1. ਡੇਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ ਦੀ ਧਾਰਨਾ
ਡੇਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਮੋਬਾਈਲ ਫੋਨ ਨੰਬਰ, ਬੈਂਕ ਕਾਰਡ ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਰਗੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਣ, ਸੋਧਣ ਜਾਂ ਕਵਰ ਕਰਨ ਦਾ ਇੱਕ ਤਕਨੀਕੀ ਤਰੀਕਾ ਹੈ ਜਦੋਂ ਅਸੀਂ ਮਾਸਕਿੰਗ ਨਿਯਮ ਅਤੇ ਨੀਤੀਆਂ ਦਿੱਤੀਆਂ ਹਨ। ਇਹ ਤਕਨੀਕ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਵਿਸ਼ਵਾਸ਼ਯੋਗ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਵਰਤਣ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ ਸਿਧਾਂਤ: ਡੇਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ ਨੂੰ ਮੂਲ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਸਾਰਥਕਤਾ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਜੋ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਇਆ ਜਾ ਸਕੇ ਕਿ ਬਾਅਦ ਦੇ ਵਿਕਾਸ, ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਮਾਸਕਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਨਾ ਹੋਣ। ਮਾਸਕਿੰਗ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਵੈਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ।
2. ਡੇਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ ਵਰਗੀਕਰਣ
ਡੇਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ ਨੂੰ ਸਟੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ (SDM) ਅਤੇ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਡੇਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ (DDM) ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਟੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ (SDM): ਸਟੈਟਿਕ ਡੇਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ ਲਈ ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਤੋਂ ਅਲੱਗ-ਥਲੱਗ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਨਵੇਂ ਗੈਰ-ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਡੇਟਾਬੇਸ ਦੀ ਸਥਾਪਨਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਡੇਟਾਬੇਸ ਤੋਂ ਕੱਢਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਫਿਰ ਗੈਰ-ਉਤਪਾਦਨ ਡੇਟਾਬੇਸ ਵਿੱਚ ਸਟੋਰ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ, ਅਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਤੋਂ ਅਲੱਗ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਡਾਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ (DDM): ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਅਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕਈ ਵਾਰ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਦੇ ਮਾਸਕਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਣ ਵਜੋਂ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅਨੁਮਤੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਸਕਿੰਗ ਸਕੀਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਡੇਟਾ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਉਤਪਾਦਾਂ ਨੂੰ ਮਾਸਕਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ
ਅਜਿਹੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡੇਟਾ ਨਿਗਰਾਨੀ ਉਤਪਾਦ ਜਾਂ ਬਿਲਬੋਰਡ, ਬਾਹਰੀ ਸੇਵਾ ਡੇਟਾ ਉਤਪਾਦ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ 'ਤੇ ਅਧਾਰਤ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸਮੀਖਿਆ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ।
3. ਡਾਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ ਹੱਲ
ਆਮ ਡੇਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ ਸਕੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ: ਅਵੈਧਤਾ, ਬੇਤਰਤੀਬ ਮੁੱਲ, ਡੇਟਾ ਬਦਲਣਾ, ਸਮਮਿਤੀ ਇਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਔਸਤ ਮੁੱਲ, ਆਫਸੈੱਟ ਅਤੇ ਰਾਊਂਡਿੰਗ, ਆਦਿ।
ਅਪ੍ਰਮਾਣੀਕਰਨ: ਅਵੈਧਤਾ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਏਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਕੱਟਣਾ, ਜਾਂ ਲੁਕਾਉਣਾ। ਇਹ ਸਕੀਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ *) ਨਾਲ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਕਾਰਵਾਈ ਸਧਾਰਨ ਹੈ, ਪਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣ ਸਕਦੇ, ਜੋ ਬਾਅਦ ਦੇ ਡੇਟਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਬੇਤਰਤੀਬ ਮੁੱਲ: ਬੇਤਰਤੀਬ ਮੁੱਲ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਬਦਲਾਵ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਨੰਬਰ ਅੰਕਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਅੱਖਰ ਅੱਖਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈਂਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅੱਖਰ ਅੱਖਰਾਂ ਦੀ ਥਾਂ ਲੈਂਦੇ ਹਨ)। ਇਹ ਮਾਸਕਿੰਗ ਵਿਧੀ ਕੁਝ ਹੱਦ ਤੱਕ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਏਗੀ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦੀ ਸਹੂਲਤ ਦੇਵੇਗੀ। ਕੁਝ ਅਰਥਪੂਰਨ ਸ਼ਬਦਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੋਕਾਂ ਅਤੇ ਸਥਾਨਾਂ ਦੇ ਨਾਮ, ਲਈ ਮਾਸਕਿੰਗ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ।
ਡਾਟਾ ਰਿਪਲੇਸਮੈਂਟ: ਡੇਟਾ ਰਿਪਲੇਸਮੈਂਟ ਨਲ ਅਤੇ ਰੈਂਡਮ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਮਾਸਕਿੰਗ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ, ਸਿਵਾਏ ਇਸਦੇ ਕਿ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅੱਖਰਾਂ ਜਾਂ ਰੈਂਡਮ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਮਾਸਕਿੰਗ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮੁੱਲ ਨਾਲ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਸਮਮਿਤੀ ਇਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ: ਸਮਮਿਤੀ ਇਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਰਿਵਰਸੀਬਲ ਮਾਸਕਿੰਗ ਵਿਧੀ ਹੈ। ਇਹ ਇਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਕੁੰਜੀਆਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਰਾਹੀਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਨਕ੍ਰਿਪਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਾਈਫਰਟੈਕਸਟ ਫਾਰਮੈਟ ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਨਿਯਮਾਂ ਵਿੱਚ ਮੂਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਅਨੁਕੂਲ ਹੈ।
ਔਸਤ: ਔਸਤ ਸਕੀਮ ਅਕਸਰ ਅੰਕੜਾਤਮਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਡੇਟਾ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਔਸਤ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੰਵੇਦਨਹੀਣ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਔਸਤ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਵੰਡਦੇ ਹਾਂ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਜੋੜ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਰੱਖਦੇ ਹਾਂ।
ਆਫਸੈੱਟ ਅਤੇ ਰਾਊਂਡਿੰਗ: ਇਹ ਵਿਧੀ ਡਿਜੀਟਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਸ਼ਿਫਟ ਦੁਆਰਾ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। ਆਫਸੈੱਟ ਰਾਊਂਡਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਰੇਂਜ ਦੀ ਲਗਭਗ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਪਿਛਲੀਆਂ ਸਕੀਮਾਂ ਨਾਲੋਂ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੈ, ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦੀ ਹੈ।
ਸਿਫਾਰਸ਼ ਮਾਡਲ "ਐਮਐਲ-ਐਨਪੀਬੀ-5660"ਡੇਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ ਲਈ
4. ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਡੇਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ
(1). ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ
ਡੇਟਾ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਏਗਰੀਗੇਸ਼ਨ
- ਡੇਟਾ ਸੈਂਪਲਿੰਗ: ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਦੇ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧੀ ਉਪ ਸਮੂਹ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰਕੇ ਮੂਲ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਦਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਤਕਨੀਕਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਬਿਹਤਰ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਇੱਕ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਤਰੀਕਾ ਹੈ।
- ਡੇਟਾ ਇਕੱਠਾ ਕਰਨਾ: ਮਾਈਕ੍ਰੋਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਜੋੜ, ਗਿਣਤੀ, ਔਸਤ, ਵੱਧ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ) ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਨਤੀਜਾ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
(2). ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ
ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਡੀਸੈਂਸੀਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਡੀਸੈਂਸੀਟਾਈਜ਼ ਕਰਨ ਜਾਂ ਵਧਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਆਮ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਏਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡੀਸੈਂਸੀਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਡਿਟਰਮਿਨਿਸਟਿਕ ਇਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ: ਇੱਕ ਗੈਰ-ਰੈਂਡਮ ਸਮਮਿਤੀ ਇਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਈਡੀ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਸਿਫਰਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਡੀਕ੍ਰਿਪਟ ਅਤੇ ਮੂਲ ਆਈਡੀ ਵਿੱਚ ਰੀਸਟੋਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਕੁੰਜੀ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਅਟੱਲ ਇਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ: ਹੈਸ਼ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਈਡੀ ਡੇਟਾ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੀਕ੍ਰਿਪਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਅਤੇ ਮੈਪਿੰਗ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ ਲਾਜ਼ਮੀ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਹੈਸ਼ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਡੇਟਾ ਟਕਰਾਅ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਹੋਮੋਮੋਰਫਿਕ ਇਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ: ਸਾਈਫਰਟੈਕਸਟ ਹੋਮੋਮੋਰਫਿਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਾਈਫਰਟੈਕਸਟ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਡਿਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਪਲੇਨਟੈਕਸਟ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਦੇ ਨਤੀਜੇ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਕਾਰਨਾਂ ਕਰਕੇ ਇਸਦੀ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ।
(3). ਸਿਸਟਮ ਤਕਨਾਲੋਜੀ
ਦਮਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਉਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਮਿਟਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ ਜਾਂ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਜੋ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀਆਂ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀ।
- ਮਾਸਕਿੰਗ: ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਛੁਪਾਉਣ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਡੀਸੈਂਸੀਟਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਵਿਧੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਰੋਧੀ ਨੰਬਰ, ਆਈਡੀ ਕਾਰਡ ਨੂੰ ਤਾਰੇ ਨਾਲ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜਾਂ ਪਤਾ ਕੱਟਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਸਥਾਨਕ ਦਮਨ: ਖਾਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਮੁੱਲਾਂ (ਕਾਲਮਾਂ) ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ, ਗੈਰ-ਜ਼ਰੂਰੀ ਡੇਟਾ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ;
- ਰਿਕਾਰਡ ਦਮਨ: ਖਾਸ ਰਿਕਾਰਡਾਂ (ਕਤਾਰਾਂ) ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ, ਗੈਰ-ਜ਼ਰੂਰੀ ਡੇਟਾ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।
(4) ਉਪਨਾਮ ਤਕਨਾਲੋਜੀ
ਸੂਡੋਮੈਨਿੰਗ ਇੱਕ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਸਿੱਧੇ ਪਛਾਣਕਰਤਾ (ਜਾਂ ਹੋਰ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਪਛਾਣਕਰਤਾ) ਨੂੰ ਬਦਲਣ ਲਈ ਇੱਕ ਉਪਨਾਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਉਪਨਾਮ ਤਕਨੀਕਾਂ ਸਿੱਧੇ ਜਾਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਦੀ ਬਜਾਏ ਹਰੇਕ ਵਿਅਕਤੀਗਤ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵਿਸ਼ੇ ਲਈ ਵਿਲੱਖਣ ਪਛਾਣਕਰਤਾ ਬਣਾਉਂਦੀਆਂ ਹਨ।
- ਇਹ ਅਸਲ ID ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ, ਮੈਪਿੰਗ ਟੇਬਲ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੈਪਿੰਗ ਟੇਬਲ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਸਖਤੀ ਨਾਲ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਇਸ ਲਈ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਮੁੱਲ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਤੁਸੀਂ ਉਪਨਾਮ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਏਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਵੀ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ, ਪਰ ਡੀਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਕੁੰਜੀ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਰੱਖਣ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ;
ਇਹ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਵੱਡੀ ਗਿਣਤੀ ਵਿੱਚ ਸੁਤੰਤਰ ਡੇਟਾ ਉਪਭੋਗਤਾਵਾਂ ਦੇ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਓਪਨ ਪਲੇਟਫਾਰਮ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਓਪਨਆਈਡੀ, ਜਿੱਥੇ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਡਿਵੈਲਪਰ ਇੱਕੋ ਉਪਭੋਗਤਾ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਓਪਨਆਈਡੀ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
(5). ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਤਕਨੀਕਾਂ
ਜਨਰਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕ ਇੱਕ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਤਕਨੀਕ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਚੁਣੇ ਗਏ ਗੁਣਾਂ ਦੀ ਗ੍ਰੈਨਿਊਲੈਰਿਟੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਧੇਰੇ ਆਮ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਵਰਣਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜਨਰਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ ਅਤੇ ਰਿਕਾਰਡ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਉਤਪਾਦਾਂ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
- ਰਾਊਂਡਿੰਗ: ਚੁਣੇ ਹੋਏ ਗੁਣ ਲਈ ਇੱਕ ਰਾਊਂਡਿੰਗ ਬੇਸ ਚੁਣਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉੱਪਰ ਵੱਲ ਜਾਂ ਹੇਠਾਂ ਵੱਲ ਫੋਰੈਂਸਿਕ, ਨਤੀਜੇ 100, 500, 1K, ਅਤੇ 10K ਦਿੰਦੇ ਹਨ।
- ਉੱਪਰ ਅਤੇ ਹੇਠਾਂ ਕੋਡਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ: ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦੇ ਉੱਪਰ (ਜਾਂ ਹੇਠਾਂ) ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਉੱਪਰ (ਜਾਂ ਹੇਠਾਂ) ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਣ ਵਾਲੇ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨਾਲ ਬਦਲੋ, ਜਿਸ ਨਾਲ "X ਤੋਂ ਉੱਪਰ" ਜਾਂ "X ਤੋਂ ਹੇਠਾਂ" ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਨਿਕਲਦਾ ਹੈ।
(6). ਰੈਂਡਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ
ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਡੀ-ਆਈਡੈਂਟੀਫਿਕੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਰੈਂਡਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਰੈਂਡਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਦੁਆਰਾ ਕਿਸੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਸੋਧਣ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦੀ ਹੈ, ਤਾਂ ਜੋ ਰੈਂਡਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਦਾ ਮੁੱਲ ਅਸਲ ਅਸਲ ਮੁੱਲ ਤੋਂ ਵੱਖਰਾ ਹੋਵੇ। ਇਹ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਹਮਲਾਵਰ ਦੀ ਉਸੇ ਡੇਟਾ ਰਿਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੇ ਮੁੱਲਾਂ ਤੋਂ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਨਤੀਜੇ ਵਜੋਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਕਿ ਉਤਪਾਦਨ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਆਮ ਹੈ।
ਪੋਸਟ ਸਮਾਂ: ਸਤੰਬਰ-27-2022
