1. ಡೇಟಾ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ
ಡೇಟಾ ಮಾಸ್ಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಡೇಟಾ ಮಾಸ್ಕಿಂಗ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯುತ್ತಾರೆ. ನಾವು ಮಾಸ್ಕಿಂಗ್ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ನೀತಿಗಳನ್ನು ನೀಡಿದಾಗ ಮೊಬೈಲ್ ಫೋನ್ ಸಂಖ್ಯೆ, ಬ್ಯಾಂಕ್ ಕಾರ್ಡ್ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಮಾಹಿತಿಯಂತಹ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಲು, ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಅಥವಾ ಕವರ್ ಮಾಡಲು ಇದು ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲದ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಬಳಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯಲು ಈ ತಂತ್ರವನ್ನು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಮಾಸ್ಕಿಂಗ್ ತತ್ವ: ಡೇಟಾ ಮಾಸ್ಕಿಂಗ್ ಮೂಲ ಡೇಟಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ವ್ಯವಹಾರ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಕಾಯ್ದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು, ಇದರಿಂದಾಗಿ ನಂತರದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ, ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಮಾಸ್ಕಿಂಗ್‌ನಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಮಾಸ್ಕಿಂಗ್ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ನಂತರ ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
2. ಡೇಟಾ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ ವರ್ಗೀಕರಣ
ಡೇಟಾ ಮಾಸ್ಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಮಾಸ್ಕಿಂಗ್ (SDM) ಮತ್ತು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಡೇಟಾ ಮಾಸ್ಕಿಂಗ್ (DDM) ಎಂದು ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು.
ಸ್ಥಿರ ದತ್ತಾಂಶ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ (SDM): ಸ್ಥಿರ ದತ್ತಾಂಶ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಗೆ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರದಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಹೊಸ ಉತ್ಪಾದನಾೇತರ ಪರಿಸರ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಸ್ಥಾಪಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ. ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದನಾ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಿಂದ ಹೊರತೆಗೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಉತ್ಪಾದನಾೇತರ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ಸಂವೇದನಾಶೀಲವಲ್ಲದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರದಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ವ್ಯವಹಾರದ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ ಡೇಟಾದ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೈನಾಮಿಕ್ ಡೇಟಾ ಮಾಸ್ಕಿಂಗ್ (DDM): ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂವೇದನಾಶೀಲವಾಗಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ, ವಿಭಿನ್ನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಓದಲು ವಿಭಿನ್ನ ಹಂತದ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿಭಿನ್ನ ಪಾತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಮತಿಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಮರೆಮಾಚುವ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ಡೇಟಾ ವರದಿ ಮಾಡುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಉತ್ಪನ್ನಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಚುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್
ಅಂತಹ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಆಂತರಿಕ ದತ್ತಾಂಶ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣಾ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಅಥವಾ ಬಿಲ್‌ಬೋರ್ಡ್, ಬಾಹ್ಯ ಸೇವಾ ದತ್ತಾಂಶ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರ ವರದಿಗಳು ಮತ್ತು ಯೋಜನಾ ವಿಮರ್ಶೆಯಂತಹ ದತ್ತಾಂಶ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಆಧರಿಸಿದ ವರದಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿವೆ.
3. ಡೇಟಾ ಮಾಸ್ಕಿಂಗ್ ಪರಿಹಾರ
ಸಾಮಾನ್ಯ ದತ್ತಾಂಶ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ ಯೋಜನೆಗಳಲ್ಲಿ ಇವು ಸೇರಿವೆ: ಅಮಾನ್ಯೀಕರಣ, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮೌಲ್ಯ, ದತ್ತಾಂಶ ಬದಲಿ, ಸಮ್ಮಿತೀಯ ಗೂಢಲಿಪೀಕರಣ, ಸರಾಸರಿ ಮೌಲ್ಯ, ಆಫ್‌ಸೆಟ್ ಮತ್ತು ಪೂರ್ಣಾಂಕ, ಇತ್ಯಾದಿ.
ಅಮಾನ್ಯೀಕರಣ: ಅಮಾನ್ಯೀಕರಣವು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ದತ್ತಾಂಶದ ಗೂಢಲಿಪೀಕರಣ, ಮೊಟಕುಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಮರೆಮಾಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಈ ಯೋಜನೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನೈಜ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ವಿಶೇಷ ಚಿಹ್ನೆಗಳೊಂದಿಗೆ (* ನಂತಹ) ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆ ಸರಳವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ಮೂಲ ದತ್ತಾಂಶದ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ತಿಳಿಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಇದು ನಂತರದ ದತ್ತಾಂಶ ಅನ್ವಯಿಕೆಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು.
ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮೌಲ್ಯ: ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮೌಲ್ಯವು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ದತ್ತಾಂಶದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬದಲಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ (ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಅಂಕೆಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತವೆ, ಅಕ್ಷರಗಳು ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತವೆ). ಈ ಮರೆಮಾಚುವ ವಿಧಾನವು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ದತ್ತಾಂಶದ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಸ್ವಲ್ಪ ಮಟ್ಟಿಗೆ ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರದ ದತ್ತಾಂಶ ಅನ್ವಯವನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಜನರು ಮತ್ತು ಸ್ಥಳಗಳ ಹೆಸರುಗಳಂತಹ ಕೆಲವು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಪದಗಳಿಗೆ ಮರೆಮಾಚುವ ನಿಘಂಟುಗಳು ಬೇಕಾಗಬಹುದು.
ಡೇಟಾ ಬದಲಿ: ಡೇಟಾ ಬದಲಿಯು ಶೂನ್ಯ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಗೆ ಹೋಲುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷ ಅಕ್ಷರಗಳು ಅಥವಾ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಬದಲು, ಮರೆಮಾಚುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ಹೊರತುಪಡಿಸಿ.
ಸಮ್ಮಿತೀಯ ಗೂಢಲಿಪೀಕರಣ: ಸಮ್ಮಿತೀಯ ಗೂಢಲಿಪೀಕರಣವು ವಿಶೇಷವಾದ ರಿವರ್ಸಿಬಲ್ ಮರೆಮಾಚುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ಇದು ಗೂಢಲಿಪೀಕರಣ ಕೀಲಿಗಳು ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಗೂಢಲಿಪೀಕರಣಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ. ಸೈಫರ್‌ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಸ್ವರೂಪವು ತಾರ್ಕಿಕ ನಿಯಮಗಳಲ್ಲಿನ ಮೂಲ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಸರಾಸರಿ: ಸರಾಸರಿ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಹೆಚ್ಚಾಗಿ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ದತ್ತಾಂಶಕ್ಕಾಗಿ, ನಾವು ಮೊದಲು ಅವುಗಳ ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಸರಾಸರಿಯ ಸುತ್ತಲೂ ಸಂವೇದನಾರಹಿತ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ವಿತರಿಸುತ್ತೇವೆ, ಹೀಗಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶದ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.
ಆಫ್‌ಸೆಟ್ ಮತ್ತು ಪೂರ್ಣಾಂಕ: ಈ ವಿಧಾನವು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬದಲಾವಣೆಯ ಮೂಲಕ ಡಿಜಿಟಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ. ಆಫ್‌ಸೆಟ್ ಪೂರ್ಣಾಂಕವು ಡೇಟಾದ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಂದಾಜು ದೃಢೀಕರಣವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಹಿಂದಿನ ಯೋಜನೆಗಳಿಗಿಂತ ನೈಜ ಡೇಟಾಗೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಮಹತ್ವವನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಶಿಫಾರಸು ಮಾದರಿ "ಎಂಎಲ್-ಎನ್‌ಪಿಬಿ-5660"ಡೇಟಾ ಮಾಸ್ಕಿಂಗ್‌ಗಾಗಿ"
4. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಡೇಟಾ ಮಾಸ್ಕಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು
(1). ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರಗಳು
ದತ್ತಾಂಶ ಮಾದರಿ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆ
- ದತ್ತಾಂಶ ಮಾದರಿ ಸಂಗ್ರಹಣೆ: ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪಿನ ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಉಪವಿಭಾಗವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮೂಲ ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪಿನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಗುರುತಿನ-ತೆಗೆದುಹಾಕುವಿಕೆ ತಂತ್ರಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಒಂದು ಪ್ರಮುಖ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.
- ದತ್ತಾಂಶ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆ: ಮೈಕ್ರೋಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರಗಳ (ಸಂಕಲನ, ಎಣಿಕೆ, ಸರಾಸರಿ, ಗರಿಷ್ಠ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ) ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿ, ಫಲಿತಾಂಶವು ಮೂಲ ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುತ್ತದೆ.
(2). ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಫಿ
ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಅಥವಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಫಿ ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ. ವಿಭಿನ್ನ ರೀತಿಯ ಗೂಢಲಿಪೀಕರಣ ಕ್ರಮಾವಳಿಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು.
- ನಿರ್ಣಾಯಕ ಗೂಢಲಿಪೀಕರಣ: ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಲ್ಲದ ಸಮ್ಮಿತೀಯ ಗೂಢಲಿಪೀಕರಣ. ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ID ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಸೈಫರ್‌ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಡೀಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಮೂಲ ID ಗೆ ಮರುಸ್ಥಾಪಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಕೀಲಿಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ರಕ್ಷಿಸಬೇಕಾಗುತ್ತದೆ.
- ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗದ ಗೂಢಲಿಪೀಕರಣ: ಹ್ಯಾಶ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ID ಡೇಟಾಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಡೀಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಉಳಿಸಬೇಕು. ಇದಲ್ಲದೆ, ಹ್ಯಾಶ್ ಕಾರ್ಯದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದಿಂದಾಗಿ, ಡೇಟಾ ಘರ್ಷಣೆ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು.
- ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್: ಸೈಫರ್‌ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಇದರ ವಿಶಿಷ್ಟತೆಯೆಂದರೆ ಸೈಫರ್‌ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಫಲಿತಾಂಶವು ಡೀಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ನಂತರ ಪ್ಲೇನ್‌ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಂತೆಯೇ ಇರುತ್ತದೆ. ಆದ್ದರಿಂದ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ ಇದನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
(3). ಸಿಸ್ಟಮ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ
ಗೌಪ್ಯತೆಯ ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಪೂರೈಸದ ಡೇಟಾ ಐಟಂಗಳನ್ನು ನಿಗ್ರಹ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಅಳಿಸುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
- ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ: ಎದುರಾಳಿ ಸಂಖ್ಯೆ, ಗುರುತಿನ ಚೀಟಿಯನ್ನು ನಕ್ಷತ್ರ ಚಿಹ್ನೆಯಿಂದ ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ವಿಳಾಸವನ್ನು ಮೊಟಕುಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ ಮುಂತಾದ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಮರೆಮಾಚಲು ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಡಿಸೆನ್ಸಿಟೈಸೇಶನ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
- ಸ್ಥಳೀಯ ನಿಗ್ರಹ: ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು (ಕಾಲಮ್‌ಗಳು) ಅಳಿಸುವ, ಅನಗತ್ಯ ಡೇಟಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ;
- ದಾಖಲೆ ನಿಗ್ರಹ: ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು (ಸಾಲುಗಳು) ಅಳಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು, ಅಗತ್ಯವಲ್ಲದ ಡೇಟಾ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಅಳಿಸುವುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.
(4). ಗುಪ್ತನಾಮ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ
ಸ್ಯೂಡೋಮ್ಯಾನಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ನೇರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು (ಅಥವಾ ಇತರ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು) ಬದಲಾಯಿಸಲು ಗುಪ್ತನಾಮವನ್ನು ಬಳಸುವ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ-ಮುಕ್ತ ತಂತ್ರವಾಗಿದೆ. ನೇರ ಅಥವಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳ ಬದಲಿಗೆ, ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮಾಹಿತಿ ವಿಷಯಕ್ಕೂ ವಿಶಿಷ್ಟ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುವ ಗುಪ್ತನಾಮ ತಂತ್ರಗಳು.
- ಇದು ಮೂಲ ID ಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ರಚಿಸಬಹುದು, ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಉಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಟೇಬಲ್‌ಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದು.
- ನೀವು ಗುಪ್ತನಾಮಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಅನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಡೀಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಕೀಲಿಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಇಟ್ಟುಕೊಳ್ಳಬೇಕು;
ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸ್ವತಂತ್ರ ಡೇಟಾ ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಓಪನ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಓಪನ್‌ಐಡಿ, ಅಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಒಂದೇ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ ಓಪನ್‌ಐಡಿಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ.
(5). ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ತಂತ್ರಗಳು
ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ತಂತ್ರವು ಒಂದು ದತ್ತಾಂಶ ಗುಂಪಿನಲ್ಲಿ ಆಯ್ದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಸೂಕ್ಷ್ಮತೆಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುವ ಮತ್ತು ದತ್ತಾಂಶದ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ಅಮೂರ್ತ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ಗುರುತಿನ-ತೆಗೆದುಹಾಕುವಿಕೆ ತಂತ್ರವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ. ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಸುಲಭ ಮತ್ತು ದಾಖಲೆ-ಮಟ್ಟದ ದತ್ತಾಂಶದ ದೃಢೀಕರಣವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಬಹುದು. ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ದತ್ತಾಂಶ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಅಥವಾ ದತ್ತಾಂಶ ವರದಿಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ಪೂರ್ಣಾಂಕ: ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಕ್ಕಾಗಿ ಪೂರ್ಣಾಂಕದ ಮೂಲವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಉದಾಹರಣೆಗೆ ಮೇಲ್ಮುಖವಾಗಿ ಅಥವಾ ಕೆಳಮುಖವಾಗಿ ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನ, 100, 500, 1K, ಮತ್ತು 10K ಫಲಿತಾಂಶಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
- ಮೇಲಿನ ಮತ್ತು ಕೆಳಗಿನ ಕೋಡಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು: ಮಿತಿಯ ಮೇಲಿನ (ಅಥವಾ ಕೆಳಗಿನ) ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮೇಲಿನ (ಅಥವಾ ಕೆಳಗಿನ) ಮಟ್ಟವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಮಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಿ, ಇದು "X ಮೇಲೆ" ಅಥವಾ "X ಕೆಳಗೆ" ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
(6). ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ತಂತ್ರಗಳು
ಒಂದು ರೀತಿಯ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ತಂತ್ರವಾಗಿ, ಯಾದೃಚ್ಛೀಕರಣ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಯಾದೃಚ್ಛೀಕರಣದ ಮೂಲಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುವುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದರಿಂದಾಗಿ ಯಾದೃಚ್ಛೀಕರಣದ ನಂತರದ ಮೌಲ್ಯವು ಮೂಲ ನೈಜ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಆಕ್ರಮಣಕಾರರು ಅದೇ ಡೇಟಾ ದಾಖಲೆಯಲ್ಲಿ ಇತರ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಂದ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಫಲಿತಾಂಶದ ಡೇಟಾದ ದೃಢೀಕರಣದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ, ಇದು ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಪೋಸ್ಟ್ ಸಮಯ: ಸೆಪ್ಟೆಂಬರ್-27-2022
