నెట్‌వర్క్ ప్యాకెట్ బ్రోకర్‌లో డేటా మాస్కింగ్ టెక్నాలజీ మరియు సొల్యూషన్ ఏమిటి?

4. సాధారణంగా ఉపయోగించే డేటా మాస్కింగ్ టెక్నిక్‌లు

(1). గణాంక సాంకేతికతలు

డేటా నమూనా సేకరణ మరియు డేటా సముదాయం

- డేటా నమూనా సేకరణ: డేటా సమితి యొక్క ప్రతినిధి ఉపసమితిని ఎంచుకోవడం ద్వారా అసలు డేటా సమితి యొక్క విశ్లేషణ మరియు మూల్యాంకనం గుర్తింపును తొలగించే పద్ధతుల ప్రభావాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఒక ముఖ్యమైన పద్ధతి.

- డేటా అగ్రిగేషన్: మైక్రోడేటాలోని లక్షణాలకు వర్తించే గణాంక పద్ధతుల (సంకలనం, లెక్కింపు, సగటు, గరిష్ట మరియు కనిష్టం వంటివి) సమాహారంగా, ఫలితం అసలు డేటా సెట్‌లోని అన్ని రికార్డులకు ప్రాతినిధ్యం వహిస్తుంది.

(2). క్రిప్టోగ్రఫీ

క్రిప్టోగ్రఫీ అనేది సెన్సిటైజేషన్‌ను తగ్గించడానికి లేదా దాని ప్రభావాన్ని పెంచడానికి ఒక సాధారణ పద్ధతి. వివిధ రకాల ఎన్‌క్రిప్షన్ అల్గోరిథంలు విభిన్న సెన్సిటైజేషన్ ప్రభావాలను సాధించగలవు.

- డిటర్మినిస్టిక్ ఎన్‌క్రిప్షన్: యాదృచ్ఛికం కాని సిమెట్రిక్ ఎన్‌క్రిప్షన్. ఇది సాధారణంగా ID డేటాను ప్రాసెస్ చేస్తుంది మరియు అవసరమైనప్పుడు సైఫర్‌టెక్స్ట్‌ను డీక్రిప్ట్ చేసి అసలు IDకి పునరుద్ధరించగలదు, కానీ కీని సరిగ్గా రక్షించాల్సిన అవసరం ఉంది.

- తిరిగి మార్చలేని ఎన్‌క్రిప్షన్: డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి హాష్ ఫంక్షన్ ఉపయోగించబడుతుంది, ఇది సాధారణంగా ID డేటా కోసం ఉపయోగించబడుతుంది. దీనిని నేరుగా డీక్రిప్ట్ చేయలేము మరియు మ్యాపింగ్ సంబంధాన్ని సేవ్ చేయాలి. అదనంగా, హాష్ ఫంక్షన్ యొక్క లక్షణం కారణంగా, డేటా ఘర్షణ సంభవించవచ్చు.

- హోమోమార్ఫిక్ ఎన్‌క్రిప్షన్: సైఫర్‌టెక్స్ట్ హోమోమార్ఫిక్ అల్గోరిథం ఉపయోగించబడుతుంది. దీని లక్షణం ఏమిటంటే సైఫర్‌టెక్స్ట్ ఆపరేషన్ ఫలితం డిక్రిప్షన్ తర్వాత సాదా టెక్స్ట్ ఆపరేషన్ మాదిరిగానే ఉంటుంది. అందువల్ల, ఇది సాధారణంగా సంఖ్యా క్షేత్రాలను ప్రాసెస్ చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది, కానీ పనితీరు కారణాల వల్ల దీనిని విస్తృతంగా ఉపయోగించరు.

(3). సిస్టమ్ టెక్నాలజీ

గోప్యతా రక్షణకు అనుగుణంగా లేని డేటా అంశాలను అణచివేత సాంకేతికత తొలగిస్తుంది లేదా కవచం చేస్తుంది, కానీ వాటిని ప్రచురించదు.

- మాస్కింగ్: ఇది లక్షణ విలువను మాస్క్ చేయడానికి అత్యంత సాధారణ డీసెన్సిటైజేషన్ పద్ధతిని సూచిస్తుంది, ఉదాహరణకు ప్రత్యర్థి సంఖ్య, ID కార్డ్ నక్షత్రంతో గుర్తించబడింది లేదా చిరునామా కత్తిరించబడింది.

- స్థానిక అణచివేత: నిర్దిష్ట లక్షణ విలువలను (నిలువు వరుసలు) తొలగించడం, అవసరం లేని డేటా ఫీల్డ్‌లను తొలగించడం అనే ప్రక్రియను సూచిస్తుంది;

- రికార్డ్ సప్రెషన్: నిర్దిష్ట రికార్డులను (వరుసలు) తొలగించడం, అవసరం లేని డేటా రికార్డులను తొలగించడం అనే ప్రక్రియను సూచిస్తుంది.

(4). మారుపేరు సాంకేతికత

సూడోమానింగ్ అనేది ఒక డీ-ఐడెంటిఫికేషన్ టెక్నిక్, ఇది డైరెక్ట్ ఐడెంటిఫైయర్ (లేదా ఇతర సెన్సిటివ్ ఐడెంటిఫైయర్) స్థానంలో మారుపేరును ఉపయోగిస్తుంది. సూడోనిమ్ టెక్నిక్‌లు డైరెక్ట్ లేదా సెన్సిటివ్ ఐడెంటిఫైయర్‌లకు బదులుగా ప్రతి వ్యక్తి సమాచార విషయానికి ప్రత్యేకమైన ఐడెంటిఫైయర్‌లను సృష్టిస్తాయి.

- ఇది అసలు IDకి అనుగుణంగా యాదృచ్ఛిక విలువలను స్వతంత్రంగా రూపొందించగలదు, మ్యాపింగ్ పట్టికను సేవ్ చేయగలదు మరియు మ్యాపింగ్ పట్టికకు యాక్సెస్‌ను ఖచ్చితంగా నియంత్రించగలదు.

- మీరు మారుపేర్లను ఉత్పత్తి చేయడానికి ఎన్‌క్రిప్షన్‌ను కూడా ఉపయోగించవచ్చు, కానీ డిక్రిప్షన్ కీని సరిగ్గా ఉంచుకోవాలి;

ఈ సాంకేతికత పెద్ద సంఖ్యలో స్వతంత్ర డేటా వినియోగదారుల విషయంలో విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది, ఉదాహరణకు ఓపెన్ ప్లాట్‌ఫామ్ దృష్టాంతంలో OpenID, ఇక్కడ వేర్వేరు డెవలపర్లు ఒకే వినియోగదారు కోసం వేర్వేరు Openids పొందుతారు.

(5). సాధారణీకరణ పద్ధతులు

జనరలైజేషన్ టెక్నిక్ అనేది ఒక డి-ఐడెంటిఫికేషన్ టెక్నిక్‌ను సూచిస్తుంది, ఇది డేటా సెట్‌లో ఎంచుకున్న లక్షణాల గ్రాన్యులారిటీని తగ్గిస్తుంది మరియు డేటా యొక్క మరింత సాధారణ మరియు వియుక్త వివరణను అందిస్తుంది. జనరలైజేషన్ టెక్నాలజీ అమలు చేయడం సులభం మరియు రికార్డ్-స్థాయి డేటా యొక్క ప్రామాణికతను రక్షించగలదు. ఇది సాధారణంగా డేటా ఉత్పత్తులు లేదా డేటా నివేదికలలో ఉపయోగించబడుతుంది.

- రౌండింగ్: ఎంచుకున్న లక్షణం కోసం రౌండింగ్ బేస్‌ను ఎంచుకోవడం జరుగుతుంది, ఉదాహరణకు పైకి లేదా క్రిందికి ఫోరెన్సిక్స్, 100, 500, 1K మరియు 10K ఫలితాలను ఇస్తుంది.

- ఎగువ మరియు దిగువ కోడింగ్ పద్ధతులు: థ్రెషోల్డ్ పైన (లేదా దిగువ) విలువలను ఎగువ (లేదా దిగువ) స్థాయిని సూచించే థ్రెషోల్డ్‌తో భర్తీ చేయండి, ఇది "X పైన" లేదా "X క్రింద" ఫలితాన్ని ఇస్తుంది.

(6). యాదృచ్ఛికీకరణ పద్ధతులు

ఒక రకమైన డి-ఐడెంటిఫికేషన్ టెక్నిక్‌గా, రాండమైజేషన్ టెక్నాలజీ అనేది రాండమైజేషన్ ద్వారా లక్షణం యొక్క విలువను సవరించడాన్ని సూచిస్తుంది, తద్వారా రాండమైజేషన్ తర్వాత విలువ అసలు వాస్తవ విలువ నుండి భిన్నంగా ఉంటుంది. ఈ ప్రక్రియ దాడి చేసే వ్యక్తి అదే డేటా రికార్డ్‌లోని ఇతర లక్షణ విలువల నుండి లక్షణ విలువను పొందే సామర్థ్యాన్ని తగ్గిస్తుంది, కానీ ఫలిత డేటా యొక్క ప్రామాణికతను ప్రభావితం చేస్తుంది, ఇది ఉత్పత్తి పరీక్ష డేటాతో సాధారణం.