Hva er forskjellen mellom de-identifisert og anonymisert?

Avidentifiserte og anonymiserte data

Sammendrag av artikkelen

[WPremark preSet_name = “chat_message_1_my” Icon_show = “0” BAKGRUNT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_Right = “30”
padding_left = “30” border_radius = “30”] Hva er
betraktet som avidentifisert

De-identifiserte data beskriver poster som har en identifikasjonskode og
har nok personlig identifiserbar informasjon fjernet eller skjult slik at den gjenværende informasjonen ikke gjør det
identifisere en person, og det er ikke noe rimelig grunnlag å tro at informasjonen kan brukes til å identifisere en
individuell.

[/WPremark]

[WPremark preSet_name = “chat_message_1_my” Icon_show = “0” BAKGRUNT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_Right = “30”
padding_left = “30” border_radius = “30”] Hva er
forskjellen mellom de-identifisert og pseudonymisert

Dette skiller seg fra de-identifiserte data, som er
Data som kan være koblet til enkeltpersoner som bruker en kode, algoritme eller pseudonym. Nøkkeldefinisjon: “pseudonymisering” av
Data refererer til en prosedyre som personlige identifikatorer i et sett med informasjon erstattes med kunstig
identifikatorer, eller pseudonymer. Hurtigbufret

[/WPremark]

[WPremark preSet_name = “chat_message_1_my” Icon_show = “0” BAKGRUNT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_Right = “30”
padding_left = “30” border_radius = “30”] Hva
betyr de-anonymiserer

De-anonymisering er en data mining-strategi der anonyme data er
Krysshenvisning med andre datakilder for å identifisere den anonyme datakilden på nytt. All informasjon som
Skiller en datakilde fra en annen kan brukes til de-anonymisering.

[/WPremark]

[WPremark preSet_name = “chat_message_1_my” Icon_show = “0” BAKGRUNT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_Right = “30”
padding_left = “30” border_radius = “30”] Hva
betyr de-identifiserte pasientdata

De-identifiserte pasientdata er pasientinformasjon som har hatt
Personlig identifiserbar informasjon (PII; E.g. en persons navn, e -postadresse eller personnummer), inkludert
beskyttet helseinformasjon (PHI; e.g. Medisinsk historie, testresultater og forsikringsinformasjon) fjernet.

[/WPremark]

[WPremark preSet_name = “chat_message_1_my” Icon_show = “0” BAKGRUNT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_Right = “30”
padding_left = “30” border_radius = “30”] Hva
er et eksempel på avidentifiserte data

Kontonummer. Helseplanmottakernummer.
Sertifikat/lisensnumre. Kjøretøysidentifikatorer og serienumre, inkludert lisensplater.

[/WPremark]

[WPremark preSet_name = “chat_message_1_my” Icon_show = “0” BAKGRUNT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_Right = “30”
padding_left = “30” border_radius = “30”] Hva
er de to typene av-identifiseringsmetoder

Teknikker. Vanlige strategier for avidentifisering er
Maskering av personlige identifikatorer og generalisering av kvasi-identifikatorer.

[/WPremark]

[WPremark preSet_name = “chat_message_1_my” Icon_show = “0” BAKGRUNT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_Right = “30”
padding_left = “30” border_radius = “30”] Hva
er det motsatte av de-identifiserte data

Den motsatte prosessen med å bruke de-identifiserte data for å identifisere
Enkeltpersoner er kjent som omidentifisering av data.

[/WPremark]

[WPremark preSet_name = “chat_message_1_my” Icon_show = “0” BAKGRUNT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_Right = “30”
padding_left = “30” border_radius = “30”] Hva
er pseudonymisert vs anonymiserte data

Med anonymisering skrubbes dataene for all informasjon som
kan tjene som en identifikator for en registrering. Pseudonymisering fjerner ikke all identifiserende informasjon fra
Data, men bare reduserer koblingen til et datasett med den opprinnelige identiteten til et individ (e.g., via en
krypteringsskjema).

[/WPremark]

[WPremark preSet_name = “chat_message_1_my” Icon_show = “0” BAKGRUNT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_Right = “30”
padding_left = “30” border_radius = “30”] Hva
er et eksempel på de-anonymisering

Uten tvil den beste involverer den populære streamingplattformen
Netflix og stammer fra 2006. På den tiden er forskere ved University of Texas-anonymiserte et stort antall
Netflix-brukere ved å vurdere filmvurderingene sine med anmeldelsene som er igjen på Internet Movie Database (IMDB).

[/WPremark]

[WPremark preSet_name = “chat_message_1_my” Icon_show = “0” BAKGRUNT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_Right = “30”
padding_left = “30” border_radius = “30”] Hva
er et eksempel på anonymiserte data

Et eksempel på anonymiserte data er et datasett som er blitt strippet
av personlig identifiserbar informasjon som navn, adresser og telefonnumre. Denne typen data kan være
Brukes til å analysere trender og mønstre uten risiko for å avsløre individets personlige informasjon.

[/WPremark]

[WPremark preSet_name = “chat_message_1_my” Icon_show = “0” BAKGRUNT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_Right = “30”
padding_left = “30” border_radius = “30”] Hva
er anonymisert data om pasientnivå

APLD:- Anonymiserte data på pasientnivå, data for RX og DX hos en pasient
Nivå der vi ikke kjenner pasientnavnet og hans/hennes pasientdetaljer, men identifiseres av en unik pasient -ID.

[/WPremark]

Hva er forskjellen mellom de-identifisert og anonymisert?

[WPremark Preset_name = “Chat_Message_1_My” Icon_Show = “0” BAKGRUNT_COLOR = “#E0F3FF” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_Radius = “30”] [WPremark_icon Icon = “Quote-LEFT-2-SOLILIDTH =” 32 “høyde =” 32 “] Hva anses som avidentifisert

De-identifiserte data beskriver poster som har en omidentifiseringskode og har nok personlig identifiserbar informasjon fjernet eller skjult slik at den gjenværende informasjonen ikke identifiserer en person og det ikke er noe rimelig grunnlag for å tro at informasjonen kan brukes til å identifisere en person.

[/WPremark]

Dette skiller seg fra de-identifiserte data, som er data som kan kobles til enkeltpersoner som bruker en kode, algoritme eller pseudonym. Nøkkeldefinisjon: “Pseudonymisering” av data refererer til en prosedyre som personlige identifikatorer i et sett med informasjon erstattes med kunstige identifikatorer, eller pseudonymer.
Hurtigbufret

[/WPremark]

De-anonymisering er en data mining-strategi der anonyme data er krysshenvist med andre datakilder for å identifisere den anonyme datakilden på nytt. All informasjon som skiller en datakilde fra en annen, kan brukes til de-anonymisering.

[/WPremark]

De-identifiserte pasientdata er pasientinformasjon som har hatt personlig identifiserbar informasjon (PII; e.g. en persons navn, e -postadresse eller personnummer), inkludert beskyttet helseinformasjon (PHI; e.g. Medisinsk historie, testresultater og forsikringsinformasjon) fjernet.

[/WPremark]

Kontonummer. Helseplanmottakernummer. Sertifikat/lisensnumre. Kjøretøysidentifikatorer og serienumre, inkludert lisensplater.

[/WPremark]

Teknikker. Vanlige strategier for avidentifisering er maskerer personlige identifikatorer og generaliserer kvasi-identifikatorer.

[/WPremark]

Den motsatte prosessen med å bruke avidentifiserte data for å identifisere individer er kjent som data om data.

[/WPremark]

Med anonymisering skrubbes dataene for all informasjon som kan tjene som en identifikator for en registrering. Pseudonymisering fjerner ikke all identifiserende informasjon fra dataene, men reduserer bare koblingen til et datasett med den opprinnelige identiteten til et individ (e.g., via en krypteringsskjema).

[/WPremark]

Uten tvil den beste involverer den populære streamingplattformen Netflix og stammer fra 2006. På den tiden er forskere ved University of Texas de-anonymiserte et stort antall Netflix-brukere ved å kryssehenvise filmvurderingene sine med anmeldelsene som er igjen på Internet Movie Database (IMDB).

[/WPremark]

Et eksempel på anonymiserte data er et datasett som er blitt frastjålet all personlig identifiserbar informasjon som navn, adresser og telefonnumre. Denne typen data kan brukes til å analysere trender og mønstre uten risiko for å avsløre individets personlige informasjon.

[/WPremark]

APLD:- Anonymiserte data på pasientnivå, data for RX og DX på pasientnivå der vi ikke kjenner pasientnavnet og hans/hennes pasientdetaljer, men identifiseres av en unik pasient-ID.

[/WPremark]

5 trinn for å fjerne identifikatorer fra DataSets -Review og fjerne direkte identifikatorer.Fjern og kodespesifikke datoer.Fjern og kode geografiske variabler på nytt.Fjern / recode -variabler som utgjør risiko for lenke til eksterne datasett.Re-sort og Renumber Records and IDS fra eksterne kildedata og ID-er som er opprettet for studien din.

[/WPremark]

De-identifiserte data kan brukes i medisinsk forskning og behandling. Når identifiserende informasjon er fjernet, kan dataene gi nyttig informasjon for å fremme helsetjenester.

[/WPremark]

De-anonymisering er den omvendte prosessen der anonyme data er krysshenvist med andre datakilder for å identifisere den anonyme datakilden.

[/WPremark]

Kodet refererer til data som ingen utenfor et studieteam kan koble til et emne identitet. De-identifisert refererer til data som pleide å være fullt identifiserbare eller kodet, til forskeren ødela alle identifikatorene som koblet dataene til å studere fag.

[/WPremark]

Pseudonyme data er data som er avidentifisert fra dataens emne, men kan identifiseres på nytt etter behov. Anonyme data er data som er endret slik at gjendyrifisering av individet er umulig.

[/WPremark]

Noen som er anonyme er i stand til å operere eller snakke på en måte som gjør dem uidentifiserbare. Noen som er pseudonym opererer eller snakker på en måte som de kan identifiseres, men identifikasjonen deres beskytter hvem de faktisk er.

[/WPremark]

De-anonymisering, også referert til som data om identifisering, anonymisert informasjon om kryssreferanser med andre tilgjengelige data for å identifisere en person, gruppe eller transaksjon.

[/WPremark]

Data-identifisering skjer når du personlig identifiserer informasjon kan oppdages i skrubbede eller såkalte “anonymiserte” data. Når et skrubbet datasett blir identifisert på nytt, blir enten direkte eller indirekte identifikatorer kjent og individet kan identifiseres.

[/WPremark]

Som diskutert nedenfor, gir personvernregelen to de-identifikasjonsmetoder: 1) en formell bestemmelse av en kvalifisert ekspert; eller 2) fjerning av spesifiserte individuelle identifikatorer samt fravær av faktisk kunnskap fra den dekkede enheten om at den gjenværende informasjonen kan brukes alene eller i kombinasjon med andre …

[/WPremark]

De-anonymisering er den omvendte prosessen der anonyme data er krysshenvist med andre datakilder for å identifisere den anonyme datakilden.

[/WPremark]

På denne siden finner du 36 synonymer, antonymer og ord relatert til anonyme, for eksempel: navnløs, ikke avslørt, uidentifisert, ikke navngitt, usignert og null.

[/WPremark]

De-anonymisering, også referert til som data om identifisering, anonymisert informasjon om kryssreferanser med andre tilgjengelige data for å identifisere en person, gruppe eller transaksjon.

[/WPremark]

VPN

Hva er forskjellen mellom de-identifisert og anonymisert?

Sammendrag av artikkelen

Promo

Promo