేటా డి-ఐడెంటిఫికేషన్" అని కూడా పిలుస్తారు.
డేటా అనామకరణను విచ్ఛిన్నం చేస్తుంది
కార్పొరేషన్లు తమ వ్యాపార కార్యకలాపాల యొక్క సాధారణ కోర్సులో అపారమైన సున్నితమైన డేటాను ఉత్పత్తి చేస్తాయి, నిల్వ చేస్తాయి మరియు ప్రాసెస్ చేస్తాయి. వివిధ రంగాలు మరియు దేశాలలో ఉత్పత్తి చేయబడిన మరియు పంచుకోబడిన డేటాలో సంబంధిత సమాచారం దొరికినందున సాంకేతిక పరిజ్ఞానం పురోగతి సాధించింది. టెక్నాలజీలో ఫైనాన్షియల్ ఇన్నోవేషన్ (ఫిన్‌టెక్) ఖాతాదారులకు ఆర్థిక సేవలను అనుకూలీకరించిన విధానంలో అనంతమైన పురోగతి సాధించింది, సోషల్ మీడియా మరియు ఇ-కామర్స్ సంస్థలు వంటి రంగాల నుండి భాగస్వామ్యం చేయబడిన డేటాకు ధన్యవాదాలు. డిజిటల్ మీడియా మరియు ఇ-కామర్స్ సంస్థల మధ్య పంచుకున్న డేటా రెండు రంగాలు తమ సైట్లలోని ఉత్పత్తులను ఒక నిర్దిష్ట వినియోగదారు లేదా వినియోగదారునికి బాగా ప్రచారం చేయడానికి సహాయపడ్డాయి. ఏదేమైనా, డేటాబేస్లో సంకలనం చేయబడిన క్లయింట్ల గుర్తింపులను రాజీ పడకుండా షేర్డ్ డేటా ఉపయోగకరంగా ఉండటానికి, అనామకరణను ఉపయోగించాలి.
ప్రాక్టీస్‌లో డేటా అనామకరణ
డేటా షేరింగ్ యొక్క సమగ్రతను ప్రోత్సహించేటప్పుడు ఆరోగ్య సంరక్షణ, ఆర్థిక మరియు డిజిటల్ మీడియా పరిశ్రమల వంటి సున్నితమైన సమాచారంతో వ్యవహరించే చాలా పరిశ్రమలు డేటా అనామకరణను నిర్వహిస్తాయి. ఒకే సంస్థలోని దేశాలు, పరిశ్రమలు మరియు విభాగాల మధ్య డేటాను పంచుకునేటప్పుడు డేటా అనామీకరణ అనాలోచిత బహిర్గతం ప్రమాదాన్ని తగ్గిస్తుంది. ఉదాహరణకు, ఒక ఆసుపత్రి తన రోగులపై రహస్య డేటాను మెడికల్ రీసెర్చ్ ల్యాబ్ లేదా ce షధ సంస్థకు పంచుకుంటుంది, అది తన రోగులను అనామకంగా ఉంచితే నైతికంగా అలా చేయగలదు. వయస్సు, అనారోగ్యాలు, ఎత్తు, బరువు, లింగం, జాతి మొదలైన వైద్య పరిశోధనలకు అవసరమైన ముఖ్యమైన భాగాలను వదిలివేసేటప్పుడు, దాని రోగుల పేర్లు, సామాజిక భద్రత సంఖ్యలు, పుట్టిన తేదీలు మరియు చిరునామాలను భాగస్వామ్య జాబితా నుండి తొలగించడం ద్వారా ఇది చేయవచ్చు.
డేటా అనామకరణ పద్ధతులు
డేటా యొక్క అనామకరణం తొలగింపు, గుప్తీకరణ, సాధారణీకరణ మరియు ఇతరుల హోస్ట్‌తో సహా వివిధ మార్గాల్లో జరుగుతుంది. ఒక సంస్థ సేకరించిన దాని డేటా నుండి వ్యక్తిగతంగా గుర్తించదగిన సమాచారాన్ని (PII) తొలగించవచ్చు లేదా ఈ సమాచారాన్ని బలమైన పాస్‌ఫ్రేజ్‌తో గుప్తీకరించవచ్చు. ఒక వ్యాపారం దాని డేటాబేస్లో సేకరించిన సమాచారాన్ని సాధారణీకరించాలని కూడా నిర్ణయించుకోవచ్చు. ఉదాహరణకు, రిటైల్ రంగంలో ఐదుగురు CEO లు సంపాదించిన ఖచ్చితమైన స్థూల ఆదాయాన్ని ఒక పట్టికలో కలిగి ఉంది. నమోదైన ఆదాయాలు 20 520, 000, 10 230, 000, $ 109, 000, 75 875, 000 మరియు 4 124, 000 అని అనుకుందాం. ఈ సమాచారాన్ని “<$ 500, 000” మరియు “≥, 000 500, 000” వంటి వర్గాలుగా సాధారణీకరించవచ్చు. డేటా అస్పష్టంగా ఉన్నప్పటికీ, ఇది ఇప్పటికీ వినియోగదారుకు ఉపయోగపడుతుంది.
డేటా అనామకరణ రీజనింగ్
డేటా అనామకరణ అంటే వర్గీకృత సమాచారం పరిశుభ్రమైనది మరియు ముసుగు ఒక ఉల్లంఘన జరిగితే, పొందిన డేటా నేరస్థులకు పనికిరాని విధంగా చేయాలి. ప్రతి సంస్థలో డేటాను రక్షించాల్సిన అవసరం అధిక ప్రాధాన్యతతో ఉండాలి, ఎందుకంటే తప్పు చేతుల్లోకి వచ్చే వర్గీకృత సమాచారం దుర్వినియోగం కావచ్చు, ఉద్దేశపూర్వకంగా లేదా అనుకోకుండా. సున్నితమైన క్లయింట్ సమాచారాన్ని నిర్వహించేటప్పుడు సున్నితత్వం లేకపోవడం వ్యాపారాలకు అధిక వ్యయంతో రావచ్చు, ఎందుకంటే నియంత్రణ అధికారులు స్థూల నిర్లక్ష్యాన్ని తగ్గించుకుంటారు. క్రెడిట్ కార్డ్ ఉల్లంఘన జరిగితే పిసిఐ డిఎస్ఎస్ (పేమెంట్ కార్డ్ ఇండస్ట్రీ డేటా సెక్యూరిటీ స్టాండర్డ్) వంటి చట్టపరమైన మరియు సమ్మతి అవసరాలు ఆర్థిక సంస్థలపై భారీ జరిమానాలు విధిస్తాయి. పిపెడా, కెనడియన్ చట్టం, కార్పొరేషన్ల వ్యక్తిగత సమాచారాన్ని బహిర్గతం చేయడం మరియు ఉపయోగించడాన్ని నియంత్రిస్తుంది. సంస్థ యొక్క ప్రైవేట్ డేటాను దుర్వినియోగం చేయడం లేదా దుర్వినియోగం చేయడం పర్యవేక్షించడానికి ఏర్పడిన ఇతర బహుళ నియంత్రణ సంస్థలు ఉన్నాయి.
అనామక డేటాను డీకోడ్ చేయడం డి-అనామమైజేషన్ (లేదా "తిరిగి గుర్తించడం") అని పిలువబడే ఒక ప్రక్రియ ద్వారా సాధ్యమవుతుంది. అనామక డేటాను డీకోడ్ చేయవచ్చు మరియు విడదీయవచ్చు అనే వాస్తవం కారణంగా, అనామకరణ భద్రత యొక్క తప్పుడు భావనను అందిస్తుంది అని విమర్శకులు భావిస్తున్నారు.
