Andmete märgistamine vs maskeerimine
Me elame tehnoloogiaga töötavas maailmas, mis aina laieneb ja tundliku teabe kaitsmine on ülimalt tähtis. Erinevate tööstusharude organisatsioonid maadlevad väljakutsega kaitsta väärtuslikke andmeid, võimaldades samal ajal neid kasutada analüüsiks, uurimistööks ja äritegevuseks. Siin tuleb mängu andmete anonüümseks muutmise kontseptsioon. Selles valdkonnas on kaks silmapaistvat tehnikat Andmete märgistamine vs maskeerimine.
Mis on Andmete märgistamine vs maskeerimine ja miks see oluline on?
Andmete märgistamine vs maskeerimine viitavad meetoditele tundlike andmete muutmiseks loetamatuks vorminguks, säilitades samal ajal nende kasutatavuse.
- Tokeniseerimine asendab tundlikud andmed ainulaadsete, mittepööratavate märkidega. Mõelge sellele nagu oma tegeliku krediitkaardinumbri vahetamine juhusliku, mõttetu tähemärgijada vastu. Seda märki saab seejärel kasutada tehingute tegemiseks, kuid algne number jääb peidetuks.
- Maskeerimine hõlmab tundlike andmete osade muutmist või varjamist. Levinud maskeerimistehnikad hõlmavad järgmist:
- Andmete alamseade: teatud tundlikku teavet sisaldavad veergude või ridade välistamine.
- Andmete segamine: andmeelementide järjestuse ümberkorraldamine mustrite häirimiseks.
- Andmete häirimine: väikeste juhuslike muudatuste sisseviimine andmeväärtustesse.
Mõlemad Andmete märgistamine vs maskeerimine teenima olulisi eesmärke:
- Vastavus: järgides selliseid eeskirju nagu GDPR ja CCPA, mis kohustavad isikuandmeid kaitsma.
- Turvalisus: andmetega seotud rikkumiste ja tundliku teabe väärkasutuse riski minimeerimine.
- Privaatsus: nende isikute konfidentsiaalsuse kaitsmine, kelle andmeid töödeldakse.
- Äritegevuse järjepidevus: tagades, et olulised andmepõhised toimingud saaksid jätkuda ilma turvalisust ohustamata.
Reaalse maailma stsenaarium: muutumine Andmete märgistamine vs maskeerimine edu jaoks
Vaatleme hüpoteetilist stsenaariumit, mis hõlmab kommunaalettevõtet Eversource Energy. Eversource kogub tohutul hulgal kliendiandmeid, sealhulgas isikuandmeid, energiatarbimismustreid ja makseajalugu. Need andmed on väärtuslikud erinevatel eesmärkidel, näiteks:
- Ennustav hooldus: võimalike seadmete rikete tuvastamine ja remondi ennetav ajastamine.
- Klientide segmenteerimine: energiasäästuprogrammide ja turunduskampaaniate kohandamine kliendi konkreetsetele vajadustele.
- Pettuste tuvastamine: petturlike tegevuste, nagu arvesti võltsimine või identiteedivargus, tuvastamine ja ennetamine.
Kliendiandmete nendel eesmärkidel jagamine toob aga kaasa olulisi privaatsus- ja turvariske. Rakendades Andmete märgistamine vs maskeerimine tehnikaid, Eversource saab:
- Kaitske klientide privaatsust: asendage tundlikud isikuandmed, nagu sotsiaalkindlustuse numbrid ja aadressid, ainulaadsete žetoonidega, vältides volitamata juurdepääsu või avaldamist.
- Andmepõhise ülevaate lubamine: kasutage analüüsiks ja modelleerimiseks maskeeritud või märgistatud andmeid, ilma et see kahjustaks klientide konfidentsiaalsust.
- Järgige eeskirju: järgige andmekaitse valdkonnas kehtivaid standardeid ja regulatiivseid nõudeid.
Näiteks võib Eversource märgistada klientide nimesid ja aadresse turunduskampaaniate jaoks, kasutades samal ajal ennustavate hooldusmudelite jaoks varjatud energiatarbimise andmeid. See lähenemisviis võimaldab ettevõttel oma andmete võimsust ära kasutada, tagades samal ajal klientide privaatsuse ja minimeerides andmetega seotud rikkumiste riski.
Andmete märgistamine vs maskeerimine pakuvad võimsat lähenemist andmeutiliidi vajaduse ning andmete turvalisuse ja privaatsuse vajaduse tasakaalustamiseks. Valides ja rakendades hoolikalt sobivaid tehnikaid, saavad organisatsioonid avada oma andmete väärtuse, vähendades samal ajal riske ja luues klientidega usaldust.
Kohustustest loobumine: see ajaveebi postitus on ainult informatiivsel eesmärgil ja seda ei tohiks tõlgendada juriidilise või finantsnõuna. Selles artiklis väljendatud seisukohad ja arvamused on autori omad ja ei pruugi kajastada ühegi teise agentuuri, organisatsiooni, tööandja või ettevõtte ametlikku poliitikat või seisukohta 1. 2 autoril on kogemusi andmeteaduse valdkonnas ja ta mõistab põhjalikult selle potentsiaali Andmete märgistamine vs maskeerimine keskendunud hüperarvutustehnoloogiate arendamisele ja rakendamisele. Autoril on kaks RAG-i patenti tehisintellektis ja ta on omandanud Michigani osariigi ülikooli arvutiteaduse kraadi.
