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组织可以有效地利用数据进行分析

 

假名化:这项重要技术用代码替换可识别信息(例如姓名)。数据科学家可以启用可逆或不可逆的方法,使重新识别变得困难。

交换:顾名思义,交换会交换可 组织可以有效地利用数  识别信息以给攻击者造成混淆。这是一种简单的技术,可以保留数据集的整体特征,而不会暴露可识别信息的真实值。

K-匿名:这种技术很难指向特定个人的个人信息。它确保特定实体的数据集与数据集中至少 K-1 个其他实体无法区分。

数据屏蔽

最重要的匿名化技术,数据屏蔽,用虚 澳大利亚手机号码数据 假数据覆盖(屏蔽)原始数据,而不触及底层数据结构。它使攻击者无法破译有关个人的可识别信息。动态屏蔽允许根据用户角色访问数据集,以确保敏感信息对未经授权的用户隐藏。

此外,各种加密技术有助于仅允许授权用户访问。还有数据截断,它可以删除可能暴露可识别信息的特定字段,同时保持数据集的分析值不变。

还有其他技术,但上述技术 如何处理难缠的客户咨询——7 种可行的方法 对医疗记录的影响最大。话虽如此,更大的问题是底层数据管理平台的质量以及每个平台如何实现匿名化。

使用 Data Fabric 实现数据匿名化

数据管理和数据保护齐头并进。对于像医 韩国号码 学研究这样敏感的数据集,数据结构是实现同步的重要平台。众所周知,数据结构架构简化了从需求到终端的流程,包括针对不同环境的集成,而数据匿名化只会使其更加有效。

数据结构提供了跨各种来源、格式和位置分布的数据的统一视图。 创新和关键决策。

将数据匿名化工具集成到数据结构生态系统中会带来广告

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