У ЗМІ - Роботизований бізнес

Ваші дані, ваш вибір: як деідентифікація дає вам змогу

Деідентифікація даних: важливий процес для анонімізації даних, захисту конфіденційності та
можливість відповідального обміну.

Чому це важливо:

  • Важливо для відповідності HIPAA: Дані охорони здоров’я повинні бути деідентифіковані перед оприлюдненням.
  • Розкриває потенціал даних: Деідентифіковані дані сприяють дослідженням, аналізу та розумінню в різних галузях (охорона здоров’я, бізнес, навколишнє середовище).

5 ключових ідей:

  • HIPAA вимагає деідентифікації: Існує два методи: експертне визначення та контрольний список безпечної гавані.
  • Складність даних охорони здоров'я: Взаємопов’язана інформація вимагає ретельної деідентифікації, щоб уникнути компрометації аналізу.
  • Крім охорони здоров'я: Різноманітні програми включають захист комерційної таємниці, види, що знаходяться під загрозою зникнення, і чесність досліджень.
  • Маскування даних проти деідентифікації: Маскування замінює ідентифікаційну інформацію випадковими значеннями, тоді як деідентифікація повністю видаляє її.
  • Методи деідентифікації: Методи включають видалення ідентифікаторів, узагальнення даних, маскування за допомогою криптографії, додавання шуму та генерування синтетичних даних.

Сучасні рішення: Інструменти штучного інтелекту спрощують деідентифікацію, забезпечуючи відповідність і максимізуючи зручність використання даних.

Прочитайте повну статтю тут:

https://www.businessrobotic.com/facts-about-data-de-identification-the-best-methods/

Соціальна Поділитися

Давайте сьогодні обговоримо ваші вимоги до даних для навчання AI.