নেটওয়ার্ক প্যাকেট ব্রোকারে ডেটা মাস্কিং প্রযুক্তি এবং সমাধান কী?

4। সাধারণত ব্যবহৃত ডেটা মাস্কিং কৌশল

(1)। পরিসংখ্যান কৌশল

ডেটা স্যাম্পলিং এবং ডেটা সমষ্টি

- ডেটা স্যাম্পলিং: ডেটা সেটের একটি প্রতিনিধি উপসেট নির্বাচন করে মূল ডেটা সেটের বিশ্লেষণ এবং মূল্যায়ন ডি-সনাক্তকরণ কৌশলগুলির কার্যকারিতা উন্নত করার জন্য একটি গুরুত্বপূর্ণ পদ্ধতি।

- ডেটা সমষ্টি: মাইক্রোডাটাতে বৈশিষ্ট্যগুলিতে প্রয়োগ করা পরিসংখ্যানগত কৌশলগুলির সংগ্রহ হিসাবে (যেমন সংক্ষিপ্তকরণ, গণনা, গড়, সর্বাধিক এবং সর্বনিম্ন), ফলাফলটি মূল ডেটা সেটে সমস্ত রেকর্ডের প্রতিনিধি।

(2)। ক্রিপ্টোগ্রাফি

ক্রিপ্টোগ্রাফি হ'ল ডিসেনসিটিাইজেশনের কার্যকারিতা সংবেদনশীল বা বাড়ানোর জন্য একটি সাধারণ পদ্ধতি। বিভিন্ন ধরণের এনক্রিপশন অ্যালগরিদম বিভিন্ন ডিসেনসিটিজেশন প্রভাব অর্জন করতে পারে।

- ডিটারমিনিস্টিক এনক্রিপশন: একটি অ-এলোমেলো প্রতিসম এনক্রিপশন। এটি সাধারণত আইডি ডেটা প্রক্রিয়া করে এবং প্রয়োজনে মূল আইডিতে সাইফারেক্সটটি ডিক্রিপ্ট এবং পুনরুদ্ধার করতে পারে তবে কীটি সঠিকভাবে সুরক্ষিত করা দরকার।

- অপরিবর্তনীয় এনক্রিপশন: হ্যাশ ফাংশনটি ডেটা প্রক্রিয়া করতে ব্যবহৃত হয়, যা সাধারণত আইডি ডেটার জন্য ব্যবহৃত হয়। এটি সরাসরি ডিক্রিপ্ট করা যায় না এবং ম্যাপিং সম্পর্ক অবশ্যই সংরক্ষণ করতে হবে। এছাড়াও, হ্যাশ ফাংশনের বৈশিষ্ট্যের কারণে, ডেটা সংঘর্ষ হতে পারে।

- হোমোমর্ফিক এনক্রিপশন: সাইফারেক্সট হোমোমোরফিক অ্যালগরিদম ব্যবহৃত হয়। এর বৈশিষ্ট্যটি হ'ল সাইফারটেক্সট অপারেশনের ফলাফল ডিক্রিপশনের পরে প্লেটেক্সট অপারেশনের মতো। অতএব, এটি সাধারণত সংখ্যার ক্ষেত্রগুলি প্রক্রিয়া করতে ব্যবহৃত হয় তবে এটি পারফরম্যান্সের কারণে ব্যাপকভাবে ব্যবহৃত হয় না।

(3)। সিস্টেম প্রযুক্তি

দমন প্রযুক্তি এমন ডেটা আইটেমগুলি মুছে দেয় বা ield াল দেয় যা গোপনীয়তা সুরক্ষা পূরণ করে না, তবে সেগুলি প্রকাশ করে না।

- মাস্কিং: এটি প্রতিপক্ষের নম্বর, আইডি কার্ডটিকে একটি নক্ষত্রের সাথে চিহ্নিত করা হয়, বা ঠিকানাটি কেটে ফেলা হয় এমন বৈশিষ্ট্যটির মানটি মুখোশ দেওয়ার জন্য এটি সর্বাধিক সাধারণ ডিসেনসিটিজেশন পদ্ধতিটিকে বোঝায়।

- স্থানীয় দমন: নির্দিষ্ট অ্যাট্রিবিউট মানগুলি (কলাম) মুছে ফেলার প্রক্রিয়াটিকে বোঝায়, অ-অপরিহার্য ডেটা ক্ষেত্রগুলি অপসারণ;

- রেকর্ড দমন: নির্দিষ্ট রেকর্ডগুলি (সারি) মুছে ফেলার প্রক্রিয়াটি বোঝায়, অ-অপরিহার্য ডেটা রেকর্ডগুলি মোছা।

(4)। ছদ্মনাম প্রযুক্তি

সিউডোমেনিং একটি ডি-আইডেন্টিফিকেশন কৌশল যা সরাসরি শনাক্তকারী (বা অন্যান্য সংবেদনশীল শনাক্তকারী) প্রতিস্থাপনের জন্য একটি ছদ্মনাম ব্যবহার করে। ছদ্মনাম কৌশলগুলি প্রত্যক্ষ বা সংবেদনশীল শনাক্তকারীদের পরিবর্তে প্রতিটি পৃথক তথ্য বিষয়ের জন্য অনন্য শনাক্তকারী তৈরি করে।

- এটি মূল আইডির সাথে সামঞ্জস্য করতে, ম্যাপিং টেবিলটি সংরক্ষণ করতে এবং ম্যাপিং টেবিলের অ্যাক্সেসকে কঠোরভাবে নিয়ন্ত্রণ করতে স্বাধীনভাবে এলোমেলো মান তৈরি করতে পারে।

- আপনি ছদ্মনাম উত্পাদন করতে এনক্রিপশনও ব্যবহার করতে পারেন, তবে ডিক্রিপশন কীটি সঠিকভাবে রাখতে হবে;

এই প্রযুক্তিটি বিপুল সংখ্যক স্বতন্ত্র ডেটা ব্যবহারকারীদের ক্ষেত্রে যেমন ওপেনআইডি ওপেনআইডি ওপেনআইডি -তে ওপেনআইডি, যেখানে বিভিন্ন বিকাশকারী একই ব্যবহারকারীর জন্য বিভিন্ন ওপেনআইডি পান।

(5)। সাধারণীকরণ কৌশল

সাধারণীকরণ কৌশলটি একটি ডি-সনাক্তকরণ কৌশলকে বোঝায় যা একটি ডেটা সেটে নির্বাচিত বৈশিষ্ট্যের গ্রানুলারিটি হ্রাস করে এবং ডেটার আরও সাধারণ এবং বিমূর্ত বিবরণ সরবরাহ করে। সাধারণীকরণ প্রযুক্তি বাস্তবায়ন করা সহজ এবং রেকর্ড-স্তরের ডেটার সত্যতা রক্ষা করতে পারে। এটি সাধারণত ডেটা পণ্য বা ডেটা প্রতিবেদনে ব্যবহৃত হয়।

- রাউন্ডিং: নির্বাচিত বৈশিষ্ট্যের জন্য যেমন একটি রাউন্ডিং বেস নির্বাচন করা জড়িত, যেমন ward র্ধ্বমুখী বা নীচের দিকে ফরেনসিক, ফলন ফলাফল 100, 500, 1 কে এবং 10 কে

- শীর্ষ এবং নীচের কোডিং কৌশলগুলি: শীর্ষ (বা নীচে) স্তরের প্রতিনিধিত্বকারী একটি প্রান্তিকের সাথে প্রান্তিকের উপরে (বা নীচে) মানগুলি প্রতিস্থাপন করুন, "উপরে x" বা "x এর নীচে" এর ফলাফল ফলন করে

(6)। র্যান্ডমাইজেশন কৌশল

এক ধরণের ডি-সনাক্তকরণ কৌশল হিসাবে, র্যান্ডমাইজেশন প্রযুক্তি র্যান্ডমাইজেশনের মাধ্যমে কোনও বৈশিষ্ট্যের মান পরিবর্তন করে বোঝায়, যাতে র্যান্ডমাইজেশনের পরে মানটি আসল আসল মান থেকে পৃথক হয়। এই প্রক্রিয়াটি একই ডেটা রেকর্ডে অন্যান্য অ্যাট্রিবিউট মানগুলি থেকে একটি অ্যাট্রিবিউট মান অর্জনের জন্য আক্রমণকারীটির ক্ষমতা হ্রাস করে তবে ফলাফলের ডেটার সত্যতাটিকে প্রভাবিত করে, যা উত্পাদন পরীক্ষার ডেটার সাথে সাধারণ।