ਸਾਰਾ ਗ੍ਰਹਿ ਔਨਲਾਈਨ ਅਤੇ ਜੁੜਿਆ ਹੋਇਆ ਹੈ ਅਤੇ ਅਸੀਂ ਸਮੂਹਿਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੇਅੰਤ ਮਾਤਰਾ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਤਿਆਰ ਕਰ ਰਹੇ ਹਾਂ। ਕਿਉਂਕਿ ਇਹ ਡੇਟਾ ਔਨਲਾਈਨ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਆਸਾਨੀ ਨਾਲ ਪ੍ਰਾਪਤੀ ਲਈ ਵੱਖ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਪਰ ਡੇਟਾ ਦੇ ਸ਼ੋਸ਼ਣ ਨਾਲ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦੀ ਗੁੰਝਲਤਾ ਅਤੇ ਹੋਰ ਖ਼ਤਰੇ ਵੀ ਵਧ ਜਾਂਦੇ ਹਨ। ਇਸ ਲੇਖ ਨੇ ਡਾਟਾ-ਪਛਾਣ ਮਾਡਲ ਦੀ ਮਹੱਤਤਾ 'ਤੇ ਜ਼ੋਰ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
ਲੇਖ ਦੇ ਮੁੱਖ ਉਪਾਅ ਇੱਥੇ ਹਨ-
- ਡੇਟਾ ਪਛਾਣ ਇੱਕ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਨਿੱਜੀ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਉਸਦੇ ਡੇਟਾ ਤੋਂ ਵੱਖ ਕਰਨ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹੈ। ਅਤੇ ਮਸ਼ੀਨ ਲਰਨਿੰਗ (ML) ਤਕਨਾਲੋਜੀਆਂ ਦੀ ਮੌਜੂਦਾ ਸਥਿਤੀ ਦੇ ਨਾਲ, ਪ੍ਰਦਾਨ ਕੀਤੀ ਗਈ ਨਿੱਜੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇ ਆਧਾਰ 'ਤੇ ਪੈਟਰਨਾਂ ਦਾ ਪਤਾ ਲਗਾਉਣਾ ਅਤੇ ਲੋਕਾਂ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ ਇਹਨਾਂ ਮਾਡਲਾਂ 'ਤੇ ਨਿਯਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਹੈ।
- ਹੁਣ ਡਾਟਾ-ਪਛਾਣ ਮਾਡਲਾਂ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਥੇ ਅਤੇ ਉੱਥੇ ਜਾਣ ਵਾਲੀ ਕੁਝ ਖਾਸ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਲਈ। HIPAA ਡਾਟਾ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਲਈ ਦੋ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਤਰੀਕਿਆਂ ਦੀ ਸਿਫ਼ਾਰਸ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਢੰਗ ਮਾਹਰ ਨਿਰਧਾਰਨ ਅਤੇ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਬੰਦਰਗਾਹ ਢੰਗ ਹਨ.
- ਕੰਪਨੀਆਂ ਜਾਂ ਤਾਂ ਡੇਟਾ ਜਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਤੋਂ ਪੂਰੀ ਤਰ੍ਹਾਂ ਹਟਾਉਣ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ ਜਾਂ ਉਹ ਇਹਨਾਂ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਡੇਟਾਸੈਟਾਂ ਤੋਂ ਹਟਾਉਣ ਲਈ ਡੀ-ਆਈਡੈਂਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ API ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਪਹਿਲੀ ਵਿਧੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ਾਲੀ ਹੈ ਪਰ ਤੁਸੀਂ ਉਸ ਸਮੇਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਖੋਜਾਂ ਲਈ ਡਾਟਾ ਇਨ-ਹਾਊਸ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨਾ ਚਾਹ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਦੂਜਾ ਵਿਕਲਪ ਮੁਸ਼ਕਲ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਇੱਥੇ ਪੂਰਾ ਲੇਖ ਪੜ੍ਹੋ:
https://www.techgogoal.com/2021/07/17/the-complexities-of-data-de-identification-in-layman-terms/
