डी-अनामीकरण

डी-अनामीकरण क्या है?

डी-अनामीकरण डेटा माइनिंग में उपयोग की जाने वाली एक तकनीक है जो एन्क्रिप्टेड या अस्पष्ट जानकारी को फिर से पहचानने का प्रयास करती है। किसी व्यक्ति, समूह या लेन-देन की पहचान करने के लिए डी-अनामीकरण, जिसे डेटा पुन: पहचान के रूप में भी जाना जाता है, अन्य उपलब्ध डेटा के साथ क्रॉस-रेफरेंस अनाम जानकारी।

डी-अनामीकरण को समझना

प्रौद्योगिकी की समझ रखने वाला युग अर्थव्यवस्था के विभिन्न क्षेत्रों में काम करने के पारंपरिक तरीके को तेजी से बाधित कर रहा है। हाल के वर्षों में, वित्तीय उद्योग ने फिनटेक कंपनियों द्वारा अपने क्षेत्र में पेश किए गए कई डिजिटल उत्पादों को देखा है। इन नवोन्मेषी उत्पादों ने वित्तीय समावेशन को बढ़ावा दिया है जिससे पारंपरिक वित्तीय संस्थानों की तुलना में कम लागत पर अधिक उपभोक्ताओं की वित्तीय उत्पादों और सेवाओं तक पहुंच है। प्रौद्योगिकी के कार्यान्वयन में वृद्धि ने डेटा के संग्रह, भंडारण और उपयोग में वृद्धि की है।

सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म, डिजिटल भुगतान प्लेटफॉर्म और स्मार्ट फोन तकनीक जैसे प्रौद्योगिकी उपकरणों ने उपभोक्ताओं के साथ अपनी बातचीत को बढ़ाने के लिए विभिन्न कंपनियों द्वारा उपयोग किए जाने वाले एक टन डेटा का अनावरण किया है। डेटा के इस टन को बड़ा डेटा कहा जाता है,. और यह व्यक्तियों और नियामक अधिकारियों के बीच चिंता का कारण है जो उपयोगकर्ताओं की पहचान और गोपनीयता की रक्षा करने वाले अधिक कानूनों की मांग करते हैं।

डी-अनामीकरण कैसे काम करता है

बड़े डेटा के युग में जहां उपयोगकर्ता की ऑनलाइन गतिविधियों के बारे में संवेदनशील जानकारी क्लाउड कंप्यूटिंग के माध्यम से तुरंत साझा की जाती है, उपयोगकर्ताओं की पहचान की सुरक्षा के लिए डेटा अनामीकरण उपकरण नियोजित किए गए हैं। गुमनामी स्वास्थ्य सेवाओं, सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म, ई-कॉमर्स ट्रेडों आदि जैसे विभिन्न क्षेत्रों में लेनदेन करने वाले उपयोगकर्ताओं की व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी (पीआईआई) को मास्क करती है। पीआईआई में जन्म तिथि, सामाजिक सुरक्षा संख्या (एसएसएन), ज़िप कोड और आईपी जैसी जानकारी शामिल है। पता। ऑनलाइन गतिविधियों द्वारा छोड़े गए डिजिटल ट्रेल्स को छिपाने की आवश्यकता ने एन्क्रिप्शन, विलोपन, सामान्यीकरण और गड़बड़ी जैसी गुमनामी रणनीतियों के कार्यान्वयन को प्रेरित किया है। हालांकि डेटा वैज्ञानिक इन रणनीतियों का उपयोग साझा डेटा से संवेदनशील जानकारी को अलग करने के लिए करते हैं, फिर भी वे मूल जानकारी को संरक्षित करते हैं, जिससे पुन: पहचान की संभावना के लिए दरवाजे खुलते हैं।

डी-अनामीकरण डेटा सेट के साथ साझा लेकिन सीमित डेटा सेट का मिलान करके गुमनामी की प्रक्रिया को उलट देता है जो आसानी से ऑनलाइन पहुंच योग्य हैं। डेटा खनिक तब प्रत्येक उपलब्ध डेटा सेट से किसी व्यक्ति की पहचान या लेनदेन को एक साथ रखने के लिए कुछ जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक डेटा माइनर एक दूरसंचार कंपनी, एक सोशल मीडिया साइट, एक ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म द्वारा साझा किए गए डेटा सेट और उपयोगकर्ता के नाम और लगातार गतिविधियों को निर्धारित करने के लिए सार्वजनिक रूप से उपलब्ध जनगणना परिणाम प्राप्त कर सकता है।

डी-अनामीकरण का उपयोग कैसे किया जाता है

जब नई जानकारी जारी की जाती है या जब लागू की गई गुमनामी रणनीति ठीक से नहीं की जाती है, तो पुन: पहचान सफल हो सकती है। डेटा की विशाल आपूर्ति और प्रति दिन उपलब्ध सीमित समय के साथ, डेटा विश्लेषक और खनिक निर्णय लेने में अनुमान के रूप में ज्ञात शॉर्टकट लागू कर रहे हैं। जबकि अनुमानी डेटा सेट के माध्यम से तलाशी में मूल्यवान समय और संसाधनों को बचाता है, यह अंतराल भी पैदा कर सकता है जिसका फायदा उठाया जा सकता है यदि गलत अनुमानी उपकरण लागू किया गया था। इन अंतरालों को डेटा खनिकों द्वारा पहचाना जा सकता है जो कानूनी या अवैध उद्देश्यों के लिए डेटा सेट को डी-अनाम करने की मांग कर रहे हैं।

डी-अनामीकरण तकनीकों से अवैध रूप से प्राप्त व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी को अंडरग्राउंड मार्केटप्लेस में बेचा जा सकता है, जो कि एनोनिमाइजेशन प्लेटफॉर्म का भी एक रूप है। गलत हाथों में पड़ने वाली जानकारी का उपयोग जबरदस्ती, जबरन वसूली और डराने-धमकाने के लिए किया जा सकता है, जिससे गोपनीयता की चिंता होती है और पीड़ित व्यवसायों के लिए भारी लागत आती है।

डी-अनामीकरण का उपयोग कानूनी रूप से भी किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, सिल्क रोड वेबसाइट, अवैध दवाओं के लिए एक भूमिगत बाज़ार, को टोर नामक एक अज्ञात नेटवर्क द्वारा होस्ट किया गया था , जो अपने उपयोगकर्ताओं के आईपी पते को अस्पष्ट करने के लिए एक प्याज की रणनीति का उपयोग करता है। टोर नेटवर्क कुछ अन्य अवैध बाजारों को भी होस्ट करता है जो बंदूकें, चोरी किए गए क्रेडिट कार्ड और संवेदनशील कॉर्पोरेट जानकारी में व्यापार करते हैं। जटिल डी-अनामीकरण उपकरणों के उपयोग के साथ, एफबीआई ने सिल्क रोड और चाइल्ड पोर्नोग्राफ़ी में संलग्न साइटों को सफलतापूर्वक क्रैक और बंद कर दिया ।

पुन: पहचान प्रक्रियाओं पर सफलता ने साबित कर दिया है कि गुमनामी की गारंटी नहीं है। भले ही डेटा को छिपाने के लिए आज अभूतपूर्व गुमनामी उपकरण लागू किए गए हों, डेटा को कुछ वर्षों में फिर से पहचाना जा सकता है क्योंकि नई तकनीक और नए डेटा सेट उपलब्ध हो जाते हैं।

हाइलाइट्स

गुमनाम डेटा का उपयोग ऑनलाइन और वित्तीय लेनदेन के साथ-साथ सोशल मीडिया और इलेक्ट्रॉनिक संदेश और संचार के अन्य रूपों में सर्वव्यापी रूप से किया जाता है।
अज्ञात डेटा की फिर से पहचान करना अवैध उद्देश्यों के लिए व्यक्तिगत पहचान और वित्तीय सुरक्षा से समझौता कर सकता है, साथ ही उपभोक्ता विश्वास को कमजोर कर सकता है।
डी-अनामीकरण एन्क्रिप्टेड या अन्यथा अस्पष्ट डेटा में संग्रहीत निजी जानकारी को फिर से गठित करने का अभ्यास है।