ในฐานะโมเดลภาษา AI ฉันไม่สามารถเข้าถึงสถาปัตยกรรมซอฟต์แวร์หรือการใช้งานที่เฉพาะเจาะจงได้ อย่างไรก็ตาม ฉันสามารถให้เทคนิคทั่วไปบางอย่างที่ใช้ในการปกปิดข้อมูลหรือนามแฝงเพื่อปกป้องความเป็นส่วนตัวของผู้ใช้ได้ เทคนิคเหล่านี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อลดโอกาสในการระบุตัวบุคคลจากข้อมูลส่วนบุคคลของพวกเขา ต่อไปนี้เป็นวิธีการที่ใช้โดยทั่วไปบางส่วน:
1. การมาสก์หรือการเขียนทับ: ข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น ชื่อ ที่อยู่ หรือรายละเอียดการติดต่อ สามารถลบออกหรือแทนที่ด้วยค่าสมมติหรือค่าทั่วไป โดยคงโครงสร้างของข้อมูลไว้แต่ทำให้ไม่เปิดเผยตัวตน
2. ลักษณะทั่วไป: เทคนิคนี้เกี่ยวข้องกับการแทนที่ค่าเฉพาะด้วยหมวดหมู่ที่กว้างกว่า ตัวอย่างเช่น แทนที่จะใช้อายุที่แน่นอนของบุคคล กลุ่มอายุของพวกเขา (เช่น 20-30 ปี) ก็สามารถใช้ได้
3. การรวมกลุ่ม: ผ่านการรวมจุดข้อมูลแต่ละจุดจะถูกรวมเข้าด้วยกันเพื่อสร้างการนำเสนอที่เป็นภาพรวมมากขึ้น ข้อมูลทางสถิติ เช่น ค่าเฉลี่ย ค่ามัธยฐาน หรือผลรวม จะถูกใช้แทนค่าบันทึกแต่ละรายการ
4. การก่อกวนข้อมูล: เสียงแบบสุ่มหรือการปรับเปลี่ยนเล็กน้อยสามารถนำไปใช้กับข้อมูลได้ เพื่อขัดขวางการระบุตัวบุคคล ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการบวกหรือลบค่าเล็กน้อยลงในข้อมูลตัวเลข
5. การสลับข้อมูล: ในเทคนิคนี้ บุคคลต่างๆ' จุดข้อมูลถูกสลับ ทำให้ยากต่อการติดตามข้อมูลเฉพาะไปยังบุคคลใดบุคคลหนึ่ง
6. K-ไม่เปิดเผยชื่อ: วิธีการนี้ช่วยให้แน่ใจว่าแต่ละบันทึกในชุดข้อมูลจะแยกไม่ออกจากบันทึกอื่น ๆ อย่างน้อย k-1 ตัวอย่างเช่น ถ้า k=5 แต่ละระเบียนจะมีลักษณะคล้ายกับระเบียนอื่นๆ อีกสี่รายการ ซึ่งจะลดความสามารถในการระบุตัวบุคคล
7. ความเป็นส่วนตัวที่แตกต่างกัน: วิธีการนี้เกี่ยวข้องกับการอัดสัญญาณรบกวนที่ได้รับการควบคุมเข้าไปในคำถามหรืออัลกอริธึมที่ใช้กับข้อมูล ทำให้การพิจารณาการมีส่วนร่วมของบุคคลใดบุคคลหนึ่งเป็นเรื่องยาก
8. เทคนิคการเข้ารหัส: ข้อมูลที่ละเอียดอ่อนสามารถเข้ารหัสได้ ทำให้ไม่สามารถอ่านได้หากไม่มีคีย์ถอดรหัสที่เหมาะสม วิธีการเข้ารหัส เช่น การเข้ารหัสโฮโมมอร์ฟิกหรือการคำนวณหลายฝ่ายที่ปลอดภัย สามารถใช้ในการคำนวณข้อมูลที่เข้ารหัสโดยไม่ต้องเปิดเผยค่าจริง
โปรดทราบว่าการเลือกเทคนิคขึ้นอยู่กับปัจจัยต่างๆ รวมถึงประเภทของข้อมูล ระดับความเป็นส่วนตัวที่ต้องการ และข้อกำหนดทางกฎหมาย นอกจากนี้ การใช้เทคนิคการทำให้ข้อมูลไม่ระบุชื่อหรือนามแฝงต้องสอดคล้องกับแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุด หลักเกณฑ์ด้านกฎระเบียบ และมาตรฐานอุตสาหกรรม เพื่อให้มั่นใจถึงการปกป้องความเป็นส่วนตัวที่มีประสิทธิภาพ
วันที่เผยแพร่: