నెట్‌వర్క్ ప్యాకెట్ బ్రోకర్‌లో డేటా మాస్కింగ్ టెక్నాలజీ మరియు సొల్యూషన్ అంటే ఏమిటి?

4. సాధారణంగా ఉపయోగించే డేటా మాస్కింగ్ పద్ధతులు

(1). గణాంక పద్ధతులు

డేటా నమూనా మరియు డేటా సమీకరణ

- డేటా నమూనా: డేటా సెట్ నుండి ప్రాతినిధ్య ఉపసమితిని ఎంచుకోవడం ద్వారా అసలు డేటా సెట్‌ను విశ్లేషించడం మరియు మూల్యాంకనం చేయడం అనేది గుర్తింపు తొలగింపు పద్ధతుల ప్రభావాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఒక ముఖ్యమైన పద్ధతి.

- డేటా అగ్రిగేషన్: మైక్రోడేటాలోని లక్షణాలకు వర్తింపజేయబడిన గణాంక పద్ధతుల (సమ్మేషన్, కౌంటింగ్, యావరేజింగ్, మాక్సిమం మరియు మినిమం వంటివి) సమాహారంగా, దీని ఫలితం అసలు డేటా సెట్‌లోని అన్ని రికార్డులకు ప్రాతినిధ్యం వహిస్తుంది.

(2). క్రిప్టోగ్రఫీ

సున్నితత్వాన్ని తగ్గించడానికి లేదా ఆ సున్నితత్వాన్ని తగ్గించే ప్రక్రియ యొక్క ప్రభావాన్ని పెంచడానికి క్రిప్టోగ్రఫీ ఒక సాధారణ పద్ధతి. వివిధ రకాల ఎన్‌క్రిప్షన్ అల్గోరిథంలు వేర్వేరు సున్నితత్వ తగ్గింపు ప్రభావాలను సాధించగలవు.

- నిర్ధారిత గుప్తీకరణ: ఇది ఒక యాదృచ్ఛికం కాని సమరూప గుప్తీకరణ. ఇది సాధారణంగా ID డేటాను ప్రాసెస్ చేస్తుంది మరియు అవసరమైనప్పుడు సైఫర్‌టెక్స్ట్‌ను డీక్రిప్ట్ చేసి, అసలు IDకి పునరుద్ధరించగలదు, కానీ కీని సరిగ్గా రక్షించవలసి ఉంటుంది.

- తిరిగి మార్చలేని ఎన్‌క్రిప్షన్: డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి హ్యాష్ ఫంక్షన్ ఉపయోగించబడుతుంది, ఇది సాధారణంగా ID డేటా కోసం వాడబడుతుంది. దీనిని నేరుగా డీక్రిప్ట్ చేయలేరు మరియు మ్యాపింగ్ సంబంధాన్ని తప్పనిసరిగా సేవ్ చేయాలి. అదనంగా, హ్యాష్ ఫంక్షన్ యొక్క లక్షణం కారణంగా, డేటా ఘర్షణ (డేటా కొలిజన్) సంభవించవచ్చు.

- హోమోమార్ఫిక్ ఎన్‌క్రిప్షన్: ఇందులో సైఫర్‌టెక్స్ట్ హోమోమార్ఫిక్ అల్గోరిథం ఉపయోగించబడుతుంది. దీని ప్రత్యేకత ఏమిటంటే, డీక్రిప్షన్ తర్వాత సైఫర్‌టెక్స్ట్ ఆపరేషన్ ఫలితం, ప్లెయిన్‌టెక్స్ట్ ఆపరేషన్ ఫలితంతో సమానంగా ఉంటుంది. అందువల్ల, దీనిని సాధారణంగా సంఖ్యా క్షేత్రాలను ప్రాసెస్ చేయడానికి ఉపయోగిస్తారు, కానీ పనితీరు కారణాల వల్ల దీనిని విస్తృతంగా ఉపయోగించరు.

(3). సిస్టమ్ టెక్నాలజీ

నిరోధక సాంకేతికత గోప్యతా రక్షణ ప్రమాణాలకు అనుగుణంగా లేని డేటా అంశాలను తొలగిస్తుంది లేదా కప్పివేస్తుంది, కానీ వాటిని ప్రచురించదు.

- మాస్కింగ్: ఇది ప్రత్యర్థి నంబర్, ఐడి కార్డుపై నక్షత్ర గుర్తు పెట్టడం లేదా చిరునామాను కుదించడం వంటి లక్షణ విలువను మరుగుపరచడానికి ఉపయోగించే అత్యంత సాధారణ సున్నితత్వ నివారణ పద్ధతిని సూచిస్తుంది.

- స్థానిక తొలగింపు: నిర్దిష్ట లక్షణ విలువలను (కాలమ్‌లను) తొలగించే, అనవసరమైన డేటా ఫీల్డ్‌లను తీసివేసే ప్రక్రియను సూచిస్తుంది;

- రికార్డ్ సప్రెషన్: నిర్దిష్ట రికార్డులను (వరుసలను), అనవసరమైన డేటా రికార్డులను తొలగించే ప్రక్రియను సూచిస్తుంది.

(4). మారుపేరు సాంకేతికత

ప్యుడోమ్యానింగ్ అనేది ఒక గుర్తింపును తొలగించే పద్ధతి, ఇది ప్రత్యక్ష గుర్తింపుదారుని (లేదా ఇతర సున్నితమైన గుర్తింపుదారుని) స్థానంలో మారుపేరును ఉపయోగిస్తుంది. ప్యుడోనిమ్ పద్ధతులు ప్రత్యక్ష లేదా సున్నితమైన గుర్తింపుదారులకు బదులుగా, ప్రతి వ్యక్తిగత సమాచార విషయానికి ప్రత్యేకమైన గుర్తింపుదారులను సృష్టిస్తాయి.

ఇది అసలు IDకి అనుగుణంగా స్వతంత్రంగా యాదృచ్ఛిక విలువలను రూపొందించగలదు, మ్యాపింగ్ టేబుల్‌ను సేవ్ చేయగలదు మరియు మ్యాపింగ్ టేబుల్‌కు యాక్సెస్‌ను కఠినంగా నియంత్రించగలదు.

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

పెద్ద సంఖ్యలో స్వతంత్ర డేటా వినియోగదారులు ఉన్న సందర్భంలో ఈ సాంకేతికత విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది, ఉదాహరణకు ఓపెన్ ప్లాట్‌ఫారమ్ దృష్టాంతంలో ఓపెన్‌ఐడి (OpenID)ని ఉపయోగించడం ద్వారా, వేర్వేరు డెవలపర్‌లు ఒకే వినియోగదారు కోసం వేర్వేరు ఓపెన్‌ఐడిలను పొందుతారు.

(5). సాధారణీకరణ పద్ధతులు

జనరలైజేషన్ టెక్నిక్ అనేది ఒక డీ-ఐడెంటిఫికేషన్ టెక్నిక్, ఇది డేటా సెట్‌లోని ఎంచుకున్న లక్షణాల గ్రాన్యులారిటీని తగ్గించి, డేటా యొక్క మరింత సాధారణ మరియు అమూర్త వివరణను అందిస్తుంది. జనరలైజేషన్ టెక్నాలజీని అమలు చేయడం సులభం మరియు ఇది రికార్డ్-స్థాయి డేటా యొక్క ప్రామాణికతను కాపాడుతుంది. దీనిని సాధారణంగా డేటా ఉత్పత్తులు లేదా డేటా నివేదికలలో ఉపయోగిస్తారు.

- రౌండింగ్: ఎంచుకున్న లక్షణం కోసం అప్‌వర్డ్ లేదా డౌన్‌వర్డ్ ఫోరెన్సిక్స్ వంటి రౌండింగ్ బేస్‌ను ఎంచుకోవడం ఇందులో ఉంటుంది, దీని ఫలితంగా 100, 500, 1K, మరియు 10K ఫలితాలు వస్తాయి.

- టాప్ మరియు బాటమ్ కోడింగ్ టెక్నిక్స్: థ్రెషోల్డ్‌కు పైన (లేదా కింద) ఉన్న విలువలను, టాప్ (లేదా బాటమ్) స్థాయిని సూచించే థ్రెషోల్డ్‌తో భర్తీ చేయడం ద్వారా "X పైన" లేదా "X కింద" అనే ఫలితం వస్తుంది.

(6). యాదృచ్ఛికీకరణ పద్ధతులు

ఒక రకమైన గుర్తింపు తొలగింపు పద్ధతిగా, రాండమైజేషన్ టెక్నాలజీ అనేది ఒక ఆట్రిబ్యూట్ విలువను రాండమైజేషన్ ద్వారా సవరించడాన్ని సూచిస్తుంది, తద్వారా రాండమైజేషన్ తర్వాత వచ్చే విలువ అసలు వాస్తవ విలువకు భిన్నంగా ఉంటుంది. ఈ ప్రక్రియ, ఒకే డేటా రికార్డులోని ఇతర ఆట్రిబ్యూట్ విలువల నుండి ఒక ఆట్రిబ్యూట్ విలువను రాబట్టే దాడి చేసేవారి సామర్థ్యాన్ని తగ్గిస్తుంది, కానీ ఫలితంగా వచ్చే డేటా యొక్క ప్రామాణికతను ప్రభావితం చేస్తుంది, ఇది ప్రొడక్షన్ టెస్ట్ డేటాలో సర్వసాధారణం.