Αποαναγνώριση δεδομένων: Μια κρίσιμη διαδικασία για την ανωνυμοποίηση δεδομένων, την προστασία του απορρήτου και
επιτρέποντας την υπεύθυνη κοινή χρήση.
Γιατί έχει σημασία:
- Απαραίτητο για τη συμμόρφωση με το HIPAA: Τα δεδομένα υγειονομικής περίθαλψης πρέπει να αποπροσδιορίζονται πριν από τη δημόσια δημοσίευση.
- Ξεκλειδώνει τις δυνατότητες των δεδομένων: Τα αποπροσδιορισμένα δεδομένα ενθαρρύνουν την έρευνα, την ανάλυση και τις γνώσεις σε διάφορους κλάδους (υγειονομική περίθαλψη, επιχειρήσεις, περιβάλλον).
5 βασικές πληροφορίες:
- HIPAA Εντολή αποταυτοποίησης: Υπάρχουν δύο μέθοδοι: προσδιορισμός ειδικού και λίστα ελέγχου Safe Harbor.
- Πολυπλοκότητα δεδομένων υγειονομικής περίθαλψης: Οι διασυνδεδεμένες πληροφορίες απαιτούν προσεκτική αποταυτοποίηση για να αποφευχθεί η συμβιβαστική ανάλυση.
- Πέρα από την Υγεία: Οι διάφορες εφαρμογές περιλαμβάνουν την προστασία των επιχειρηματικών μυστικών, τα απειλούμενα είδη και την ακεραιότητα της έρευνας.
- Απόκρυψη δεδομένων έναντι αποταυτοποίησης: Η κάλυψη αντικαθιστά τα PII με τυχαίες τιμές, ενώ η αποταυτοποίηση το αφαιρεί εντελώς.
- Τεχνικές αποαναγνώρισης: Οι μέθοδοι περιλαμβάνουν την αφαίρεση αναγνωριστικών, τη γενίκευση δεδομένων, την κάλυψη με κρυπτογραφία, την προσθήκη θορύβου και τη δημιουργία συνθετικών δεδομένων.
Σύγχρονες λύσεις: Τα εργαλεία τεχνητής νοημοσύνης απλοποιούν την αποταυτοποίηση, διασφαλίζοντας τη συμμόρφωση και μεγιστοποιώντας τη χρηστικότητα των δεδομένων.
Διαβάστε το πλήρες άρθρο εδώ:
https://www.businessrobotic.com/facts-about-data-de-identification-the-best-methods/
