דה-זיהוי נתונים ממלא תפקיד מכריע בעולם מונע הנתונים שלנו, אנונימיזציה של מידע אישי מזהה (PII) ומידע בריאותי מוגן (PHI) כדי לשמור על פרטיות הפרט. בלוג זה מתעמק בחמישה היבטים מרכזיים שכדאי לדעת על תרגול זה:
- תאימות HIPAA: חוק הניידות והאחריות של ביטוח בריאות (HIPAA) מחייב ביטול זיהוי נתונים לפני חשיפה לציבור. שתי שיטות מבטיחות סינון יעיל: קביעת מומחה (באמצעות ניתוח סטטיסטי) ונמל בטוח (עומד ברשימת בדיקה של 18 קריטריונים).
- איזון פרטיות ושירות: האופי המקושר של נתוני שירותי הבריאות מציב אתגרים. הסרת אלמנטים ספציפיים כמו גיל או מין עלולה להיות לא יעילה בגלל המתאמים הבסיסיים. שיטות ביטול זיהוי חייבות לשקול השלכות פוטנציאליות למחקר, אבחון וטיפול.
- מעבר לבריאות: ביטול זיהוי הנתונים משתרע לתחומים שונים. עסקים משתמשים בו למחקר וניתוח, חברות כרייה מגנות על מיקומי האתר, וסוכנויות איכות הסביבה מגינות על מינים בסכנת הכחדה. הגישה משתנה בהתאם למטרה ולתעשייה.
- מיסוך נתונים לעומת ביטול זיהוי: בעוד שהם נשמעים דומה, הם שונים באופן משמעותי. מיסוך נתונים מחליף PII בערכים אקראיים, מה שעשוי לאפשר פענוח עם גישה. ביטול זיהוי נתונים מסיר או משנה לצמיתות נתונים, מה שהופך זיהוי מחדש לבלתי אפשרי.
- תהליך ביטול זיהוי ושיטות עבודה מומלצות: אנשי מקצוע בתחום הבריאות משתמשים בפתרונות טכניים ובתוכנות כדי להסיר מזהים כמו שם, כתובת, תאריך לידה ומיקום. הטכניקות כוללות הצפנה, קידוד ואלגוריתמים מתקדמים כדי למזער את הפיכות.
קראו את המאמר המלא כאן:
https://dzone.com/articles/five-best-data-de-identification-tools-to-protect
