Koko planeetta on verkossa ja yhteydessä, ja myös tuotamme yhdessä mittaamattomia määriä dataa. Koska nämä tiedot tallennetaan verkkoon ja erotetaan niistä helppoa hakua varten, mutta tietojen hyödyntämisen myötä myös yksityisyyden ja muiden uhkien monimutkaisuus lisääntyy. Tässä artikkelissa korostettiin datan deidentifiointimallin merkitystä.
Tärkeimmät poiminnat artikkelista ovat tässä-
- Tietojen tunnistamisen poistaminen on prosessi, jossa yksilön henkilöllisyys erotetaan hänen tiedoistaan. Ja koneoppimisteknologian (ML) nykytilan ansiosta on helppo havaita malleja ja tunnistaa ihmiset annettujen henkilötietojen perusteella. Siksi on tärkeää asettaa säännöksiä näille malleille.
- Nyt tietojen tunnistamisen malleilla, jotta voidaan vähentää tiettyjen tietojen kulkeutumista sinne tänne. HIPAA suosittelee kahta hyväksyttyä menetelmää tietojen tunnistamisen poistamiseen. Nämä menetelmät ovat asiantuntija- ja safe harbor -menetelmiä.
- Yritykset voivat joko poistaa tiedot tai niiden tunnisteet kokonaan tietueistaan tai ne voivat poistaa nämä tunnisteet tietojoukostaan käyttämällä de-identifiointisovellusliittymää. Ensimmäinen menetelmä on kuitenkin tehokas, mutta saatat haluta noutaa tiedot talon sisällä erilaisia hakuja varten tuolloin toinen vaihtoehto saattaa olla vaikeaa.
Lue koko artikkeli:
https://www.techgogoal.com/2021/07/17/the-complexities-of-data-de-identification-in-layman-terms/
