Die hele planeet is aanlyn en verbind en ons genereer ook gesamentlik onmeetbare hoeveelhede data. Aangesien hierdie data aanlyn gestoor en geskei word vir maklike herwinning, maar met data-uitbuiting neem die kompleksiteit van privaatheid en ander bedreiging ook toe. Hierdie artikel het die belangrikheid van die data-deidentifikasiemodel beklemtoon.
Die belangrikste wegneemetes uit die artikel is hier-
- Data-deidentifikasie is die proses om die persoonlike identiteit van 'n individu van hul data te skei. En met die huidige status van Machine Learning (ML) tegnologie, is dit maklik om patrone op te spoor en mense te identifiseer op grond van persoonlike inligting wat verskaf word. Daarom is dit belangrik om regulasies op hierdie modelle te plaas.
- Nou met data-deidentifikasie modelle, om sekere inligting wat hier en daar gaan, te verminder. HIPAA beveel twee goedgekeurde metodes vir data de-identifikasie aan. Hierdie metodes is kundige vasberadenheid en veilige hawe-metodes.
- Maatskappye kan óf kies om data óf hul identifiseerders heeltemal uit hul rekords te verwyder óf hulle kan de-identifikasie API gebruik om hierdie identifiseerders uit hul datastelle te verwyder. Die eerste metode is egter effektief, maar jy sal dalk die data in die huis wil ophaal vir diverse soektogte op daardie tydstip, die tweede opsie kan moeilik raak.
Lees die volledige artikel hier:
https://www.techgogoal.com/2021/07/17/the-complexities-of-data-de-identification-in-layman-terms/
