నెట్‌వర్క్ ప్యాకెట్ బ్రోకర్‌లో డేటా మాస్కింగ్ టెక్నాలజీ మరియు సొల్యూషన్ ఏమిటి?

4. సాధారణంగా ఉపయోగించే డేటా మాస్కింగ్ టెక్నిక్స్

(1)స్టాటిస్టికల్ టెక్నిక్స్

డేటా నమూనా మరియు డేటా అగ్రిగేషన్

- డేటా నమూనా: డేటా సెట్ యొక్క ప్రతినిధి ఉపసమితిని ఎంచుకోవడం ద్వారా అసలైన డేటా సెట్ యొక్క విశ్లేషణ మరియు మూల్యాంకనం డి-ఐడెంటిఫికేషన్ టెక్నిక్‌ల ప్రభావాన్ని మెరుగుపరచడానికి ఒక ముఖ్యమైన పద్ధతి.

- డేటా అగ్రిగేషన్: మైక్రోడేటాలోని అట్రిబ్యూట్‌లకు వర్తింపజేయబడిన గణాంక పద్ధతుల (సమ్మషన్, లెక్కింపు, సగటు, గరిష్ట మరియు కనిష్టం వంటివి) సమాహారంగా, ఫలితం అసలైన డేటా సెట్‌లోని అన్ని రికార్డ్‌లకు ప్రాతినిధ్యం వహిస్తుంది.

(2)క్రిప్టోగ్రఫీ

క్రిప్టోగ్రఫీ అనేది డీసెన్సిటైజేషన్ యొక్క ప్రభావాన్ని డీసెన్సిటైజ్ చేయడానికి లేదా మెరుగుపరచడానికి ఒక సాధారణ పద్ధతి.వివిధ రకాల ఎన్‌క్రిప్షన్ అల్గారిథమ్‌లు విభిన్న డీసెన్సిటైజేషన్ ప్రభావాలను సాధించగలవు.

- డిటర్మినిస్టిక్ ఎన్‌క్రిప్షన్: యాదృచ్ఛికం కాని సిమెట్రిక్ ఎన్‌క్రిప్షన్.ఇది సాధారణంగా ID డేటాను ప్రాసెస్ చేస్తుంది మరియు అవసరమైనప్పుడు సాంకేతికలిపిని అసలు IDకి డీక్రిప్ట్ చేయవచ్చు మరియు పునరుద్ధరించవచ్చు, అయితే కీ సరిగ్గా రక్షించబడాలి.

- ఇర్రివర్సిబుల్ ఎన్‌క్రిప్షన్: డేటాను ప్రాసెస్ చేయడానికి హాష్ ఫంక్షన్ ఉపయోగించబడుతుంది, ఇది సాధారణంగా ID డేటా కోసం ఉపయోగించబడుతుంది.ఇది నేరుగా డీక్రిప్ట్ చేయబడదు మరియు మ్యాపింగ్ సంబంధాన్ని తప్పనిసరిగా సేవ్ చేయాలి.అదనంగా, హాష్ ఫంక్షన్ యొక్క లక్షణం కారణంగా, డేటా తాకిడి సంభవించవచ్చు.

- హోమోమార్ఫిక్ ఎన్‌క్రిప్షన్: సైఫర్‌టెక్స్ట్ హోమోమోర్ఫిక్ అల్గోరిథం ఉపయోగించబడుతుంది.దీని విశిష్టత ఏమిటంటే సైఫర్‌టెక్స్ట్ ఆపరేషన్ ఫలితం డిక్రిప్షన్ తర్వాత సాదాపాఠం ఆపరేషన్‌కు సమానంగా ఉంటుంది.అందువల్ల, ఇది సాధారణంగా సంఖ్యా ఫీల్డ్‌లను ప్రాసెస్ చేయడానికి ఉపయోగించబడుతుంది, కానీ పనితీరు కారణాల కోసం ఇది విస్తృతంగా ఉపయోగించబడదు.

(3)సిస్టమ్ టెక్నాలజీ

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

- మాస్కింగ్: ఇది ప్రత్యర్థి సంఖ్య, ID కార్డ్ నక్షత్రం గుర్తుతో గుర్తించబడింది లేదా చిరునామా కుదించబడి ఉండటం వంటి లక్షణ విలువను మాస్క్ చేయడానికి అత్యంత సాధారణ డీసెన్సిటైజేషన్ పద్ధతిని సూచిస్తుంది.

- స్థానిక అణచివేత: నిర్దిష్ట అట్రిబ్యూట్ విలువలను (నిలువు వరుసలు) తొలగించే ప్రక్రియను సూచిస్తుంది, అనవసరమైన డేటా ఫీల్డ్‌లను తొలగించడం;

- రికార్డ్ సప్రెషన్: నిర్దిష్ట రికార్డులను (వరుసలు) తొలగించడం, అనవసరమైన డేటా రికార్డులను తొలగించడం వంటి ప్రక్రియను సూచిస్తుంది.

(4)మారుపేరు టెక్నాలజీ

సూడోమానింగ్ అనేది డి-ఐడెంటిఫికేషన్ టెక్నిక్, ఇది డైరెక్ట్ ఐడెంటిఫైయర్ (లేదా ఇతర సెన్సిటివ్ ఐడెంటిఫైయర్) స్థానంలో మారుపేరును ఉపయోగిస్తుంది.మారుపేరు పద్ధతులు ప్రత్యక్ష లేదా సున్నితమైన ఐడెంటిఫైయర్‌లకు బదులుగా ప్రతి వ్యక్తిగత సమాచార విషయానికి ప్రత్యేకమైన ఐడెంటిఫైయర్‌లను సృష్టిస్తాయి.

- ఇది అసలైన IDకి అనుగుణంగా స్వతంత్రంగా యాదృచ్ఛిక విలువలను రూపొందించగలదు, మ్యాపింగ్ పట్టికను సేవ్ చేస్తుంది మరియు మ్యాపింగ్ పట్టికకు ప్రాప్యతను ఖచ్చితంగా నియంత్రించవచ్చు.

- మీరు మారుపేర్లను ఉత్పత్తి చేయడానికి గుప్తీకరణను కూడా ఉపయోగించవచ్చు, కానీ డిక్రిప్షన్ కీని సరిగ్గా ఉంచాలి;

ఓపెన్ ప్లాట్‌ఫారమ్ దృష్టాంతంలో OpenID వంటి పెద్ద సంఖ్యలో స్వతంత్ర డేటా వినియోగదారుల విషయంలో ఈ సాంకేతికత విస్తృతంగా ఉపయోగించబడుతుంది, ఇక్కడ వేర్వేరు డెవలపర్‌లు ఒకే వినియోగదారు కోసం వేర్వేరు Openidలను పొందుతారు.

(5)సాధారణీకరణ పద్ధతులు

సాధారణీకరణ సాంకేతికత అనేది డేటా సెట్‌లో ఎంచుకున్న లక్షణాల యొక్క గ్రాన్యులారిటీని తగ్గించే డి-ఐడెంటిఫికేషన్ టెక్నిక్‌ను సూచిస్తుంది మరియు డేటా యొక్క మరింత సాధారణ మరియు నైరూప్య వివరణను అందిస్తుంది.సాధారణీకరణ సాంకేతికత అమలు చేయడం సులభం మరియు రికార్డు స్థాయి డేటా యొక్క ప్రామాణికతను రక్షించగలదు.ఇది సాధారణంగా డేటా ఉత్పత్తులు లేదా డేటా నివేదికలలో ఉపయోగించబడుతుంది.

- రౌండింగ్: 100, 500, 1K మరియు 10K ఫలితాలను అందించే పైకి లేదా క్రిందికి ఫోరెన్సిక్స్ వంటి ఎంచుకున్న లక్షణం కోసం ఒక రౌండింగ్ బేస్‌ను ఎంచుకోవడం ఉంటుంది.

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

(6)రాండమైజేషన్ టెక్నిక్స్

ఒక రకమైన డి-ఐడెంటిఫికేషన్ టెక్నిక్‌గా, రాండమైజేషన్ టెక్నాలజీ అనేది యాదృచ్ఛికీకరణ ద్వారా లక్షణం యొక్క విలువను సవరించడాన్ని సూచిస్తుంది, తద్వారా రాండమైజేషన్ తర్వాత విలువ అసలు వాస్తవ విలువ నుండి భిన్నంగా ఉంటుంది.ఈ ప్రక్రియ అదే డేటా రికార్డ్‌లోని ఇతర అట్రిబ్యూట్ విలువల నుండి అట్రిబ్యూట్ విలువను పొందే అటాకర్ సామర్థ్యాన్ని తగ్గిస్తుంది, అయితే ఉత్పాదక పరీక్ష డేటాతో సాధారణమైన ఫలిత డేటా యొక్క ప్రామాణికతను ప్రభావితం చేస్తుంది.