1. ಡೇಟಾ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯ ಪರಿಕಲ್ಪನೆ
ಡೇಟಾ ಮಾಸ್ಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಡೇಟಾ ಮಾಸ್ಕಿಂಗ್ ಎಂದೂ ಕರೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ.ನಾವು ಮರೆಮಾಚುವ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ನೀತಿಗಳನ್ನು ನೀಡಿದಾಗ ಮೊಬೈಲ್ ಫೋನ್ ಸಂಖ್ಯೆ, ಬ್ಯಾಂಕ್ ಕಾರ್ಡ್ ಸಂಖ್ಯೆ ಮತ್ತು ಇತರ ಮಾಹಿತಿಯಂತಹ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪರಿವರ್ತಿಸಲು, ಮಾರ್ಪಡಿಸಲು ಅಥವಾ ಕವರ್ ಮಾಡಲು ಇದು ತಾಂತ್ರಿಕ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.ಈ ತಂತ್ರವನ್ನು ಪ್ರಾಥಮಿಕವಾಗಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶ್ವಾಸಾರ್ಹವಲ್ಲದ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ನೇರವಾಗಿ ಬಳಸುವುದನ್ನು ತಡೆಯಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಡೇಟಾ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯ ತತ್ವ: ಡೇಟಾ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯು ಮೂಲ ಡೇಟಾ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳು, ವ್ಯವಹಾರ ನಿಯಮಗಳು ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಪ್ರಸ್ತುತತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು ಮತ್ತು ನಂತರದ ಅಭಿವೃದ್ಧಿ, ಪರೀಕ್ಷೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯಿಂದ ಪ್ರಭಾವಿತವಾಗುವುದಿಲ್ಲ.ಮರೆಮಾಚುವ ಮೊದಲು ಮತ್ತು ನಂತರ ಡೇಟಾ ಸ್ಥಿರತೆ ಮತ್ತು ಸಿಂಧುತ್ವವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ.
2. ಡೇಟಾ ಮಾಸ್ಕಿಂಗ್ ವರ್ಗೀಕರಣ
ಡೇಟಾ ಮಾಸ್ಕಿಂಗ್ ಅನ್ನು ಸ್ಟ್ಯಾಟಿಕ್ ಡೇಟಾ ಮಾಸ್ಕಿಂಗ್ (SDM) ಮತ್ತು ಡೈನಾಮಿಕ್ ಡೇಟಾ ಮಾಸ್ಕಿಂಗ್ (DDM) ಎಂದು ವಿಂಗಡಿಸಬಹುದು.
ಸ್ಥಿರ ಡೇಟಾ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ (SDM): ಸ್ಥಾಯೀ ದತ್ತಾಂಶ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಗೆ ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರದಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲು ಹೊಸ ಉತ್ಪಾದನೆಯೇತರ ಪರಿಸರ ಡೇಟಾಬೇಸ್ ಸ್ಥಾಪನೆಯ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.ಉತ್ಪಾದನಾ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಿಂದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೊರತೆಗೆಯಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಉತ್ಪಾದನೆಯಲ್ಲದ ಡೇಟಾಬೇಸ್‌ನಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ಈ ರೀತಿಯಾಗಿ, ಡಿಸೆನ್ಸಿಟೈಸ್ಡ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರದಿಂದ ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದು ವ್ಯಾಪಾರ ಅಗತ್ಯಗಳನ್ನು ಪೂರೈಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಉತ್ಪಾದನಾ ಡೇಟಾದ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.
ಡೈನಾಮಿಕ್ ಡೇಟಾ ಮಾಸ್ಕಿಂಗ್ (DDM): ನೈಜ ಸಮಯದಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡಲು ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರಿಸರದಲ್ಲಿ ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ಕೆಲವೊಮ್ಮೆ, ವಿಭಿನ್ನ ಸಂದರ್ಭಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದೇ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಓದಲು ವಿವಿಧ ಹಂತದ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುತ್ತದೆ.ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ವಿಭಿನ್ನ ಪಾತ್ರಗಳು ಮತ್ತು ಅನುಮತಿಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಮರೆಮಾಚುವ ಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಬಹುದು.
ಡೇಟಾ ವರದಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಉತ್ಪನ್ನಗಳ ಮರೆಮಾಚುವ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್
ಅಂತಹ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಆಂತರಿಕ ಡೇಟಾ ಮಾನಿಟರಿಂಗ್ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಅಥವಾ ಬಿಲ್ಬೋರ್ಡ್, ಬಾಹ್ಯ ಸೇವೆಯ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಮತ್ತು ವ್ಯವಹಾರ ವರದಿಗಳು ಮತ್ತು ಪ್ರಾಜೆಕ್ಟ್ ವಿಮರ್ಶೆಯಂತಹ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಆಧಾರದ ಮೇಲೆ ವರದಿಗಳನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ.
3. ಡೇಟಾ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ ಪರಿಹಾರ
ಸಾಮಾನ್ಯ ಡೇಟಾ ಮರೆಮಾಚುವ ಯೋಜನೆಗಳು ಸೇರಿವೆ: ಅಮಾನ್ಯೀಕರಣ, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮೌಲ್ಯ, ಡೇಟಾ ಬದಲಿ, ಸಮ್ಮಿತೀಯ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್, ಸರಾಸರಿ ಮೌಲ್ಯ, ಆಫ್ಸೆಟ್ ಮತ್ತು ಪೂರ್ಣಾಂಕ, ಇತ್ಯಾದಿ.
ಅಮಾನ್ಯೀಕರಣ: ಅಮಾನ್ಯೀಕರಣವು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾದ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್, ಮೊಟಕುಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಅಥವಾ ಮರೆಮಾಡುವಿಕೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ.ಈ ಯೋಜನೆಯು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ನೈಜ ಡೇಟಾವನ್ನು ವಿಶೇಷ ಚಿಹ್ನೆಗಳೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ (ಉದಾಹರಣೆಗೆ *).ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯು ಸರಳವಾಗಿದೆ, ಆದರೆ ಬಳಕೆದಾರರು ಮೂಲ ಡೇಟಾದ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ, ಇದು ನಂತರದ ಡೇಟಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್‌ಗಳ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರಬಹುದು.
ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮೌಲ್ಯ: ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮೌಲ್ಯವು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಬದಲಿಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ (ಸಂಖ್ಯೆಗಳು ಅಂಕೆಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತವೆ, ಅಕ್ಷರಗಳು ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಅಕ್ಷರಗಳು ಅಕ್ಷರಗಳನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತವೆ).ಈ ಮರೆಮಾಚುವ ವಿಧಾನವು ಒಂದು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮಟ್ಟಿಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾದ ಸ್ವರೂಪವನ್ನು ಖಚಿತಪಡಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ನಂತರದ ಡೇಟಾ ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಅನ್ನು ಸುಗಮಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ.ಜನರು ಮತ್ತು ಸ್ಥಳಗಳ ಹೆಸರುಗಳಂತಹ ಕೆಲವು ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಪದಗಳಿಗೆ ಮರೆಮಾಚುವ ನಿಘಂಟುಗಳ ಅಗತ್ಯವಿರಬಹುದು.
ಡೇಟಾ ಬದಲಿ: ಡೇಟಾ ಬದಲಿಯು ಶೂನ್ಯ ಮತ್ತು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮೌಲ್ಯಗಳ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಯನ್ನು ಹೋಲುತ್ತದೆ, ವಿಶೇಷ ಅಕ್ಷರಗಳು ಅಥವಾ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಬಳಸುವ ಬದಲು, ಮರೆಮಾಚುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಮೌಲ್ಯದೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
ಸಿಮೆಟ್ರಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್: ಸಮ್ಮಿತೀಯ ಗೂಢಲಿಪೀಕರಣವು ವಿಶೇಷ ರಿವರ್ಸಿಬಲ್ ಮರೆಮಾಚುವ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.ಇದು ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಕೀಗಳು ಮತ್ತು ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳ ಮೂಲಕ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡುತ್ತದೆ.ಸೈಫರ್‌ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಸ್ವರೂಪವು ತಾರ್ಕಿಕ ನಿಯಮಗಳಲ್ಲಿನ ಮೂಲ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಸ್ಥಿರವಾಗಿರುತ್ತದೆ.
ಸರಾಸರಿ: ಸರಾಸರಿ ಯೋಜನೆಯನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರದ ಸನ್ನಿವೇಶಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಡೇಟಾಕ್ಕಾಗಿ, ನಾವು ಮೊದಲು ಅವುಗಳ ಸರಾಸರಿಯನ್ನು ಲೆಕ್ಕ ಹಾಕುತ್ತೇವೆ ಮತ್ತು ನಂತರ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಾಗಿ ಸರಾಸರಿಯ ಸುತ್ತ ಅಸಂವೇದಿತ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ವಿತರಿಸುತ್ತೇವೆ, ಹೀಗಾಗಿ ಡೇಟಾದ ಮೊತ್ತವನ್ನು ಸ್ಥಿರವಾಗಿರಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೇವೆ.
ಆಫ್ಸೆಟ್ ಮತ್ತು ಪೂರ್ಣಾಂಕ: ಈ ವಿಧಾನವು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಶಿಫ್ಟ್ ಮೂಲಕ ಡಿಜಿಟಲ್ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತದೆ.ಆಫ್ಸೆಟ್ ಪೂರ್ಣಾಂಕವು ಡೇಟಾದ ಸುರಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಕಾಪಾಡಿಕೊಳ್ಳುವಾಗ ಶ್ರೇಣಿಯ ಅಂದಾಜು ದೃಢೀಕರಣವನ್ನು ಖಾತ್ರಿಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಹಿಂದಿನ ಸ್ಕೀಮ್‌ಗಳಿಗಿಂತ ನೈಜ ಡೇಟಾಕ್ಕೆ ಹತ್ತಿರದಲ್ಲಿದೆ ಮತ್ತು ದೊಡ್ಡ ಡೇಟಾ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ಪ್ರಾಮುಖ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿದೆ.
ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡೆಲ್ "ML-NPB-5660ಡೇಟಾ ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆಗಾಗಿ
4. ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಬಳಸುವ ಡೇಟಾ ಮರೆಮಾಚುವ ತಂತ್ರಗಳು
(1)ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರಗಳು
ಡೇಟಾ ಮಾದರಿ ಮತ್ತು ಡೇಟಾ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆ
- ಡೇಟಾ ಮಾದರಿ: ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ನ ಪ್ರತಿನಿಧಿ ಉಪವಿಭಾಗವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡುವ ಮೂಲಕ ಮೂಲ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ನ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ ಮತ್ತು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನವು ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ತಂತ್ರಗಳ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ಸುಧಾರಿಸಲು ಪ್ರಮುಖ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.
- ಡೇಟಾ ಒಟ್ಟುಗೂಡಿಸುವಿಕೆ: ಮೈಕ್ರೊಡೇಟಾದಲ್ಲಿನ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳಿಗೆ ಅನ್ವಯಿಸಲಾದ ಸಂಖ್ಯಾಶಾಸ್ತ್ರೀಯ ತಂತ್ರಗಳ (ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಎಣಿಕೆ, ಸರಾಸರಿ, ಗರಿಷ್ಠ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ) ಸಂಗ್ರಹವಾಗಿ, ಫಲಿತಾಂಶವು ಮೂಲ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿರುವ ಎಲ್ಲಾ ದಾಖಲೆಗಳ ಪ್ರತಿನಿಧಿಯಾಗಿದೆ.
(2)ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಫಿ
ಕ್ರಿಪ್ಟೋಗ್ರಫಿಯು ಡಿಸೆನ್ಸಿಟೈಸೇಶನ್‌ನ ಪರಿಣಾಮಕಾರಿತ್ವವನ್ನು ದುರ್ಬಲಗೊಳಿಸಲು ಅಥವಾ ವರ್ಧಿಸಲು ಒಂದು ಸಾಮಾನ್ಯ ವಿಧಾನವಾಗಿದೆ.ವಿವಿಧ ರೀತಿಯ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್‌ಗಳು ವಿಭಿನ್ನ ಡಿಸೆನ್ಸಿಟೈಸೇಶನ್ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಸಾಧಿಸಬಹುದು.
- ಡಿಟರ್ಮಿನಿಸ್ಟಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್: ಯಾದೃಚ್ಛಿಕವಲ್ಲದ ಸಿಮೆಟ್ರಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್.ಇದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ID ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಿದ್ದಾಗ ಮೂಲ ID ಗೆ ಸೈಫರ್‌ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಅನ್ನು ಡೀಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಬಹುದು ಮತ್ತು ಮರುಸ್ಥಾಪಿಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಕೀಲಿಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ರಕ್ಷಿಸುವ ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
- ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗದ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್: ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಹ್ಯಾಶ್ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ID ಡೇಟಾಗೆ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ಇದನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಡೀಕ್ರಿಪ್ಟ್ ಮಾಡಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಸಂಬಂಧವನ್ನು ಉಳಿಸಬೇಕು.ಹೆಚ್ಚುವರಿಯಾಗಿ, ಹ್ಯಾಶ್ ಕಾರ್ಯದ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯದಿಂದಾಗಿ, ಡೇಟಾ ಘರ್ಷಣೆ ಸಂಭವಿಸಬಹುದು.
- ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಎನ್‌ಕ್ರಿಪ್ಶನ್: ಸೈಫರ್‌ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಹೋಮೋಮಾರ್ಫಿಕ್ ಅಲ್ಗಾರಿದಮ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.ಇದರ ವೈಶಿಷ್ಟ್ಯವೆಂದರೆ ಸೈಫರ್‌ಟೆಕ್ಸ್ಟ್ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯ ಫಲಿತಾಂಶವು ಡೀಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ನಂತರ ಸರಳ ಪಠ್ಯದ ಕಾರ್ಯಾಚರಣೆಯಂತೆಯೇ ಇರುತ್ತದೆ.ಆದ್ದರಿಂದ, ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಖ್ಯಾತ್ಮಕ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲು ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಕಾರ್ಯಕ್ಷಮತೆಯ ಕಾರಣಗಳಿಗಾಗಿ ಇದನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
(3)ಸಿಸ್ಟಮ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ
ನಿಗ್ರಹ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಗೌಪ್ಯತೆ ರಕ್ಷಣೆಯನ್ನು ಪೂರೈಸದ ಡೇಟಾ ಐಟಂಗಳನ್ನು ಅಳಿಸುತ್ತದೆ ಅಥವಾ ರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಅವುಗಳನ್ನು ಪ್ರಕಟಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
- ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ: ಇದು ಎದುರಾಳಿಯ ಸಂಖ್ಯೆ, ID ಕಾರ್ಡ್ ಅನ್ನು ನಕ್ಷತ್ರ ಚಿಹ್ನೆಯಿಂದ ಗುರುತಿಸಲಾಗಿದೆ ಅಥವಾ ವಿಳಾಸವನ್ನು ಮೊಟಕುಗೊಳಿಸುವಂತಹ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಮರೆಮಾಚಲು ಅತ್ಯಂತ ಸಾಮಾನ್ಯವಾದ ಡಿಸೆನ್ಸಿಟೈಸೇಶನ್ ವಿಧಾನವನ್ನು ಉಲ್ಲೇಖಿಸುತ್ತದೆ.
- ಸ್ಥಳೀಯ ನಿಗ್ರಹ: ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು (ಕಾಲಮ್‌ಗಳು) ಅಳಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಅಗತ್ಯವಲ್ಲದ ಡೇಟಾ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು;
- ರೆಕಾರ್ಡ್ ನಿಗ್ರಹ: ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು (ಸಾಲುಗಳನ್ನು) ಅಳಿಸುವ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಅಗತ್ಯವಲ್ಲದ ಡೇಟಾ ದಾಖಲೆಗಳನ್ನು ಅಳಿಸುತ್ತದೆ.
(4)ಗುಪ್ತನಾಮ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನ
ಸ್ಯೂಡೋಮ್ಯಾನಿಂಗ್ ಎನ್ನುವುದು ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ತಂತ್ರವಾಗಿದ್ದು ಅದು ನೇರ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು (ಅಥವಾ ಇತರ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ) ಬದಲಿಸಲು ಗುಪ್ತನಾಮವನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆ.ಗುಪ್ತನಾಮ ತಂತ್ರಗಳು ನೇರ ಅಥವಾ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳ ಬದಲಿಗೆ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಮಾಹಿತಿ ವಿಷಯಕ್ಕೂ ಅನನ್ಯ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ರಚಿಸುತ್ತವೆ.
- ಇದು ಮೂಲ ಐಡಿಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಸ್ವತಂತ್ರವಾಗಿ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ರಚಿಸಬಹುದು, ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಟೇಬಲ್ ಅನ್ನು ಉಳಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ಮ್ಯಾಪಿಂಗ್ ಟೇಬಲ್‌ಗೆ ಪ್ರವೇಶವನ್ನು ಕಟ್ಟುನಿಟ್ಟಾಗಿ ನಿಯಂತ್ರಿಸಬಹುದು.
- ನೀವು ಗುಪ್ತನಾಮಗಳನ್ನು ಉತ್ಪಾದಿಸಲು ಗೂಢಲಿಪೀಕರಣವನ್ನು ಸಹ ಬಳಸಬಹುದು, ಆದರೆ ಡೀಕ್ರಿಪ್ಶನ್ ಕೀಲಿಯನ್ನು ಸರಿಯಾಗಿ ಇರಿಸಿಕೊಳ್ಳಬೇಕು;
ಓಪನ್ ಪ್ಲಾಟ್‌ಫಾರ್ಮ್ ಸನ್ನಿವೇಶದಲ್ಲಿ OpenID ನಂತಹ ಹೆಚ್ಚಿನ ಸಂಖ್ಯೆಯ ಸ್ವತಂತ್ರ ಡೇಟಾ ಬಳಕೆದಾರರ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ಈ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವನ್ನು ವ್ಯಾಪಕವಾಗಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅಲ್ಲಿ ವಿಭಿನ್ನ ಡೆವಲಪರ್‌ಗಳು ಒಂದೇ ಬಳಕೆದಾರರಿಗೆ ವಿಭಿನ್ನ Openid ಗಳನ್ನು ಪಡೆಯುತ್ತಾರೆ.
(5)ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ತಂತ್ರಗಳು
ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ತಂತ್ರವು ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ತಂತ್ರವನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಇದು ಡೇಟಾ ಸೆಟ್‌ನಲ್ಲಿ ಆಯ್ದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಗಳ ಗ್ರ್ಯಾನ್ಯುಲಾರಿಟಿಯನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಡೇಟಾದ ಹೆಚ್ಚು ಸಾಮಾನ್ಯ ಮತ್ತು ಅಮೂರ್ತ ವಿವರಣೆಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಣ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಕಾರ್ಯಗತಗೊಳಿಸಲು ಸುಲಭವಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ದಾಖಲೆ ಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾದ ದೃಢೀಕರಣವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುತ್ತದೆ.ಇದನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಡೇಟಾ ಉತ್ಪನ್ನಗಳು ಅಥವಾ ಡೇಟಾ ವರದಿಗಳಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ.
- ರೌಂಡಿಂಗ್: ಮೇಲ್ಮುಖ ಅಥವಾ ಕೆಳಮುಖ ವಿಧಿವಿಜ್ಞಾನದಂತಹ ಆಯ್ದ ಗುಣಲಕ್ಷಣಕ್ಕಾಗಿ ಪೂರ್ಣಾಂಕದ ಬೇಸ್ ಅನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡುವುದನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರುತ್ತದೆ, ಫಲಿತಾಂಶಗಳು 100, 500, 1K, ಮತ್ತು 10K
- ಮೇಲಿನ ಮತ್ತು ಕೆಳಗಿನ ಕೋಡಿಂಗ್ ತಂತ್ರಗಳು: ಮಿತಿಯ ಮೇಲಿನ (ಅಥವಾ ಕೆಳಗಿನ) ಮೌಲ್ಯಗಳನ್ನು ಮೇಲಿನ (ಅಥವಾ ಕೆಳಗಿನ) ಮಟ್ಟವನ್ನು ಪ್ರತಿನಿಧಿಸುವ ಮಿತಿಯೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಿ, "ಮೇಲೆ X" ಅಥವಾ "ಕೆಳಗೆ X" ಫಲಿತಾಂಶವನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ
(6)ಯಾದೃಚ್ಛಿಕ ತಂತ್ರಗಳು
ಒಂದು ರೀತಿಯ ಡಿ-ಐಡೆಂಟಿಫಿಕೇಶನ್ ತಂತ್ರವಾಗಿ, ಯಾದೃಚ್ಛಿಕೀಕರಣ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನವು ಯಾದೃಚ್ಛಿಕೀಕರಣದ ಮೂಲಕ ಗುಣಲಕ್ಷಣದ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಮಾರ್ಪಡಿಸುವುದನ್ನು ಸೂಚಿಸುತ್ತದೆ, ಆದ್ದರಿಂದ ಯಾದೃಚ್ಛಿಕತೆಯ ನಂತರದ ಮೌಲ್ಯವು ಮೂಲ ನೈಜ ಮೌಲ್ಯಕ್ಕಿಂತ ಭಿನ್ನವಾಗಿರುತ್ತದೆ.ಈ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಯು ಅದೇ ಡೇಟಾ ದಾಖಲೆಯಲ್ಲಿ ಇತರ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮೌಲ್ಯಗಳಿಂದ ಗುಣಲಕ್ಷಣ ಮೌಲ್ಯವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಆಕ್ರಮಣಕಾರರ ಸಾಮರ್ಥ್ಯವನ್ನು ಕಡಿಮೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ, ಆದರೆ ಫಲಿತಾಂಶದ ದತ್ತಾಂಶದ ದೃಢೀಕರಣದ ಮೇಲೆ ಪರಿಣಾಮ ಬೀರುತ್ತದೆ, ಇದು ಉತ್ಪಾದನಾ ಪರೀಕ್ಷಾ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿದೆ.
ಪೋಸ್ಟ್ ಸಮಯ: ಸೆಪ್ಟೆಂಬರ್-27-2022
