Каква е разликата между де-идентифицирана и анонимна?

Де-идентифицирани и анонимизирани данни

Резюме на статията

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30”

padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “Quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Какво е

считани за де-идентифицирани

Де-идентифицираните данни описват записи, които имат код за рецидификация и

Премахна или затъмнява достатъчно лична информация, така че останалата информация да не го направи

идентифициране на индивид и няма разумна основа да се вярва, че информацията може да се използва за идентифициране на

индивидуален.

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30”

padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “Quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Какво е

разликата между де-идентифицирана и псевдонимирана

Това се различава от де-идентифицираните данни, които са

Данни, които могат да бъдат свързани с лица, които използват код, алгоритъм или псевдоним. Определение на ключове: “Псевдонимизация” на

Данните се отнасят до процедура, чрез която личните идентификатори в набор от информация се заменят с изкуствен

идентификатори или псевдоними. Кеширан

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30”

padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “Quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Какво

Означава ли де-анонимизира

Деанонимизацията е стратегия за извличане на данни, в която са анонимни данни

препращано с други източници на данни за повторно идентифициране на анонимния източник на данни. Всяка информация, която

Разграничава един източник на данни от друг, който може да се използва за де-анонимизация.

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30”

padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “Quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Какво

Означава ли DE-идентифицираните данни за пациента

DE-идентифицираните данни за пациента са информация за пациента, която е имала

Лична информация (PII; e.g. Име на човек, имейл адрес или номер на социално осигуряване), включително

Защитена здравна информация (PHI; E.g. медицинска история, резултати от тестове и застрахователна информация) премахнати.

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30”

padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “Quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Какво

е пример за де-идентифицирани данни

Номера на акаунта. Номера на бенефициента на здравен план.

Номера на сертификат/лиценз. Идентификатори на превозни средства и серийни номера, включително регистрационни табели.

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30”

padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “Quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Какво

са двата типа методи за де-идентификация

Техники. Общите стратегии за де-идентификация са

Маскиране на лични идентификатори и обобщаване на квази-идентификатори.

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30”

padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “Quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Какво

е обратното на де-идентифицираните данни

Обратният процес на използване на идентифицирани данни за идентифициране

Индивидите са известни като повторна идентификация на данни.

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30”

padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “Quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Какво

е псевдонимизиран срещу анонимни данни

С анонимизация данните се почистват за всяка информация, която

може да служи като идентификатор на субект на данни. Псевдонимизация не премахва цялата идентифицираща информация от

данни, но просто намалява връзката на набор от данни с оригиналната идентичност на дадено лице (e.g., чрез

схема за криптиране).

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30”

padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “Quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Какво

е пример за деанонимизация

Може би най -добрият включва популярната платформа за стрийминг

Netflix и датира от 2006 г. Тогава изследователи от Тексаския университет деанонимираха голям брой

Потребителите на Netflix чрез препратка към референтните си рейтинги с рецензиите, оставени в базата данни на интернет филма (IMDB).

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30”

padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “Quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Какво

е пример за анонимизирани данни

Един пример за анонимизирани данни е набор от данни, който е лишен

на всяка лична информация като имена, адреси и телефонни номера. Този тип данни могат да бъдат

Използва се за анализ на тенденциите и моделите, без да рискува да изложи личната информация на някой човек.

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30”

padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “Quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Какво

е анонимизирани данни за нивото на пациента

APLD:- Анонимизирани данни за нивото на пациента, данни за RX и DX при пациент

ниво, където не знаем името на пациента и неговите данни за пациента, но се идентифицира от уникален идентификационен номер на пациента.

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Какво се счита за де-идентифицирано

De-идентифицираните данни описват записи, които имат код за повторна идентификация и имат достатъчно лична информация, премахната или затъмнена, така че останалата информация да не идентифицира дадено лице и няма разумна основа да се вярва, че информацията може да се използва за идентифициране на дадено лице.

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Каква е разликата между Deididified и Pseudonymised

Това се различава от де-идентифицираните данни, които са данни, които могат да бъдат свързани с лица, използващи код, алгоритъм или псевдоним. Определение на ключове: “Псевдонимизация” на данните се отнасят до процедура, чрез която личните идентификатори в набор от информация се заменят с изкуствени идентификатори или псевдоними.

Кеширан

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Какво означава анонимизирането на De

Деанонимизацията е стратегия за извличане на данни, при която анонимните данни са препратени към други източници на данни за повторно идентифициране на анонимния източник на данни. Всяка информация, която отличава един източник на данни от друг, може да се използва за де-анонимизация.

[/wpremark]

DE-идентифицираните данни за пациента са информация за пациента, която е имала лична информация (PII; E;.g. Име на човек, имейл адрес или номер на социално осигуряване), включително защитена здравна информация (PHI; E.g. медицинска история, резултати от тестове и застрахователна информация) премахнати.

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Какво е пример за деактивирани данни

Номера на акаунта. Номера на бенефициента на здравен план. Номера на сертификат/лиценз. Идентификатори на превозни средства и серийни номера, включително регистрационни табели.

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Какви са двата типа методи за де-идентификация

Техники. Общите стратегии за девизиране са маскиране на лични идентификатори и обобщаване на квази-идентификатори.

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Какво е обратното на деактивираните данни

Обратният процес на използване на де-идентифицирани данни за идентифициране на физически лица е известен като повторна идентификация на данни.

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Какво е псевдонимизирано срещу анонимни данни

С анонимизация данните се почистват за всяка информация, която може да служи като идентификатор на субект на данни. Псевдонимизация не премахва цялата идентифицираща информация от данните, а просто намалява връзката на набор от данни с оригиналната идентичност на дадено лице (e.g., чрез схема за криптиране).

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Какво е пример за анонимизация на DE

Вероятно най -добрият включва популярната платформа за стрийминг Netflix и датира от 2006 г. Тогава изследователи от Тексаския университет деанонимизираха голям брой потребители на Netflix, като препращат референтните си рейтинги на филма с отзивите, оставени в интернет филмовата база данни (IMDB).

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Какво е пример за анонимизирани данни

Един пример за анонимизирани данни е набор от данни, който е лишен от всякаква лична информация като имена, адреси и телефонни номера. Този тип данни могат да се използват за анализ на тенденциите и модели, без да рискуват да излагат личната информация на някой индивид.

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Какви са анонимизираните данни за нивото на пациента

APLD:- Анонимизирани данни за нивото на пациента, данни за RX и DX на ниво пациент, където не знаем името на пациента и неговите данни за пациента, но се идентифицират от уникален идентификационен номер на пациента.

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Как деактивирате данните на пациента

5 стъпки за премахване на идентификатори от DataSetSeview и премахване на директни идентификатори.Премахване и повторно кодиране специфични дати.Премахване и повторно кодиране на географски променливи.Премахване / реконструиране на променливи, които представляват риск от връзка към външни набори от данни.Пренасочване и преномериране на записи и идентификационни номера от външни данни и идентификационни номера, създадени за вашето проучване.

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Какви са примери за анонимни данни

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Какво са деактивирани данни, използвани за

Де-идентифицирани данни могат да се използват при медицински изследвания и лечение. След като идентифицира информацията, данните могат да предоставят полезна информация за усъвършенстване на здравеопазването.

[/wpremark]

Деанонимизацията е обратният процес, при който анонимните данни се препращат към други източници на данни за повторно идентифициране на анонимния източник на данни.

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Каква е разликата между Deididified и кодирани данни

Кодираните се отнася до данни, които никой извън учебния екип не може да се свърже с самоличността на обекта. De-идентифициран се отнася до данни, които са били напълно идентифицирани или кодирани, докато изследователят не унищожи всички идентификатори, свързващи данните, за да изучават субектите.

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Как се различава анонимността и псевдонимността

Псевдонимни данни са данни, които са де-идентифицирани от темата на данните, но могат да бъдат идентифицирани при необходимост. Анонимните данни са данни, които са променени, така че рецидификацията на индивида е невъзможно.

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Какво е анонимност срещу псевдонимност

Някой, който е анонимен, е в състояние да работи или да говори по начин, който ги прави неидентифицируеми. Някой, който е псевдоним, оперира или говори по начин, по който може да бъде идентифициран, но техните идентификационни щитове кои всъщност са.

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Каква е друга дума за анонимизацията на De

Деанонимизация, наричана още повторна идентификация на данни, кръстосана препратка анонимна информация с други налични данни, за да се идентифицира лице, група или транзакция.

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Могат ли да бъдат идентифицирани анонимизирани данни

Данните за повторно идентифициране възникват, когато лично идентифициращата информация е откриваема при почистени или така наречени “анонимни” данни. Когато наборът от данни за почистени данни е повторно идентифициран, стават известни или индиректни идентификатори и индивидът може да бъде идентифициран.

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Какви са двата метода за деактивиране

Както беше разгледано по-долу, правилото за поверителност предоставя два метода за де-идентификация: 1) официално определяне от квалифициран експерт; или 2) премахването на определени отделни идентификатори, както и липса на действителни знания от покритото образувание, че останалата информация може да се използва самостоятелно или в комбинация с други …

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Какво е обратното на анонимните данни

[/wpremark]

На тази страница ще намерите 36 синоними, антоними и думи, свързани с анонимни, като: безименни, неразкрити, неидентифицирани, неназовани, неподписани и нулеви.

[/wpremark]

[wpremark preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30” padding_left = “30” border_radius = “30”] [wpremark_icon icon = “quote-left-2-solid” width = “32” височина = “32”] Какво е синоним на анонимизацията на DE

[/wpremark]

Каква е разликата между де-идентифицирана и анонимна?

Резюме на статията

Related Posts

Come fermo la beta su crunchyroll?

È Airbnb in Messico sicuro?

Come si fanno gli occhiali per la visione notturna facili?