ডেটা অ্যানোনিমাইজেশন কি
ডেটা বেনামে ডেটাবেস থেকে ব্যক্তিগতভাবে সনাক্তযোগ্য তথ্য মুছে ফেলা বা এনক্রিপ্ট করে ব্যক্তিগত বা সংবেদনশীল ডেটা রক্ষা করার চেষ্টা করে। ডেটা অজ্ঞাতকরণ কোনও ব্যক্তির বা সংস্থার ব্যক্তিগত কার্যকলাপগুলি সুরক্ষার উদ্দেশ্যে সংগ্রহ করা এবং ভাগ করা তথ্যের অখণ্ডতা বজায় রাখার উদ্দেশ্যে করা হয়। ডেটা বেনামে নামকরণকে "ডেটা অবলম্বন, " "ডেটা মাস্কিং, " বা "ডেটা ডি-আইডেন্টিফিকেশন" নামেও পরিচিত।
ডেটা বেনামে নামকরণ ব্রেকিং
কর্পোরেশনগুলি তাদের ব্যবসায়িক ক্রিয়াকলাপের স্বাভাবিক কোর্সে প্রচুর সংবেদনশীল ডেটা উত্পন্ন, সঞ্চয় এবং প্রক্রিয়াজাত করে। বিভিন্ন সেক্টর এবং দেশ জুড়ে উত্পন্ন এবং ভাগ করা হয়েছে এমন ডেটা সম্পর্কিত প্রাসঙ্গিক তথ্যগুলির কারণে প্রযুক্তিতে অগ্রগতি সমৃদ্ধ হয়েছে। প্রযুক্তিতে আর্থিক উদ্ভাবন (ফিনটেক) ক্লায়েন্টদের কাছে আর্থিক পরিষেবাগুলি কাস্টমাইজ করার পদ্ধতিতে সীমাহীন অগ্রগতি অর্জন করেছে, সোশ্যাল মিডিয়া এবং ই-বাণিজ্য প্রতিষ্ঠানের মতো খাত থেকে যে ডেটা ভাগ করা হয়েছে তার জন্য ধন্যবাদ thanks ডিজিটাল মিডিয়া এবং ই-বাণিজ্য সংস্থাগুলির মধ্যে ভাগ করা ডেটা উভয় সেক্টরকে তাদের সাইটে নির্দিষ্ট ব্যবহারকারী বা ভোক্তার কাছে পণ্যগুলির আরও ভাল বিজ্ঞাপনে সহায়তা করেছে। যাইহোক, ডাটাবেসে সংকলিত ক্লায়েন্টদের পরিচয় সমঝোতা না করে ভাগ করা ডেটা কার্যকর হওয়ার জন্য, বেনামে ব্যবহার করতে হবে।
অনুশীলনে ডেটা বেনামে
ডেটা বেনামে অখণ্ডতা প্রচার করার সময় স্বাস্থ্যসেবা, আর্থিক, এবং ডিজিটাল মিডিয়া শিল্পের মতো সংবেদনশীল তথ্য নিয়ে কাজ করে এমন বেশিরভাগ শিল্প দ্বারা ডেটা বেনামে রাখা হয়। একই কোম্পানির মধ্যে দেশ, শিল্প এবং এমনকি বিভাগগুলির মধ্যে ডেটা ভাগ করে নেওয়ার সময় ডেটা বেনামে অনিচ্ছাকৃত প্রকাশের ঝুঁকি হ্রাস করে। উদাহরণস্বরূপ, একটি চিকিত্সা গবেষণা ল্যাব বা ফার্মাসিউটিক্যাল সংস্থায় তার রোগীদের গোপনীয় তথ্য ভাগ করে নেওয়ার জন্য যদি কোনও হাসপাতাল তার রোগীদের বেনামে রাখে তবে নৈতিকভাবে তা করতে সক্ষম হবে। বয়স, অসুস্থতা, উচ্চতা, ওজন, লিঙ্গ, জাতি ইত্যাদির মতো চিকিত্সা গবেষণার জন্য প্রয়োজনীয় গুরুত্বপূর্ণ উপাদানগুলি রেখে, ভাগ করা তালিকা থেকে নাম, সামাজিক সুরক্ষা নম্বর, জন্ম তারিখ এবং তার রোগীদের ঠিকানাগুলি মুছে ফেলার মাধ্যমে এটি করা যেতে পারে
ডেটা বেনামে প্রযুক্তি
মুছে ফেলা, এনক্রিপশন, জেনারালাইজেশন এবং অন্যদের হোস্ট সহ বিভিন্ন উপায়ে ডেটা বেনামে করা হয়। একটি সংস্থা হয় তার তথ্য সংগ্রহ থেকে ব্যক্তিগতভাবে সনাক্তযোগ্য তথ্য (পিআইআই) মুছে ফেলতে পারে বা একটি শক্ত পাসফ্রেজ দিয়ে এই তথ্য এনক্রিপ্ট করতে পারে। একটি ব্যবসাও তার ডাটাবেসে সংগৃহীত তথ্য সাধারণ করার সিদ্ধান্ত নিতে পারে। উদাহরণস্বরূপ, একটি সারণীতে খুচরা খাতের পাঁচ প্রধান নির্বাহী কর্মকর্তা দ্বারা অর্জিত নিখুঁত আয়ের পরিমাণ রয়েছে। ধরা যাক রেকর্ডকৃত আয় income 520, 000, $ 230, 000, $ 109, 000, $ 875, 000, এবং 4 124, 000। এই তথ্যটিকে "<$ 500, 000" এবং "≥ $ 500, 000" এর মতো বিভাগগুলিতে সাধারণীকরণ করা যেতে পারে। যদিও, ডেটা অবরুদ্ধ, এটি এখনও ব্যবহারকারীর জন্য কার্যকর হবে।
ডেটা বেনামে যুক্তি যুক্তি
ডেটা বেনামিকরণ হ'ল যার দ্বারা শ্রেণিবদ্ধ তথ্য স্যানিটাইজড এবং মুখোশযুক্ত এমনভাবে করা উচিত যাতে যদি কোনও লঙ্ঘন ঘটে তবে অর্জিত তথ্য দোষীদের পক্ষে অকেজো। তথ্য সংরক্ষণের প্রয়োজন প্রতিটি সংস্থায় উচ্চ অগ্রাধিকার হিসাবে রাখা উচিত, কারণ শ্রেণিবদ্ধ তথ্য যা ভুল হাতে পড়ে, উদ্দেশ্যমূলকভাবে বা অজান্তেই ব্যবহার করা যেতে পারে। সংবেদনশীল ক্লায়েন্টের তথ্য পরিচালনা করার সময় সংবেদনশীলতার অভাব নিয়ন্ত্রক কর্তৃপক্ষগুলি সম্পূর্ণ অবহেলার কারণে ক্র্যাক করার কারণে ব্যবসায়ের জন্য একটি দুর্দান্ত ব্যয়ে আসতে পারে। পিসিআই ডিএসএস (পেমেন্ট কার্ড ইন্ডাস্ট্রি ডেটা সিকিউরিটি স্ট্যান্ডার্ড) এর মতো আইনী এবং সম্মতি সংক্রান্ত প্রয়োজনীয়তা ক্রেডিট কার্ড লঙ্ঘনের ঘটনায় আর্থিক প্রতিষ্ঠানগুলিতে মোটা জরিমানা আরোপ করে। পিআইপিএডিএ, একটি কানাডার আইন, কর্পোরেশনগুলির দ্বারা ব্যক্তিগত তথ্য প্রকাশ এবং ব্যবহার পরিচালনা করে। অন্য একাধিক নিয়ন্ত্রক সংস্থা রয়েছে যা কোনও সংস্থার ব্যবহার বা ব্যক্তিগত ডেটার অপব্যবহার নিরীক্ষণের জন্য গঠিত হয়েছিল।
ডি-অজ্ঞাতকরণ (বা "পুনরায় সনাক্তকরণ") নামে পরিচিত একটি প্রক্রিয়ার মাধ্যমে বেনামে থাকা ডেটা ডিকোডিং করা সম্ভব। বেনামযুক্ত ডেটা ডিকোড করা এবং বিশ্লেষণহীন হতে পারে এই কারণে, সমালোচকরা বিশ্বাস করেন যে নামহীনতা সুরক্ষার একটি ভ্রান্ত ধারণা প্রদান করে।
