Az adatok azonosítása kulcsfontosságú szerepet játszik adatközpontú világunkban, anonimizálva a személyazonosításra alkalmas információkat (PII) és a védett egészségügyi információkat (PHI) az egyének magánéletének védelme érdekében. Ez a blog öt kulcsfontosságú szempontot vizsgál meg, amelyeket tudnia kell ezzel a gyakorlattal kapcsolatban:
- HIPAA megfelelőség: Az egészségbiztosítási hordozhatóságról és elszámoltathatóságról szóló törvény (HIPAA) előírja az adatok azonosításának megszüntetését a nyilvánosságra hozatal előtt. Két módszer biztosítja a hatékony szűrést: szakértői meghatározás (statisztikai elemzéssel) és biztonságos kikötő (18 kritériumból álló ellenőrző lista teljesítése).
- Az adatvédelem és a hasznosság egyensúlya: Az egészségügyi adatok összekapcsolt jellege kihívásokat jelent. Bizonyos elemek, például életkor vagy nem eltávolítása a mögöttes összefüggések miatt hatástalan lehet. A deazonosítási módszereknek figyelembe kell venniük a lehetséges kutatási, diagnózis és kezelési következményeket.
- Az egészségügyön túl: Az adatok azonosításának megszüntetése számos tartományra kiterjed. A vállalkozások kutatásra és elemzésre használják, a bányászati cégek védik a helyszíneket, a környezetvédelmi ügynökségek pedig a veszélyeztetett fajokat védik. A megközelítés a céltól és az iparágtól függően változik.
- Adatmaszkolás és az azonosítás megszüntetése: Bár hasonló hangzásúak, jelentősen eltérnek egymástól. Az adatmaszkolás a személyazonosításra alkalmas adatokat véletlenszerű értékekkel helyettesíti, ami potenciálisan lehetővé teszi a hozzáféréssel történő visszafejtést. Az adatok azonosításának megszüntetése véglegesen eltávolítja vagy megváltoztatja az adatokat, lehetetlenné téve az újbóli azonosítást.
- Az azonosítás megszüntetésének folyamata és a legjobb gyakorlatok: Az egészségügyi szakemberek technikai megoldásokat és szoftvereket használnak az olyan azonosítók eltávolítására, mint a név, cím, születési dátum és hely. A reverzibilitás minimalizálása érdekében a technikák titkosítást, kódolást és fejlett algoritmusokat foglalnak magukban.
Olvassa el a teljes cikket itt:
https://dzone.com/articles/five-best-data-de-identification-tools-to-protect
