来自 网络 2021-11-06 22:24 的文章

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作者:Privitar的隐私工程师Vaughn Michiche随着机器学习和操作人工智能的不断发展,企业数据处理和分析平台的极端碎片化正在加速,这就要求在传统的仓库或数据湖之外增加数据准备和模型培训/保留的平台。数据保护和隐私保护的优点仍然与传统数据仓库环境下的数据仓库(其度量、维度和标准化模型)一样具有相关性,尤其是现在许多公司正在将这些老派的"单一真相来源"移植到云端。超越传统方法数据保护、隐私保护和安全的传统方法一直是通过透明磁盘加密或卷加密等工具来防止灾难性的损失,再加上严格控制的数据访问策略和强大的日志记录和日志分析。问题是这些方法都是把数据存储或分析系统作为需要保护的项目,而数据才是真正的资产。我们把重点放在桶里,ddos防御在哪层,而不是桶里的沙砾上,linux服务器cc防御工具,如果我们不小心,这里或那里丢失的一粒粮食,CDN防御游戏DDOS,会让别人成为一座漂亮的沙堡。那么,我们要去哪里保护隐私呢?经得起未来考验的隐私保护和数据保护是一种状态,即拥有数据的企业仍然控制着这些数据—独立于父系统、云提供商或合作伙伴组织。这样的策略需要很多方面,而且,事实证明,这与旧式的数据仓库有着联系。Joins、aggregations、groupby和filtering在今天仍然是相关的术语,但是随着数据湖概念和现代数据处理平台支持的"现在存储,以后再分类"方法,传统数据仓库的一些结构已经丢失。传统上,伟大的思想、时间和精力都花在设计表结构上,这些结构可以通过键链接,并且包含规范化的有意义的描述性标识符、属性和事务。更简单地说,客户数据在一个客户表中,它可以链接到一个事务表,该表将客户和产品以及描述交易的信息(如价格、数量、日期、时间)以及可能用于计算更好的利润统计的时间点产品成本。为了讨论这些数据结构,我们使用了以下术语:措施尺寸主要标识符设想以数据为中心的现代保护战略现代的、以数据为中心的保护策略主要集中在通过使用诸如标记化或格式保留加密之类的直接替换策略来实现直接标识符。这种方法的想法是有总比没有好,如果直接标识符不再识别个人,那么度量和维度数据可用于操作或分析目的,而不会对数据泄露风险状况产生任何有意义的影响。如果您只知道Bob的名字,那么将Bob转换为XYZ是可行的,但是当我们添加维度和数量度量/事务数据时,重新识别的几率会增加。随着这一增长,数据泄露带来了更大的风险,这与网络保险公司或现有的数据保护法律所定义的无关。保持维度数据的可用性你会问,企业该怎么办?我们如何采用以数据为中心的保护方法,同时保留维度数据用于分析目的的可用性?答案是:通过构建一个解决方案来提供支持分析工作的数据集,同时保留潜在客户、患者或个人的隐私。在实践中,高防cdn招代理,这表现为一个受保护的区域,其中的数据存储在非常严格的访问控制下,并且标识的主数据和维度数据被完全取消标识。消费者或下游分析系统只能在将数据打包以实现其分析目的(同时也保护数据主体的隐私)之后才能消费该保护区的成果。我们有意义地去识别数据的方法例如,在保护区内,出生日期可能已标记为随机日期,而邮政编码可能已标记为随机数,这将完全破坏邮政编码的实用性,因为它不可合并且在编号上不靠近任何旧的相邻邮政编码。对于营销用例,您可能希望使用有意义的年龄和地区,同时还要保护数据主体的隐私。但是,明文邮政编码和出生日期代表风险,因为它们可以用来重新识别数据主体。Privitar数据隐私平台™ 可以作为一种手段,通过让他们"隐藏在人群中"(例如,将出生日期归纳为1977-12-05至1977-12-01,web应用ddos防御,将邮政编码归纳为10011-100XX),从而降低他们的分辨率和隐私风险,同时保持分析实用性。Privitar的策略规则可以用于在邮政编码之上构建区域,这些区域包含足够的数据主题,以避免被识别。类似的功能可以执行bucketing、可链接和不可链接的标记化、值转移以干扰标识日期,以及在某些情况下应用隐私规则的单列和多列逻辑。当以这种方式在受保护区域和下游分析系统之间使用时,Privitar就像是受严密保护的操作数据存储和更自由的分析消费者之间的隐私桥梁。通过这种方式,Privitar数据隐私平台使用其可重用策略来创建一个隐私保护数据集,该数据集不需要进一步的转换或取消保护就可以对分析员或机器学习算法有用。不需要执行web服务调用或其他函数调用或代理服务来取消对"正在使用"的数据集的保护。这意味着数据集可以跨云进行移植,并可用于任何传统或尖端分析系统。Privitar的可重用策略和规则使数据治理或隐私卓越中心能够在风险和可用性之间保持平衡,而不依赖于每个平台的特定数据访问控制。它们可以充当数据交付功能,而不是一种抑制增长和创新的监管功能,这种功能需要对与企业安全功能紧密集成的新分析系统进行长时间的审批和测试。Privitar data privacy Platform提供了数据保护和隐私的新维度。想了解更多有关数据反标识的信息吗?阅读数据隐私101:去识别指南