1. Dhana ya Kuficha Data
Ufichaji data pia hujulikana kama ufichaji data. Ni njia ya kiufundi ya kubadilisha, kurekebisha au kufunika data nyeti kama vile nambari ya simu ya mkononi, nambari ya kadi ya benki na taarifa nyingine tunapotoa sheria na sera za ufichaji data. Mbinu hii hutumika hasa kuzuia data nyeti kutumika moja kwa moja katika mazingira yasiyoaminika.
Kanuni ya Kuficha Data: Kuficha data kunapaswa kudumisha sifa asili za data, sheria za biashara, na umuhimu wa data ili kuhakikisha kwamba maendeleo, majaribio, na uchambuzi wa data unaofuata hautaathiriwa na kuficha. Hakikisha uthabiti na uhalali wa data kabla na baada ya kuficha.
2. Uainishaji wa Kufunika Data
Ufichaji data unaweza kugawanywa katika ufichaji data tuli (SDM) na ufichaji data unaobadilika (DDM).
Ufichaji wa data tuli (SDM): Kuficha data tuli kunahitaji kuanzishwa kwa hifadhidata mpya ya mazingira yasiyo ya uzalishaji kwa ajili ya kutenganisha kutoka kwa mazingira ya uzalishaji. Data nyeti hutolewa kutoka kwa hifadhidata ya uzalishaji na kisha kuhifadhiwa katika hifadhidata isiyo ya uzalishaji. Kwa njia hii, data iliyopunguzwa unyeti hutengwa kutoka kwa mazingira ya uzalishaji, ambayo hukidhi mahitaji ya biashara na kuhakikisha usalama wa data ya uzalishaji.
Ufichaji wa Data Inayobadilika (DDM): Kwa ujumla hutumika katika mazingira ya uzalishaji ili kupunguza unyeti wa data nyeti kwa wakati halisi. Wakati mwingine, viwango tofauti vya ufichaji vinahitajika ili kusoma data nyeti sawa katika hali tofauti. Kwa mfano, majukumu na ruhusa tofauti zinaweza kutekeleza mipango tofauti ya ufichaji.
Programu ya kuripoti data na kufunika bidhaa za data
Matukio kama hayo yanajumuisha bidhaa au bango la ndani la ufuatiliaji wa data, bidhaa za data za huduma za nje, na ripoti zinazotegemea uchambuzi wa data, kama vile ripoti za biashara na mapitio ya miradi.
3. Suluhisho la Kuficha Data
Mipango ya kawaida ya kuficha data ni pamoja na: ubatilishaji, thamani nasibu, uingizwaji wa data, usimbaji fiche wa ulinganifu, thamani ya wastani, upunguzaji na uzungushaji, n.k.
Ubatilishaji: Ubatilishaji hurejelea usimbaji fiche, ufupishaji, au ufichaji wa data nyeti. Mpango huu kwa kawaida hubadilisha data halisi na alama maalum (kama vile *). Uendeshaji ni rahisi, lakini watumiaji hawawezi kujua umbizo la data asili, ambalo linaweza kuathiri programu za data zinazofuata.
Thamani Nasibu: Thamani ya nasibu inarejelea ubadilishaji wa nasibu wa data nyeti (nambari hubadilisha tarakimu, herufi hubadilisha herufi, na herufi hubadilisha herufi). Mbinu hii ya kuficha itahakikisha umbizo la data nyeti kwa kiwango fulani na kurahisisha matumizi ya data yanayofuata. Kamusi za kuficha zinaweza kuhitajika kwa maneno yenye maana, kama vile majina ya watu na maeneo.
Ubadilishaji wa Data: Ubadilishaji wa data ni sawa na ufichaji wa thamani batili na nasibu, isipokuwa kwamba badala ya kutumia herufi maalum au thamani nasibu, data ya ufichaji hubadilishwa na thamani maalum.
Usimbaji fiche wa ulinganifu: Usimbaji fiche wa ulinganifu ni mbinu maalum ya kuficha inayoweza kubadilishwa. Husimba data nyeti kupitia funguo na algoriti za usimbaji fiche. Umbizo la maandishi ya siri linaendana na data asili katika sheria za kimantiki.
Wastani: Mpango wa wastani mara nyingi hutumika katika matukio ya takwimu. Kwa data ya nambari, kwanza tunahesabu wastani wao, na kisha tunasambaza kwa nasibu thamani zisizo na unyeti kuzunguka wastani, hivyo kuweka jumla ya data ikiwa sawa.
Kukabiliana na Kuzungusha: Njia hii hubadilisha data ya kidijitali kwa mabadiliko ya nasibu. Mzunguko wa kukabiliana huhakikisha uhalisi wa takriban wa masafa huku ukidumisha usalama wa data, ambayo iko karibu na data halisi kuliko mipango ya awali, na ina umuhimu mkubwa katika hali ya uchambuzi wa data kubwa.
Mfano Unaopendekezwa "ML-NPB-5660"kwa ajili ya Kuficha Data
4. Mbinu za Kuficha Data Zinazotumika Mara kwa Mara
(1). Mbinu za Takwimu
Ukusanyaji wa data na uchukuaji wa data
- Sampuli ya data: Uchambuzi na tathmini ya seti ya data asili kwa kuchagua sehemu ndogo inayowakilisha seti ya data ni njia muhimu ya kuboresha ufanisi wa mbinu za kuondoa utambuzi.
- Mkusanyiko wa data: Kama mkusanyiko wa mbinu za takwimu (kama vile ujumlishaji, kuhesabu, wastani, kiwango cha juu na cha chini kabisa) zinazotumika kwa sifa katika microdata, matokeo yake yanawakilisha rekodi zote katika seti ya data asili.
(2). Uandishi wa siri
Usimbaji fiche ni njia ya kawaida ya kupunguza unyeti au kuongeza ufanisi wa kupunguza unyeti. Aina tofauti za algoriti za usimbaji fiche zinaweza kufikia athari tofauti za kupunguza unyeti.
- Usimbaji fiche wa kimantiki: Usimbaji fiche usio wa nasibu. Kwa kawaida husindika data ya kitambulisho na inaweza kusimbua na kurejesha maandishi ya siri kwenye kitambulisho asili inapohitajika, lakini ufunguo unahitaji kulindwa ipasavyo.
- Usimbaji fiche usioweza kurekebishwa: Kitendakazi cha hashi hutumika kuchakata data, ambayo kwa kawaida hutumika kwa data ya kitambulisho. Haiwezi kufutwa moja kwa moja na uhusiano wa uchoraji ramani lazima uhifadhiwe. Zaidi ya hayo, kutokana na kipengele cha kitendakazi cha hashi, mgongano wa data unaweza kutokea.
- Usimbaji fiche wa homomorphic: Algorithm ya homomorphic ya siphertext hutumika. Sifa yake ni kwamba matokeo ya uendeshaji wa siphertext ni sawa na yale ya uendeshaji wa maandishi wazi baada ya usimbaji fiche. Kwa hivyo, hutumika sana kusindika sehemu za nambari, lakini haitumiki sana kwa sababu za utendaji.
(3). Teknolojia ya Mfumo
Teknolojia ya kukandamiza hufuta au kulinda vipengee vya data ambavyo havifikii ulinzi wa faragha, lakini havichapishi.
- Kuficha: inarejelea mbinu ya kawaida ya kuondoa hisia ili kuficha thamani ya sifa, kama vile nambari ya mpinzani, kadi ya kitambulisho imewekwa alama ya nyota, au anwani imekatwa.
- Ukandamizaji wa ndani: hurejelea mchakato wa kufuta thamani maalum za sifa (safu wima), kuondoa sehemu za data zisizo muhimu;
- Kuzuia rekodi: hurejelea mchakato wa kufuta rekodi maalum (safu mlalo), kufuta rekodi za data zisizo muhimu.
(4). Teknolojia ya Jina bandia
Ubandia bandia ni mbinu ya kuondoa utambulisho inayotumia jina bandia kuchukua nafasi ya kitambulisho cha moja kwa moja (au kitambulisho kingine nyeti). Mbinu za jina bandia huunda vitambulisho vya kipekee kwa kila mhusika wa taarifa binafsi, badala ya vitambulisho vya moja kwa moja au nyeti.
- Inaweza kutoa thamani nasibu kwa kujitegemea ili kuendana na kitambulisho asilia, kuhifadhi jedwali la ramani, na kudhibiti kwa ukali ufikiaji wa jedwali la ramani.
- Unaweza pia kutumia usimbaji fiche ili kutoa majina bandia, lakini unahitaji kuweka ufunguo wa usimbaji fiche vizuri;
Teknolojia hii inatumika sana katika kesi ya idadi kubwa ya watumiaji huru wa data, kama vile OpenID katika hali ya mfumo wazi, ambapo watengenezaji tofauti hupata Openids tofauti kwa mtumiaji mmoja.
(5). Mbinu za Ujumla
Mbinu ya ujumlishaji inarejelea mbinu ya kuondoa utambuzi ambayo hupunguza umbo la sifa zilizochaguliwa katika seti ya data na hutoa maelezo ya jumla na ya kina ya data. Teknolojia ya ujumlishaji ni rahisi kutekeleza na inaweza kulinda uhalisi wa data ya kiwango cha rekodi. Inatumika sana katika bidhaa za data au ripoti za data.
- Kuzungusha: kunahusisha kuchagua msingi wa kuzungusha sifa iliyochaguliwa, kama vile uchunguzi wa kimatibabu wa juu au chini, na kutoa matokeo 100, 500, 1K, na 10K
- Mbinu za usimbaji wa juu na chini: Badilisha thamani zilizo juu (au chini) ya kizingiti na kizingiti kinachowakilisha kiwango cha juu (au chini), na kutoa matokeo ya "juu ya X" au "chini ya X"
(6). Mbinu za Ubaguzi wa Nasibu
Kama aina ya mbinu ya kuondoa utambuzi, teknolojia ya uainishaji wa nasibu inarejelea kurekebisha thamani ya sifa kupitia uainishaji wa nasibu, ili thamani baada ya uainishaji wa nasibu iwe tofauti na thamani halisi ya asili. Mchakato huu hupunguza uwezo wa mshambuliaji kupata thamani ya sifa kutoka kwa thamani zingine za sifa katika rekodi hiyo hiyo ya data, lakini huathiri uhalisi wa data inayotokana, ambayo ni ya kawaida na data ya majaribio ya uzalishaji.
Muda wa chapisho: Septemba-27-2022
