1. Dhana ya Kufunika Data
Ufichaji data pia hujulikana kama ufichaji data. Ni mbinu ya kiufundi ya kubadilisha, kurekebisha au kufunika data nyeti kama vile nambari ya simu ya mkononi, nambari ya kadi ya benki na maelezo mengine wakati tumetoa sheria na sera za ufichajificha. Mbinu hii hutumika kimsingi kuzuia data nyeti kutumiwa moja kwa moja katika mazingira yasiyotegemewa.
Kanuni ya Kuficha Data: Ufichaji data unapaswa kudumisha sifa asili za data, sheria za biashara, na umuhimu wa data ili kuhakikisha kwamba uundaji, majaribio na uchanganuzi wa data unaofuata hautaathiriwa na ufichaji. Hakikisha uthabiti wa data na uhalali kabla na baada ya kuficha.
2. Uainishaji wa Uwekaji Data
Ufungaji data unaweza kugawanywa katika masking tuli ya data (SDM) na masking data dynamic (DDM).
Ufichaji data tuli (SDM): Ufungaji wa data tuli unahitaji kuanzishwa kwa hifadhidata mpya ya mazingira isiyo ya uzalishaji ili kutengwa na mazingira ya uzalishaji. Data nyeti hutolewa kutoka kwa hifadhidata ya uzalishaji na kisha kuhifadhiwa katika hifadhidata isiyo ya uzalishaji. Kwa njia hii, data isiyo na hisia imetengwa kutoka kwa mazingira ya uzalishaji, ambayo inakidhi mahitaji ya biashara na kuhakikisha usalama wa data ya uzalishaji.
Uwekaji Data Nguvu (DDM): Kwa ujumla hutumiwa katika mazingira ya uzalishaji ili kuondoa hisia za data nyeti kwa wakati halisi. Wakati mwingine, viwango tofauti vya ufunikaji vinahitajika ili kusoma data nyeti sawa katika hali tofauti. Kwa mfano, majukumu tofauti na ruhusa zinaweza kutekeleza mipango tofauti ya ufichaji.
Kuripoti data na programu ya kufunika bidhaa za data
Matukio kama haya yanajumuisha bidhaa za ndani za ufuatiliaji wa data au ubao, bidhaa za data za huduma za nje na ripoti kulingana na uchambuzi wa data, kama vile ripoti za biashara na ukaguzi wa mradi.
3. Data Masking Solution
Mipango ya kawaida ya kuficha data ni pamoja na: kubatilisha, thamani nasibu, uingizwaji wa data, usimbaji fiche linganifu, thamani ya wastani, kurekebisha na kuzungusha, n.k.
Ubatilifu: Kubatilisha kunarejelea usimbaji fiche, upunguzaji, au ufichaji wa data nyeti. Mpango huu kawaida huchukua nafasi ya data halisi na alama maalum (kama vile *). Uendeshaji ni rahisi, lakini watumiaji hawawezi kujua muundo wa data asili, ambayo inaweza kuathiri programu za data zinazofuata.
Thamani Nasibu: Thamani nasibu inarejelea uingizwaji nasibu wa data nyeti (nambari hubadilisha tarakimu, herufi hubadilisha herufi, na vibambo badala ya vibambo). Mbinu hii ya kuficha itahakikisha umbizo la data nyeti kwa kiwango fulani na kuwezesha utumizi wa data unaofuata. Kuficha kamusi kunaweza kuhitajika kwa maneno fulani yenye maana, kama vile majina ya watu na mahali.
Ubadilishaji Data: Uingizwaji wa data ni sawa na ufichaji wa thamani batili na nasibu, isipokuwa kwamba badala ya kutumia herufi maalum au maadili nasibu, data ya kuficha inabadilishwa na thamani mahususi.
Usimbaji Fiche Ulinganifu: Usimbaji fiche linganifu ni njia maalum ya kuficha macho inayoweza kutenduliwa. Husimba kwa njia fiche data nyeti kupitia funguo za usimbaji fiche na algoriti. Umbizo la maandishi ya siri inalingana na data asili katika sheria za kimantiki.
Wastani: Mpango wa wastani hutumiwa mara nyingi katika hali za takwimu. Kwa data ya nambari, kwanza tunakokotoa wastani wao, na kisha kusambaza thamani zisizohisiwa kwa nasibu karibu na wastani, hivyo basi kuweka jumla ya data mara kwa mara.
Kukabiliana na Mzunguko: Mbinu hii hubadilisha data dijitali kwa kuhama bila mpangilio. Upangaji wa saizi huhakikisha uhalisi wa takriban wa masafa huku ukidumisha usalama wa data, ambao uko karibu na data halisi kuliko mifumo ya awali, na una umuhimu mkubwa katika hali ya uchanganuzi mkubwa wa data.
Mfano wa Kupendekeza "ML-NPB-5660" kwa Uwekaji Data
4. Mbinu za Kufunika Data Zinazotumika Kawaida
(1). Mbinu za Kitakwimu
Sampuli za data na ujumuishaji wa data
- Sampuli ya data: Uchambuzi na tathmini ya data asili iliyowekwa kwa kuchagua kitengo wakilishi cha seti ya data ni mbinu muhimu ya kuboresha ufanisi wa mbinu za kutotambua.
- Ujumlishaji wa data: Kama mkusanyiko wa mbinu za takwimu (kama vile kujumlisha, kuhesabu, wastani, kiwango cha juu na cha chini zaidi) zinazotumika kwa sifa katika data ndogo, tokeo ni uwakilishi wa rekodi zote katika seti asili ya data.
(2). Crystalgraphy
Crystalgraphy ni njia ya kawaida ya kuondoa hisia au kuongeza ufanisi wa kukata tamaa. Aina tofauti za algoriti za usimbaji fiche zinaweza kufikia athari tofauti za kuondoa hisia.
- Usimbaji fiche thabiti: Usimbaji fiche usio wa nasibu. Kwa kawaida huchakata data ya kitambulisho na inaweza kusimbua na kurejesha maandishi ya siri kwa kitambulisho asili inapohitajika, lakini ufunguo unahitaji kulindwa ipasavyo.
- Usimbaji fiche usioweza kutenduliwa: Chaguo za kukokotoa za heshi hutumiwa kuchakata data, ambayo kwa kawaida hutumiwa kwa data ya kitambulisho. Haiwezi kusimbwa moja kwa moja na uhusiano wa ramani lazima uhifadhiwe. Kwa kuongeza, kutokana na kipengele cha kazi ya hashi, mgongano wa data unaweza kutokea.
- Usimbaji fiche wa homomorphic: algoriti ya maandishi ya siri ya homomorphic inatumika. Tabia yake ni kwamba matokeo ya utendakazi wa maandishi ya siri ni sawa na yale ya utendakazi wa maandishi wazi baada ya kusimbua. Kwa hiyo, hutumiwa kwa kawaida kusindika nyanja za nambari, lakini haitumiwi sana kwa sababu za utendaji.
(3). Teknolojia ya Mfumo
Teknolojia ya ukandamizaji hufuta au kulinda vipengee vya data ambavyo havikidhi ulinzi wa faragha, lakini haivichapishi.
- Kufunika uso: inarejelea njia ya kawaida ya kuondoa hisia ili kuficha thamani ya sifa, kama vile nambari ya mpinzani, kadi ya kitambulisho imewekwa alama ya nyota, au anwani imepunguzwa.
- Ukandamizaji wa ndani: inarejelea mchakato wa kufuta maadili ya sifa maalum (safu), kuondoa sehemu zisizo za lazima za data;
- Ukandamizaji wa rekodi: inahusu mchakato wa kufuta rekodi maalum (safu), kufuta rekodi za data zisizo muhimu.
(4). Teknolojia ya Majina bandia
Udanganyifu ni mbinu ya kuondoa utambulisho ambayo hutumia jina bandia kuchukua nafasi ya kitambulishi cha moja kwa moja (au kitambulishi kingine nyeti). Mbinu za majina bandia huunda vitambulishi vya kipekee kwa kila somo la taarifa binafsi, badala ya vitambulishi vya moja kwa moja au nyeti.
- Inaweza kuzalisha thamani nasibu kwa kujitegemea ili kuwiana na kitambulisho asili, kuhifadhi jedwali la ramani, na kudhibiti kwa ukamilifu ufikiaji wa jedwali la ramani.
- Unaweza pia kutumia usimbaji fiche kutoa majina bandia, lakini unahitaji kuweka ufunguo wa usimbuaji vizuri;
Teknolojia hii inatumika sana kwa idadi kubwa ya watumiaji huru wa data, kama vile OpenID katika hali ya jukwaa huria, ambapo wasanidi programu tofauti hupata Openids tofauti kwa mtumiaji mmoja.
(5). Mbinu za Ujumla
Mbinu ya kujumlisha inarejelea mbinu ya kutotambulisha ambayo hupunguza uzito wa sifa zilizochaguliwa katika seti ya data na kutoa maelezo ya jumla na ya mukhtasari ya data. Teknolojia ya jumla ni rahisi kutekelezwa 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 kuzunguka kwa sifa iliyochaguliwa, kama vile uchunguzi wa juu au chini, kutoa matokeo 100, 500, 1K, na 10K
- Mbinu za usimbaji za juu na chini: Badilisha thamani zilizo juu (au chini) na kizingiti kinachowakilisha kiwango cha juu (au chini), ikitoa matokeo ya "juu ya X" au "chini ya X"
(6). Mbinu za Ubahatishaji
Kama aina ya mbinu ya kuondoa utambulisho, teknolojia ya kubahatisha inarejelea kurekebisha thamani ya sifa kwa njia ya kubahatisha, ili thamani baada ya kubahatisha iwe tofauti na thamani halisi ya asili. Mchakato huu hupunguza uwezo wa mshambulizi kupata thamani ya sifa kutoka kwa thamani nyingine za sifa katika rekodi sawa ya data, lakini huathiri uhalisi wa data inayotokana, ambayo ni ya kawaida katika data ya majaribio ya uzalishaji.
Muda wa kutuma: Sep-27-2022
