L'intero pianeta è online e connesso e stiamo anche generando collettivamente quantità incommensurabili di dati. Poiché questi dati vengono archiviati online e separati per un facile recupero, ma con lo sfruttamento dei dati aumentano anche la complessità della privacy e altre minacce. Questo articolo ha sottolineato l'importanza del modello di anonimizzazione dei dati.
I punti chiave dell'articolo sono qui-
- La deidentificazione dei dati è il processo di separazione dell'identità personale di un individuo dai suoi dati. E con lo stato attuale delle tecnologie Machine Learning (ML), è facile rilevare modelli e identificare le persone in base alle informazioni personali fornite. Quindi è importante regolamentare questi modelli.
- Ora con i modelli di anonimizzazione dei dati, per ridurre alcune informazioni che vanno qua e là. HIPAA raccomanda due metodi approvati per l'anonimizzazione dei dati. Questi metodi sono determinazione esperta e metodi di approdo sicuro.
- Le aziende possono scegliere di rimuovere completamente i dati o i loro identificatori dai loro record oppure possono utilizzare l'API di anonimizzazione per rimuovere questi identificatori dai loro set di dati. Tuttavia, il primo metodo è efficace ma potresti voler recuperare i dati internamente per ricerche diverse in quel momento la seconda opzione potrebbe diventare difficile.
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https://www.techgogoal.com/2021/07/17/the-complexities-of-data-de-identification-in-layman-terms/