1. ਡੇਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ ਦੀ ਧਾਰਨਾ
ਡਾਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ ਨੂੰ ਡਾਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ ਵੀ ਕਿਹਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਮੋਬਾਈਲ ਫ਼ੋਨ ਨੰਬਰ, ਬੈਂਕ ਕਾਰਡ ਨੰਬਰ ਅਤੇ ਹੋਰ ਜਾਣਕਾਰੀ 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 ਅਵਿਸ਼ਵਾਸਯੋਗ ਵਾਤਾਵਰਣਾਂ ਵਿੱਚ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਤੋਂ ਰੋਕਣ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ।
ਡੇਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ ਸਿਧਾਂਤ: ਡੇਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ ਨੂੰ ਇਹ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ, ਕਾਰੋਬਾਰੀ ਨਿਯਮਾਂ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸਾਰਥਕਤਾ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ ਕਿ ਬਾਅਦ ਦੇ ਵਿਕਾਸ, ਟੈਸਟਿੰਗ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਮਾਸਕਿੰਗ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਭਾਵਿਤ ਨਹੀਂ ਹੋਣਗੇ। ਮਾਸਕ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਇਕਸਾਰਤਾ ਅਤੇ ਵੈਧਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਓ।
2. ਡਾਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ ਵਰਗੀਕਰਨ
ਡਾਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ ਨੂੰ ਸਟੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ (SDM) ਅਤੇ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਡਾਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ (DDM) ਵਿੱਚ ਵੰਡਿਆ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਸਟੈਟਿਕ ਡਾਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ (SDM): ਸਥਿਰ ਡੇਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ ਲਈ ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਤੋਂ ਅਲੱਗ ਹੋਣ 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 ਦੇ ਵਾਤਾਵਰਣ ਤੋਂ ਅਲੱਗ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਵਪਾਰਕ ਲੋੜਾਂ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਉਤਪਾਦਨ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।
ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਡਾਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ (DDM): ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਲ ਸਮੇਂ ਵਿੱਚ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਬਣਾਉਣ ਲਈ ਉਤਪਾਦਨ ਵਾਤਾਵਰਣ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਕਈ ਵਾਰ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਸਥਿਤੀਆਂ ਵਿੱਚ ਇੱਕੋ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਪੜ੍ਹਨ ਲਈ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਪੱਧਰਾਂ ਦੇ ਮਾਸਕਿੰਗ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ। ਉਦਾਹਰਨ ਲਈ, ਵੱਖ-ਵੱਖ ਭੂਮਿਕਾਵਾਂ ਅਤੇ ਅਨੁਮਤੀਆਂ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਮਾਸਕਿੰਗ ਸਕੀਮਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੀਆਂ ਹਨ।
ਡਾਟਾ ਰਿਪੋਰਟਿੰਗ ਅਤੇ ਡਾਟਾ ਉਤਪਾਦ ਮਾਸਕਿੰਗ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ
ਅਜਿਹੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਮੁੱਖ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅੰਦਰੂਨੀ ਡੇਟਾ ਨਿਗਰਾਨੀ ਉਤਪਾਦ ਜਾਂ ਬਿਲਬੋਰਡ, ਬਾਹਰੀ ਸੇਵਾ ਡੇਟਾ ਉਤਪਾਦ, ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਰਿਪੋਰਟਾਂ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਪਾਰਕ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਅਤੇ ਪ੍ਰੋਜੈਕਟ ਸਮੀਖਿਆ ਸ਼ਾਮਲ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
3. ਡਾਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ ਹੱਲ
ਆਮ ਡਾਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ ਸਕੀਮਾਂ ਵਿੱਚ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ: ਅਵੈਧਤਾ, ਬੇਤਰਤੀਬ ਮੁੱਲ, ਡੇਟਾ ਰਿਪਲੇਸਮੈਂਟ, ਸਮਮਿਤੀ ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਔਸਤ ਮੁੱਲ, ਆਫਸੈੱਟ ਅਤੇ ਰਾਊਂਡਿੰਗ, ਆਦਿ।
ਅਵੈਧਤਾ: ਅਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਏਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ, ਕੱਟਣ, ਜਾਂ ਲੁਕਾਉਣ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ। ਇਹ ਸਕੀਮ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਚਿੰਨ੍ਹਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ *) ਨਾਲ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਸਧਾਰਨ ਹੈ, ਪਰ ਉਪਭੋਗਤਾ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਫਾਰਮੈਟ ਨੂੰ ਨਹੀਂ ਜਾਣ ਸਕਦੇ, ਜੋ ਕਿ ਬਾਅਦ ਦੇ ਡੇਟਾ ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
ਬੇਤਰਤੀਬ ਮੁੱਲ: ਬੇਤਰਤੀਬ ਮੁੱਲ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਦੀ ਬੇਤਰਤੀਬ ਤਬਦੀਲੀ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ (ਸੰਖਿਆ ਅੰਕਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਹਨ, ਅੱਖਰ ਅੱਖਰਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ ਹਨ, ਅਤੇ ਅੱਖਰ ਅੱਖਰਾਂ ਨੂੰ ਬਦਲਦੇ 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 ਲਈ ਮਾਸਕਿੰਗ ਡਿਕਸ਼ਨਰੀਆਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਲੋਕਾਂ ਅਤੇ ਸਥਾਨਾਂ ਦੇ ਨਾਂ।
ਡਾਟਾ ਬਦਲਣਾ: ਡੇਟਾ ਰਿਪਲੇਸਮੈਂਟ ਨਲ ਅਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਮੁੱਲਾਂ ਦੇ ਮਾਸਕਿੰਗ ਦੇ ਸਮਾਨ ਹੈ, ਸਿਵਾਏ ਕਿ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਅੱਖਰਾਂ ਜਾਂ ਬੇਤਰਤੀਬ ਮੁੱਲਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਮਾਸਕਿੰਗ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇੱਕ ਖਾਸ ਮੁੱਲ ਨਾਲ ਬਦਲਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
ਸਮਮਿਤੀ ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ: ਸਿਮਟ੍ਰਿਕ ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਉਲਟ ਮਾਸਕਿੰਗ ਵਿਧੀ ਹੈ। ਇਹ ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਕੁੰਜੀਆਂ ਅਤੇ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਰਾਹੀਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਐਨਕ੍ਰਿਪਟ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਸਿਫਰਟੈਕਸਟ ਫਾਰਮੈਟ ਲਾਜ਼ੀਕਲ ਨਿਯਮਾਂ ਵਿੱਚ ਮੂਲ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਹੈ।
ਔਸਤ: ਔਸਤ ਸਕੀਮ ਅਕਸਰ ਅੰਕੜਾ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਡੇਟਾ ਲਈ, ਅਸੀਂ ਪਹਿਲਾਂ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਮੱਧਮਾਨ ਦੀ ਗਣਨਾ ਕਰਦੇ ਹਾਂ, ਅਤੇ ਫਿਰ ਮੱਧਮਾਨ ਦੇ ਦੁਆਲੇ ਅਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਬੇਤਰਤੀਬ ਢੰਗ ਨਾਲ ਵੰਡਦੇ ਹਾਂ, ਇਸ ਤਰ੍ਹਾਂ ਡੇਟਾ ਦੇ ਜੋੜ ਨੂੰ ਸਥਿਰ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ।
ਆਫਸੈੱਟ ਅਤੇ ਰਾਊਂਡਿੰਗ: ਇਹ ਵਿਧੀ ਬੇਤਰਤੀਬੇ ਸ਼ਿਫਟ ਦੁਆਰਾ ਡਿਜੀਟਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਬਦਲਦੀ ਹੈ। ਆਫਸੈੱਟ ਰਾਊਂਡਿੰਗ ਡੇਟਾ ਦੀ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਰੇਂਜ ਦੀ ਲਗਭਗ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨੂੰ ਯਕੀਨੀ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜੋ ਪਿਛਲੀਆਂ ਸਕੀਮਾਂ ਨਾਲੋਂ ਅਸਲ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨੇੜੇ ਹੈ, ਅਤੇ ਵੱਡੇ ਡੇਟਾ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ ਵਿੱਚ ਬਹੁਤ ਮਹੱਤਵ ਰੱਖਦਾ ਹੈ।
ਸਿਫਾਰਸ਼ੀ ਮਾਡਲ "ML-NPB-5660"ਡਾਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ ਲਈ
4. ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਰਤੀਆਂ ਜਾਂਦੀਆਂ ਡਾਟਾ ਮਾਸਕਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ
(1)। ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ
ਡੇਟਾ ਸੈਂਪਲਿੰਗ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਏਗਰੀਗੇਸ਼ਨ
- ਡੇਟਾ ਸੈਂਪਲਿੰਗ: ਡੈਟਾ 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 ਏਗਰੀਗੇਸ਼ਨ: ਮਾਈਕ੍ਰੋਡਾਟਾ ਵਿੱਚ ਗੁਣਾਂ 'ਤੇ ਲਾਗੂ ਅੰਕੜਾ ਤਕਨੀਕਾਂ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਮਾਲਟ, ਗਿਣਤੀ, ਔਸਤ, ਅਧਿਕਤਮ ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ) ਦੇ ਸੰਗ੍ਰਹਿ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ, ਨਤੀਜਾ ਮੂਲ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਸਾਰੇ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਤੀਨਿਧ ਹੁੰਦਾ ਹੈ।
(2)। ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ
ਕ੍ਰਿਪਟੋਗ੍ਰਾਫੀ ਅਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਦੀ ਪ੍ਰਭਾਵਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਅਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਬਣਾਉਣ ਜਾਂ ਵਧਾਉਣ ਦਾ ਇੱਕ ਆਮ ਤਰੀਕਾ ਹੈ। ਵੱਖ-ਵੱਖ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵੱਖ-ਵੱਖ ਅਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਪ੍ਰਭਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
- ਨਿਰਧਾਰਕ ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ: ਇੱਕ ਗੈਰ-ਰੈਂਡਮ ਸਮਮਿਤੀ ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ID ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਲੋੜ ਪੈਣ 'ਤੇ ਸਿਫਰਟੈਕਸਟ ਨੂੰ ਮੂਲ ID 'ਤੇ ਡੀਕ੍ਰਿਪਟ ਅਤੇ ਰੀਸਟੋਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਕੁੰਜੀ ਨੂੰ ਸਹੀ ਢੰਗ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
- ਅਟੱਲ ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ: ਹੈਸ਼ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਆਈਡੀ ਡੇਟਾ ਲਈ ਵਰਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਨੂੰ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੀਕ੍ਰਿਪਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਮੈਪਿੰਗ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕੀਤਾ ਜਾਣਾ ਚਾਹੀਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਤੋਂ ਇਲਾਵਾ, ਹੈਸ਼ ਫੰਕਸ਼ਨ ਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਦੇ ਕਾਰਨ, ਡਾਟਾ ਟਕਰਾਅ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ.
- ਹੋਮੋਮੋਰਫਿਕ ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ: ਸਿਫਰਟੈਕਸਟ ਹੋਮੋਮੋਰਫਿਕ ਐਲਗੋਰਿਦਮ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇਸਦੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਇਹ ਹੈ ਕਿ ਸਿਫਰਟੈਕਸਟ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਡਿਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ ਪਲੇਨਟੈਕਸਟ ਓਪਰੇਸ਼ਨ ਵਾਂਗ ਹੀ ਹੁੰਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਲਈ, ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਸੰਖਿਆਤਮਕ ਖੇਤਰਾਂ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਪ੍ਰਦਰਸ਼ਨ ਦੇ ਕਾਰਨਾਂ ਲਈ ਇਹ ਵਿਆਪਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
(3)। ਸਿਸਟਮ ਤਕਨਾਲੋਜੀ
ਦਮਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਉਹਨਾਂ ਡੇਟਾ ਆਈਟਮਾਂ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਂਦੀ ਜਾਂ ਢਾਲਦੀ ਹੈ ਜੋ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਸੁਰੱਖਿਆ ਨੂੰ ਪੂਰਾ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ, ਪਰ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਕਾਸ਼ਿਤ ਨਹੀਂ ਕਰਦੇ।
- ਮਾਸਕਿੰਗ: ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਮੁੱਲ ਨੂੰ ਮਾਸਕ ਕਰਨ ਲਈ ਸਭ ਤੋਂ ਆਮ ਅਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲਤਾ ਵਿਧੀ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਵਿਰੋਧੀ ਨੰਬਰ, ਆਈਡੀ ਕਾਰਡ ਨੂੰ ਤਾਰੇ ਨਾਲ ਚਿੰਨ੍ਹਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਜਾਂ ਪਤਾ ਕੱਟਿਆ ਗਿਆ ਹੈ।
- ਸਥਾਨਕ ਦਮਨ: ਖਾਸ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਮੁੱਲਾਂ (ਕਾਲਮ) ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਗੈਰ-ਜ਼ਰੂਰੀ ਡੇਟਾ ਖੇਤਰਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ;
- ਰਿਕਾਰਡ ਦਮਨ: ਖਾਸ ਰਿਕਾਰਡਾਂ (ਕਤਾਰਾਂ) ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ, ਗੈਰ-ਜ਼ਰੂਰੀ ਡੇਟਾ ਰਿਕਾਰਡਾਂ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਦਾ ਹਵਾਲਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
(4)। ਉਪਨਾਮ ਤਕਨਾਲੋਜੀ
ਸੂਡੋਮੈਨਿੰਗ ਇੱਕ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਤਕਨੀਕ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ 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 ਮੂਲ ID ਨਾਲ ਮੇਲ ਖਾਂਦਾ ਸੁਤੰਤਰ ਤੌਰ 'ਤੇ ਬੇਤਰਤੀਬ ਮੁੱਲ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਮੈਪਿੰਗ ਟੇਬਲ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਮੈਪਿੰਗ ਟੇਬਲ ਤੱਕ ਪਹੁੰਚ ਨੂੰ ਸਖਤੀ ਨਾਲ ਨਿਯੰਤਰਿਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।
- ਤੁਸੀਂ ਉਪਨਾਮ ਪੈਦਾ ਕਰਨ ਲਈ ਐਨਕ੍ਰਿਪਸ਼ਨ 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 ਓਪਨਿਡ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹਨ।
(5)। ਸਧਾਰਣਕਰਨ ਤਕਨੀਕਾਂ
ਜਨਰਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕ ਇੱਕ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਤਕਨੀਕ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੀ ਹੈ ਜੋ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸੈੱਟ ਵਿੱਚ ਚੁਣੀਆਂ ਗਈਆਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾਵਾਂ ਦੀ ਗ੍ਰੈਨਿਊਲਰਿਟੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਇੱਕ ਹੋਰ ਆਮ ਅਤੇ ਸੰਖੇਪ ਵਰਣਨ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀ ਹੈ। ਜਨਰਲਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨਾਲੋਜੀ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਆਸਾਨ ਹੈ ਅਤੇ ਰਿਕਾਰਡ-ਪੱਧਰ ਦੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਰੱਖਿਆ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਹ ਆਮ ਤੌਰ 'ਤੇ ਡੇਟਾ ਉਤਪਾਦਾਂ ਜਾਂ ਡੇਟਾ ਰਿਪੋਰਟਾਂ ਵਿੱਚ ਵਰਤਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ।
- ਰਾਊਂਡਿੰਗ: ਚੁਣੀ ਗਈ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਲਈ ਇੱਕ ਰਾਊਂਡਿੰਗ ਬੇਸ ਚੁਣਨਾ ਸ਼ਾਮਲ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਉੱਪਰ ਵੱਲ ਜਾਂ ਹੇਠਾਂ ਵੱਲ ਫੋਰੈਂਸਿਕ, ਨਤੀਜੇ 100, 500, 1K, ਅਤੇ 10K।
- ਸਿਖਰ ਅਤੇ ਹੇਠਾਂ ਕੋਡਿੰਗ ਤਕਨੀਕਾਂ: ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਦੇ ਉੱਪਰ (ਜਾਂ ਹੇਠਾਂ) ਮੁੱਲਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਥ੍ਰੈਸ਼ਹੋਲਡ ਨਾਲ ਬਦਲੋ ਜੋ ਉੱਪਰਲੇ (ਜਾਂ ਹੇਠਲੇ) ਪੱਧਰ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, "ਉੱਪਰ X" ਜਾਂ "X ਹੇਠਾਂ" ਦਾ ਨਤੀਜਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
(6)। ਰੈਂਡਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਤਕਨੀਕਾਂ
ਇੱਕ ਕਿਸਮ ਦੀ ਡੀ-ਪਛਾਣ ਤਕਨੀਕ ਦੇ ਤੌਰ 'ਤੇ, ਰੈਂਡਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਟੈਕਨਾਲੋਜੀ 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 ਇੱਕ ਹਮਲਾਵਰ ਦੀ ਉਸੇ ਡੇਟਾ ਰਿਕਾਰਡ ਵਿੱਚ ਹੋਰ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਮੁੱਲਾਂ ਤੋਂ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਮੁੱਲ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਦੀ ਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਘਟਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਪਰ ਨਤੀਜੇ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਵਤ ਕਰਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਉਤਪਾਦਨ ਟੈਸਟ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਆਮ ਹੈ।
ਪੋਸਟ ਟਾਈਮ: ਸਤੰਬਰ-27-2022
