Întreaga planetă este online și conectată și, de asemenea, generăm colectiv cantități incomensurabile de date. Deoarece aceste date sunt stocate online și separate pentru o recuperare ușoară, dar cu exploatarea datelor, complexitatea confidențialității și alte amenințări cresc, de asemenea. Acest articol a subliniat importanța modelului de deidentificare a datelor.
Principalele concluzii din articol sunt aici -
- Deidentificarea datelor este procesul de separare a identității personale a unei persoane de datele sale. Și odată cu starea actuală a tehnologiilor Machine Learning (ML), este ușor să detectați modele și să identificați oamenii pe baza informațiilor personale furnizate. Prin urmare, este important să se pună reglementări asupra acestor modele.
- Acum, cu modele de deidentificare a datelor, pentru a reduce anumite informații care merg ici și colo. HIPAA recomandă două metode aprobate pentru de-identificarea datelor. Aceste metode sunt metode de determinare a expertilor și metode de port sigur.
- Companiile pot alege fie să elimine complet datele sau identificatorii lor din înregistrările lor, fie pot utiliza API-ul de deidentificare pentru a elimina acești identificatori din seturile lor de date. Cu toate acestea, prima metodă este eficientă, dar este posibil să doriți să preluați datele interne pentru căutări diverse la acel moment, a doua opțiune ar putea deveni dificilă.
Citeste articolul complet aici:
https://www.techgogoal.com/2021/07/17/the-complexities-of-data-de-identification-in-layman-terms/
