தரவை அடையாளங்காண முடியாததாக Google எப்படி மாற்றுகிறது

அடையாளங்காண முடியாததாக மாற்றுவது என்பது தரவுச் செயலாக்க முறையாகும். இது தனிப்பட்ட முறையில் அடையாளங்காட்டும் தகவலை அகற்றுகிறது அல்லது மாற்றுகிறது. அதன் விளைவாக, தரவானது ஒரு குறிப்பிட்ட நபருடன் தொடர்புப்படுத்த முடியாததாகிறது. இது தனியுரிமைக்கு Google இன் அர்பணிப்பிற்கான முக்கியப் பகுதியாகும்.

அடையாளங்காண முடியாததாக மாற்றிய தரவைப் பகுப்பாய்வு செய்வதன் மூலம், உள்ளிட்ட தேடல் வினவலைத் தானாக நிரப்புதல், பயனர்களின் அடையாளத்தைப் பாதுகாத்துக் கொண்டே, ஃபிஷிங் மற்றும் தீம்பொருள் போன்ற பாதுகாப்பு அச்சுறுத்தல்களை இன்னும் சிறப்பாகக் கண்டறிதல் போன்ற பாதுகாப்பான, மதிப்புமிக்க தயாரிப்புகளையும் அம்சங்களையும் எங்களால் உருவாக்க முடிகிறது. எங்கள் பயனர்களின் தனியுரிமையைப் பாதிக்காத வகையில், அடையாளங்காண முடியாததாக மாற்றிய தரவைப் பிறருக்குப் பயனளிக்கும் வகையில் பாதுகாப்பாகவும் எங்களால் பகிர முடியும்.

உங்கள் தரவைப் பாதுகாக்க நாங்கள் பயன்படுத்தும் இரண்டு வழிமுறைகள்

தரவைப் பொதுமைப்படுத்துதல்

குறிப்பிட்ட தனிநபர்களுடன் மிகவும் எளிதாகத் தொடர்புப்படுத்தப்படும் குறிப்பிட்ட தரவுக் கூறுகள் உள்ளன. அந்தத் தனிநபர்களைப் பாதுகாக்கும் வகையில், தரவின் ஒரு பகுதியை அகற்ற அல்லது சில பகுதியைப் பொதுவான மதிப்பு மூலம் மாற்றியமைக்க, பொதுமைப்படுத்துதலைப் பயன்படுத்துகிறோம். எடுத்துக்காட்டாக, அனைத்துப் பகுதிக் குறியீடுகள் அல்லது ஃபோன் எண்களின் பகுதிகளை, ஒரே எண்களின் வரிசை மூலம் மாற்றியமைக்க, பொதுமைப்படுத்துதலை நாங்கள் பயன்படுத்தக்கூடும்.

ஒன்று போல உள்ள நபர்களின் குழுவில் உள்ள தனிநபர்களின் அடையாளத்தை மறைக்கும் முறையைக் குறிப்பதற்கு, அந்தத் துறையினரால் பயன்படுத்தப்படும் நிலையான சொல்லான k-anonymityஐச் செயல்படுத்துவதற்குப் பொதுமைப்படுத்துதல் அனுமதிக்கிறது. k-anonymity இல், k என்பது குழுவின் அளவைக் குறிக்கும் எண்ணாகும். தரவுத் தொகுப்பில் உள்ள ஏதேனும் தனிநபருக்கு, குறைந்தபட்சம் k-1 தனிநபர்கள் அதே பண்புகளைக் கொண்டிருந்தால், தரவுத் தொகுப்பிற்கான k-anonymity முழுமையாகச் செயல்படுத்தப்பட்டது என்று பொருள்படும். எடுத்துக்காட்டாக, குறிப்பிட்ட தரவுத் தொகுப்பில் k இன் மதிப்பு 50 எனவும், அஞ்சல் குறியீட்டை மதிப்பாகவும் வைத்துக் கொள்வோம். அந்தத் தரவுத் தொகுப்பில் உள்ள ஏதேனும் நபரைத் தேடினால், ஒரே அஞ்சல் குறியீட்டைக் கொண்ட மற்ற 49 பேரை எப்போதும் பார்ப்போம். இதனால், ஏதேனும் ஒரு நபரை அவரின் அஞ்சல் குறியீட்டை மட்டும் பயன்படுத்தி அடையாளங்காண முடியாது.

முக்கியமான பண்புக்கூற்றின் மதிப்பை, தரவுத் தொகுப்பில் உள்ள அனைத்துத் தனிநபர்களும் கொண்டிருந்தால், இந்தத் தனிநபர்கள் குறிப்பிட்ட தரவுத் தொகுப்பைச் சேர்ந்தவர்கள் என்பதைக் கண்டறிவதன் மூலம், முக்கியத் தகவலானது வெளிப்படக்கூடும். இந்த அபாயத்தைக் குறைக்க, முக்கியமான மதிப்புகளில் குறிப்பிட்ட அளவிலான பன்முகத்தன்மையைச் சேர்ப்பதைக் குறிப்பதற்கு, அந்தத் துறையினரால் பயன்படுத்தப்படும் நிலையான சொல்லான l-diversity பயன்படுத்தப்படலாம். எடுத்துக்காட்டாக, உடல்நிலை தொடர்பான முக்கியத் தலைப்பு (எ.கா. காய்ச்சலின் அறிகுறிகள்) ஒன்றை ஒரே சமயத்தில் சிலர் தேடுகிறார்கள் என்று வைத்துக் கொள்வோம். இந்தத் தரவுத் தொகுப்பைப் பார்த்தால், k-anonymity காரணமாக யார் அந்தத் தலைப்பைத் தேடினார்கள் என்பதைக் கண்டறிய முடியாது. இருப்பினும், எல்லோரும் ஒரே முக்கியப் பண்புக்கூற்றைக் (எ.கா. வினவலின் தலைப்பு) கொண்டிருப்பதால், தனியுரிமை தொடர்பான சந்தேகம் இருக்கக்கூடும். L-diversity என்றால், அடையாளங்காண முடியாததாக மாற்றிய தரவுத் தொகுப்பில் காய்ச்சல் தொடர்பான தேடல்கள் மட்டும் இருக்காது. ஆனால், அவற்றுடன் பிற தேடல்களும் இருக்கும். இதன் மூலம் பயனரின் தனியுரிமை மேலும் பாதுகாக்கப்படும்.

தரவிற்குத் தகவலைச் சேர்த்தல்

மாறுபட்ட தனியுரிமை (தொழிற்துறையினரால் பயன்படுத்தப்படும் சொல்) என்பது தரவிற்குக் கணிதத் தகவலைச் சேர்க்கும் முறையாகும். மாறுபட்ட தனியுரிமை மூலம், ஏதேனும் ஒரு தனிநபர் குறிப்பிட்ட தரவுத் தொகுப்பைச் சேர்ந்தவரா இல்லையா என்பதைக் கண்டறிவது கடினமாகும். ஏனெனில், ஏதேனும் தனிநபரின் தகவல் சேர்க்கப்பட்டது அல்லது நீக்கப்பட்டது என்பதைப் பொருட்படுத்தாமல், வழங்கிய அல்காரிதத்தின் வெளியீடானது மாறாமல் தோன்றும். எடுத்துக்காட்டாக, குறிப்பிட்ட புவியியல் பகுதியில் காய்ச்சலுக்கான தேடல்களின் ஒட்டுமொத்தப் போக்கை நாம் மதிப்பிடுகிறோம் என்று வைத்துக் கொள்வோம். மாறுபட்ட தனியுரிமையைச் செயல்படுத்துவதற்கு, தரவுத் தொகுப்பிற்குத் தகவலைச் சேர்க்கிறோம். குறிப்பிட்ட பகுதியில் காய்ச்சலைப் பற்றி தேடும் நபர்களின் எண்ணிக்கையை நாங்கள் சேர்க்கலாம் அல்லது கழிக்கலாம். இப்படிச் செய்வதால், ஒட்டுமொத்த புவியியல் பகுதியின் போக்கிற்கான நமது மதிப்பீடு பாதிக்கப்படாது. தரவுத் தொகுப்பில் தகவலைச் சேர்ப்பதால், அதன் உபயோகத்தன்மைக் குறையக்கூடும் என்பதைக் கவனத்தில் கொள்வதும் அவசியமாகும்.

அடையாளங்காண முடியாததாக மாற்றுவது என்பது, பயனரின் தனியுரிமையைப் பாதுகாப்பதற்கு நாங்கள் பயன்படுத்தும் வழிமுறைகளில் ஒன்றாகும். பயனர் தரவிற்கான அணுகலுக்குக் கடுமையான கட்டுப்பாடுகள், பயனர்களை அடையாளங்காட்டக்கூடிய தரவுத் தொகுப்புகளைக் கட்டுப்படுத்த மற்றும் அவற்றைச் சேர்ப்பதை வரம்பிடுவதற்குக் கொள்கைகள், அடையாளங்காண முடியாததாக மாற்றுவதன் மையப்படுத்திய மதிப்பாய்வு மற்றும் Google முழுவதும் சீரான பாதுகாப்பு நிலையை உறுதிப்படுத்த, தரவு நிர்வாக உத்திகள் ஆகியவை பிற வழிமுறைகளில் அடங்கும்.