ビッグデータの非感作化とは何ですか?

ビッグデータの非感作化とは何ですか?

ビッグデータの非感作化とは、データブリーチング、データ非公開化、またはデータ変形とも呼ばれ、機密の個人データを確実に保護するために、感作を解除するルールを通じて特定の機密情報を変形することを指します。開発、テスト、その他の非運用環境やアウトソーシング環境のデータ セット。

プライバシー データの機密保護テクノロジ

通常、ビッグ データ プラットフォームでは、データは構造化された形式で保存されます。各テーブルは多くの行で構成され、データの各行は構成されています。多くのコラムの。列のデータ属性に応じて、データ列は通常次のタイプに分類できます。

• 個人を正確に特定できる列は、ID 番号、住所などの識別可能な列と呼ばれます。 、名前など。

• 単一の列では個人を特定することはできませんが、複数の情報列を使用して個人を識別できる可能性があります。これらの列は、郵便番号、誕生日、郵便番号などの半識別列と呼ばれます。性別。米国の研究論文では、郵便番号、誕生日、性別の情報のみを使用して米国人の 87% を識別できると主張しています。

• 取引金額、病気、収入などのユーザーの機密情報が含まれる列。

• ユーザー機密情報を含まないその他の列。

プライバシー情報漏洩の種類

プライバシー情報漏洩は多くの種類に分類でき、通常、種類に応じて使用できるプライバシー情報が異なります。プライバシーデータの漏洩を防止するリスクを測定し、さまざまなデータ非感作アルゴリズムに対応してデータを非感作するための漏洩リスクモデル。一般的に、プライバシー データの漏洩には次のような種類があります。

個人情報の漏洩。データ利用者が何らかの手段を用いて、データテーブル内のデータが特定の個人のものであることを確認することを個人情報漏洩と呼びます。個人情報の漏洩が最も深刻なのは、個人情報の漏洩が発生すると、データ ユーザーが特定の個人に関する機密情報を取得する可能性があるためです。

属性漏洩。データ利用者がアクセスしたデータテーブルに基づいて個人に関する新しい属性情報を知ることを属性漏洩と呼びます。個人情報の漏洩は確かに属性の漏洩につながりますが、属性の漏洩は独立して発生する可能性もあります。

メンバー関係が漏洩しました。データ利用者が、ある個人のデータがデータテーブルに存在することを確認できることを、メンバーシップの開示と呼びます。会員関係漏洩のリスクは比較的小さく、個人情報漏洩や属性漏洩は間違いなく会員関係漏洩を意味しますが、単独で会員関係漏洩が発生する場合もあります。

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