Care este diferența dintre dezidentificat și anonimizat?
Rezumatul articolului
Ce este
considerat dezidentificat
Date de identificare descrie înregistrări care au un cod de reidentificare și
au suficiente informații de identificare personală eliminate sau întunecate, astfel încât informațiile rămase să nu fie
identificați un individ și nu există o bază rezonabilă pentru a crede că informațiile pot fi utilizate pentru a identifica un
individual.
Ce este
Diferența dintre dezidentificat și pseudonimizat
Acest lucru diferă de datele dezidentificate, care este
Date care pot fi legate de indivizi folosind un cod, algoritm sau pseudonim. Definiția cheie: „pseudonimizare” a
Datele se referă la o procedură prin care identificatorii personali dintr -un set de informații sunt înlocuiți cu artificial
identificatori sau pseudonime. În cache
Ce
Dez-anonimizarea înseamnă
De-anonimizarea este o strategie de extragere a datelor în care datele anonime sunt
Referire încrucișată cu alte surse de date pentru reidentificarea sursei de date anonime. Orice informație care
Distinge o sursă de date de alta poate fi utilizată pentru desimizare.
Ce
Datele pacientului desidentificate înseamnă
Datele pacientului identificate sunt informațiile despre pacient
Informații de identificare personală (PII; E.g. Numele unei persoane, adresa de e -mail sau numărul de securitate socială), inclusiv
Informații privind sănătatea protejată (Phi; E.g. Istoric medical, rezultatele testelor și informațiile de asigurare) eliminate.
Ce
este un exemplu de date desidentificate
Numere de cont. Numere de beneficiari ai planului de sănătate.
Numere de certificat/licență. Identificatori de vehicule și numere de serie, inclusiv plăcuțe de înmatriculare.
Ce
sunt cele două tipuri de metode de identificare
Tehnici. Strategiile comune de de identificare sunt
Maskarea identificatorilor personali și generalizarea cvas-identificatorilor.
Ce
este opusul datelor dezidentificate
Procesul invers al utilizării datelor de identificat pentru a identifica
Indivizii sunt cunoscuți ca reidentificarea datelor.
Ce
este pseudonimat vs date anonimizate
Cu anonimizare, datele sunt spălate pentru orice informații
Poate servi drept identificator al unui subiect de date. Pseudonimarea nu elimină toate informațiile de identificare din
datele, dar doar reduce lipsa de legătură a unui set de date cu identitatea originală a unui individ (E.g., prin an
Schema de criptare).
Ce
este un exemplu de des-anonimizare
Probabil cel mai bun implică platforma populară de streaming
Netflix și datează din 2006. Pe atunci, cercetătorii de la Universitatea din Texas au anonimat un număr mare de
Utilizatorii Netflix, referindu-se încrucișat cu evaluările lor cu recenziile rămase în baza de date de filme de internet (IMDB).
Ce
este un exemplu de date anonimizate
Un exemplu de date anonimizate este un set de date care a fost dezbrăcat
a oricăror informații de identificare personală, cum ar fi nume, adrese și numere de telefon. Acest tip de date poate fi
utilizat pentru a analiza tendințele și tiparele fără riscul de a expune informațiile personale ale oricărei persoane.
Ce
sunt date anonimizate la nivel de pacient
APLD:- date anonimizate la nivel de pacient, date pentru RX și DX la un pacient
nivel în care nu cunoaștem numele pacientului și detaliile pacientului său, dar este identificat de un ID unic de pacient.
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Ceea ce este considerat dezidentificat
Datele de identificare descrie înregistrări care au un cod de reidentificare și au suficiente informații de identificare personală eliminate sau întunecate, astfel încât informațiile rămase să nu identifice o persoană și nu există o bază rezonabilă pentru a crede că informațiile pot fi utilizate pentru a identifica o persoană.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Care este diferența dintre deidentificat și pseudonimizat
Acest lucru diferă de datele dezidentificate, care sunt date care pot fi legate de indivizi folosind un cod, algoritm sau pseudonim. Definiția cheie: „Pseudonimizarea” datelor se referă la o procedură prin care identificatorii personali dintr -un set de informații sunt înlocuiți cu identificatori artificiali sau pseudonime.
În cache
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Ce înseamnă de anonimize
De-anonimizarea este o strategie de extragere a datelor în care datele anonime sunt referențiate încrucișate cu alte surse de date pentru a reidentifica sursa de date anonimă. Orice informație care distinge o sursă de date de alta poate fi utilizată pentru desimizare.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Ce înseamnă datele privind pacientul deidentificat
Datele pacientului identificate sunt informații despre pacienți care au avut informații de identificare personală (PII; E.g. Numele unei persoane, adresa de e -mail sau numărul de securitate socială), inclusiv informații de sănătate protejate (PHI; E.g. Istoric medical, rezultatele testelor și informațiile de asigurare) eliminate.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Care este un exemplu de date dezidentificate
Numere de cont. Numere de beneficiari ai planului de sănătate. Numere de certificat/licență. Identificatori de vehicule și numere de serie, inclusiv plăcuțe de înmatriculare.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Care sunt cele două tipuri de metode de identificare
Tehnici. Strategiile comune de dezidentificare sunt mascarea identificatorilor personali și generalizarea cvasi-identificatorilor.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Care este opusul datelor deidentificate
Procesul invers al utilizării datelor de identificat pentru identificarea persoanelor este cunoscut sub numele de reidentificarea datelor.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Ce este pseudonimat și date anonimizate
Cu anonimizare, datele sunt spălate pentru orice informații care pot servi drept identificator al unui subiect de date. Pseudonimarea nu elimină toate informațiile de identificare din date, ci doar reduce legarea unui set de date cu identitatea originală a unui individ (E.g., prin intermediul unei scheme de criptare).
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Care este un exemplu de anonimizare
Probabil cel mai bun implică platforma populară de streaming Netflix și datează din 2006. Pe atunci, cercetătorii de la Universitatea din Texas au anonimizat un număr mare de utilizatori Netflix, referindu-se încrucișat cu evaluările lor cu recenziile rămase în baza de date de filme de internet (IMDB).
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Care este un exemplu de date anonimizate
Un exemplu de date anonimizate este un set de date care a fost dezbrăcat de orice informații de identificare personală, cum ar fi nume, adrese și numere de telefon. Acest tip de date poate fi utilizat pentru a analiza tendințele și tiparele fără riscul de a expune informațiile personale ale oricărei persoane.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Ce este datele anonimizate la nivel de pacient
APLD:- Date anonimizate la nivel de pacient, date pentru RX și DX la nivel de pacient unde nu cunoaștem numele pacientului și detaliile pacientului său, dar este identificat de un ID unic de pacient.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Cum deidentificați datele pacientului
5 pași pentru eliminarea identificatorilor din DatasetsReview și eliminarea identificatorilor direcți.Eliminați și re-cozi date specifice.Eliminați și re-cozi variabilele geografice.Eliminați / Recodează variabilele care prezintă riscul de legătură cu seturile de date externe.Re-sortă și renumiți înregistrări și ID-uri din datele sursă externe și ID-uri create pentru studiul dvs.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Care sunt exemple de date anonimizate
Un exemplu de date anonimizate este un set de date care a fost dezbrăcat de orice informații de identificare personală, cum ar fi nume, adrese și numere de telefon. Acest tip de date poate fi utilizat pentru a analiza tendințele și tiparele fără riscul de a expune informațiile personale ale oricărei persoane.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Pentru ce sunt utilizate datele de identificat
Datele de identificare pot fi utilizate în cercetarea și tratamentul medical. Odată ce informațiile de identificare sunt eliminate, datele pot oferi informații utile pentru avansarea asistenței medicale.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Care este opusul anonimizat
De-anonimizarea este procesul invers în care datele anonime sunt menționate încrucișat cu alte surse de date pentru a reidentifica sursa de date anonimă.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Care este diferența dintre datele deidentificate și codificate
Codificat se referă la date pe care nimeni din afara unei echipe de studiu nu le poate conecta la identitatea unui subiect. Dezidentificat se referă la datele care erau complet identificabile sau codificate, până când cercetătorul a distrus toți identificatorii care leagă datele de subiecții de studiu.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Cum este diferit anonimatul și pseudonimatul
Datele pseudonime sunt date care au fost identificate din subiectul datelor, dar pot fi reidentificate după cum este necesar. Datele anonime sunt date care au fost modificate astfel încât reidentificarea individului să fie imposibilă.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Ce este anonimatul vs pseudonimat
Cineva care este anonim este capabil să opereze sau să vorbească într -un mod care să le facă neidentificabile. Cineva care este pseudonim operează sau vorbește într -un mod în care pot fi identificați, dar identificarea lor scuturi care sunt de fapt.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Ce este un alt cuvânt pentru anonimizare
De-anonimizarea, denumită și reidentificarea datelor, informații anonimizate de referințe încrucișate cu alte date disponibile pentru a identifica o persoană, un grup sau o tranzacție.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Cum deidentificați datele
5 pași pentru eliminarea identificatorilor din DatasetsReview și eliminarea identificatorilor direcți.Eliminați și re-cozi date specifice.Eliminați și re-cozi variabilele geografice.Eliminați / Recodează variabilele care prezintă riscul de legătură cu seturile de date externe.Re-sortă și renumiți înregistrări și ID-uri din datele sursă externe și ID-uri create pentru studiul dvs.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Pot fi identificate date anonimizate
Reidentificarea datelor are loc atunci când informațiile de identificare personală pot fi descoperite în datele „anonimizate” spălate sau așa-numite. Când un set de date spălat este reidentificat, identificatorii direcți sau indirecți devin cunoscuți, iar individul poate fi identificat.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Care sunt cele două metode de deidentificare
După cum s-a discutat mai jos, regula de confidențialitate oferă două metode de identificare: 1) o determinare formală a unui expert calificat; sau 2) îndepărtarea identificatorilor individuali specificați, precum și absența cunoștințelor reale de către entitatea acoperită că informațiile rămase ar putea fi utilizate singure sau în combinație cu alte …
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Care este opusul datelor anonimizate
De-anonimizarea este procesul invers în care datele anonime sunt menționate încrucișat cu alte surse de date pentru a reidentifica sursa de date anonimă.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Ce este un alt cuvânt pentru anonimizat
În această pagină veți găsi 36 de sinonime, antonime și cuvinte legate de anonim, cum ar fi: fără nume, nedezvăluit, neidentificat, fără nume, nesemnat și nul.
[/wpremark]
[wPremark preset_name = “chat_message_1_my” picon_show = “0” fundal_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” 30 “border_radius =” 30 “] Ce este un sinonim pentru anonimizare
De-anonimizarea, denumită și reidentificarea datelor, informații anonimizate de referințe încrucișate cu alte date disponibile pentru a identifica o persoană, un grup sau o tranzacție.
[/wpremark]
