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Guide du profane sur les complexités de la désidentification des données

La planète entière est en ligne et connectée et nous générons également collectivement des quantités incommensurables de données. Comme ces données sont stockées en ligne et séparées pour une récupération facile, mais avec l'exploitation des données, la complexité de la vie privée et d'autres menaces augmente également. Cet article a souligné l'importance du modèle d'anonymisation des données.

Les principaux points à retenir de l'article sont ici-

  • L'anonymisation des données est le processus de séparation de l'identité personnelle d'un individu de ses données. Et avec l'état actuel des technologies d'apprentissage automatique (ML), il est facile de détecter des modèles et d'identifier des personnes sur la base des informations personnelles fournies. Il est donc important de réglementer ces modèles.
  • Maintenant, avec des modèles d'anonymisation des données, pour réduire certaines informations qui vont ici et là. HIPAA recommande deux méthodes approuvées pour l'anonymisation des données. Ces méthodes sont la détermination par des experts et la méthode de la sphère de sécurité.
  • Les entreprises peuvent soit choisir de supprimer complètement les données ou leurs identifiants de leurs enregistrements, soit utiliser l'API de désidentification pour supprimer ces identifiants de leurs ensembles de données. Cependant, la première méthode est efficace, mais vous voudrez peut-être récupérer les données en interne pour diverses recherches à ce moment-là, la deuxième option pourrait devenir difficile.

Lire l'article complet ici:

https://www.techgogoal.com/2021/07/17/the-complexities-of-data-de-identification-in-layman-terms/

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