ဂြိုဟ်တစ်ခုလုံးသည် အွန်လိုင်းနှင့် ချိတ်ဆက်နေပြီး ကျွန်ုပ်တို့သည်လည်း တိုင်းတာနိုင်သော ပမာဏများစွာကို စုပေါင်းထုတ်ပေးနေပါသည်။ ဤဒေတာကို အွန်လိုင်းတွင် သိမ်းဆည်းထားပြီး အလွယ်တကူ ပြန်လည်ထုတ်ယူရန်အတွက် ခွဲခြားထားသောကြောင့် ဒေတာကို ထုတ်ယူသုံးစွဲခြင်းနှင့်အတူ လျှို့ဝှက်ရေးဆိုင်ရာ ရှုပ်ထွေးမှုနှင့် အခြားခြိမ်းခြောက်မှုများလည်း တိုးလာပါသည်။ ဤဆောင်းပါးသည် data-deidentification model ၏ အရေးပါမှုကို အလေးပေးဖော်ပြခဲ့သည်။
ဆောင်းပါးမှ အဓိကအချက်များ မှာ ဤတွင်-
- Data Deidentification ဆိုသည်မှာ လူတစ်ဦးချင်းစီ၏ ကိုယ်ရေးကိုယ်တာ အထောက်အထားကို ၎င်းတို့၏ အချက်အလက်များနှင့် ခွဲထုတ်သည့် လုပ်ငန်းစဉ်ဖြစ်သည်။ Machine Learning(ML) နည်းပညာများ၏ လက်ရှိအခြေအနေနှင့်အတူ၊ ၎င်းသည် ပေးထားသော ကိုယ်ရေးကိုယ်တာအချက်အလက်များအပေါ်အခြေခံ၍ ပုံစံများကို ရှာဖွေရန်နှင့် လူများကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရန် လွယ်ကူသည်။ ထို့ကြောင့် ဤမော်ဒယ်များအတွက် စည်းမျဉ်းစည်းကမ်းများ ချမှတ်ရန် အရေးကြီးပါသည်။
- အချို့သော အချက်အလက်များကို လျှော့ချရန်အတွက် ယခု ဤနေရာတွင် တည်ရှိနေသော အချက်အလက်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်း မော်ဒယ်များဖြင့် လုပ်ဆောင်ပါ။ HIPAA သည် data de-identification အတွက် အတည်ပြုထားသော နည်းလမ်းနှစ်ခုကို အကြံပြုပါသည်။ ဤနည်းလမ်းများသည် ကျွမ်းကျင်သူများ၏ ဆုံးဖြတ်ချက်နှင့် လုံခြုံသောဆိပ်ကမ်းနည်းလမ်းများဖြစ်သည်။
- ကုမ္ပဏီများသည် ဒေတာ သို့မဟုတ် ၎င်းတို့၏ ခွဲခြားသတ်မှတ်မှုများကို ၎င်းတို့၏ မှတ်တမ်းများမှ လုံးလုံးလျားလျား ဖယ်ရှားရန် ရွေးချယ်နိုင်သည် သို့မဟုတ် ၎င်းတို့သည် ၎င်းတို့၏ ဒေတာအစုံအလင်မှ ခွဲခြားသတ်မှတ်ခြင်းကို ဖယ်ရှားရန် de-identification API ကို အသုံးပြုနိုင်သည်။ သို့သော်၊ ပထမနည်းလမ်းသည် ထိရောက်သော်လည်း၊ ထိုအချိန်တွင် ကွဲပြားသောရှာဖွေမှုများအတွက် အိမ်တွင်းရှိ ဒေတာကို ပြန်လည်ရယူလိုလျှင် ဒုတိယရွေးချယ်မှုမှာ ခက်ခဲနိုင်သည်။
ဒီမှာအပြည့်အဝဆောင်းပါးဖတ်ရန်:
https://www.techgogoal.com/2021/07/17/the-complexities-of-data-de-identification-in-layman-terms/
