Was ist Big-Data-Desensibilisierung?

Was ist Big-Data-Desensibilisierung?

Big-Data-Desensibilisierung, auch bekannt als Datenbleiche, Datendeprivatisierung oder Datendeformation, bezieht sich auf die Deformation bestimmter sensibler Informationen durch Desensibilisierungsregeln, um einen zuverlässigen Schutz sensibler privater Daten für die sichere Nutzung desensibilisierter Daten zu erreichen Datensätze in Entwicklungs-, Test- und anderen Nicht-Produktions- und ausgelagerten Umgebungen.

Technologie zur Desensibilisierung von Datenschutzdaten

Normalerweise werden Daten in Big-Data-Plattformen in einem strukturierten Format gespeichert. Jede Tabelle besteht aus vielen Zeilen, und jede Datenzeile ist zusammengesetzt aus vielen Spalten. Gemäß den Datenattributen der Spalte können Datenspalten normalerweise in die folgenden Typen unterteilt werden:

• Spalten, die eine Person genau lokalisieren können, werden als identifizierbare Spalten bezeichnet, z. B. ID-Nummer, Adresse , und Name usw.

• Eine einzelne Spalte kann eine Person nicht lokalisieren, aber mehrere Informationsspalten können verwendet werden, um eine Person potenziell zu identifizieren. Diese Spalten werden als halbidentifizierende Spalten bezeichnet, z. B. Postleitzahl, Geburtstag usw Geschlecht. In einer US-amerikanischen Forschungsarbeit wird behauptet, dass 87 % der Amerikaner nur anhand von Postleitzahl, Geburtstag und Geschlechtsinformationen identifiziert werden können.

• Spalten mit vertraulichen Benutzerinformationen wie Transaktionsbeträgen, Krankheiten und Einkommen.

• Andere Spalten, die keine vertraulichen Benutzerinformationen enthalten.

Arten von Datenschutzdatenlecks

Privatsphärendatenlecks können in viele Arten unterteilt werden. Je nach Art kann es sich in der Regel um unterschiedliche Datenschutzdaten handeln Das Leakage-Risikomodell wurde verwendet, um das Risiko der Verhinderung von Datenschutzdatenlecks zu messen und Daten entsprechend verschiedenen Datendesensibilisierungsalgorithmen zu desensibilisieren. Zu den Arten von Datenschutzverletzungen gehören im Allgemeinen:

Verletzung der persönlichen Identität. Wenn ein Datennutzer auf irgendeine Weise bestätigt, dass ein Datenelement in einer Datentabelle einer bestimmten Person gehört, spricht man von einem persönlichen Identitätsleck. Am schwerwiegendsten ist der Verlust persönlicher Identität, da Datennutzer im Falle eines Verlusts persönlicher Identität vertrauliche Informationen über bestimmte Personen erhalten können.

Attributleck: Wenn Datenbenutzer anhand der Datentabelle, auf die sie zugreifen, neue Attributinformationen über eine Person erfahren, spricht man von Attributleck. Ein Verlust der persönlichen Identität führt sicherlich zu einem Verlust von Attributen, aber ein Verlust von Attributen kann auch unabhängig davon auftreten.

Mitgliederbeziehungen durchgesickert. Wenn ein Datenbenutzer bestätigen kann, dass die Daten einer Person in einer Datentabelle vorhanden sind, spricht man von einem Mitgliedschaftsleck. Das Risiko eines Verlusts von Mitgliedschaftsbeziehungen ist relativ gering. Der Verlust persönlicher Identität und Attribute bedeutet definitiv einen Verlust von Mitgliedschaftsbeziehungen, aber ein Verlust von Mitgliedschaftsbeziehungen kann auch unabhängig davon auftreten.

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