• Buradasın

    Veri anonimleştirme ve kimlikleştirme nedir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri anonimleştirme ve veri kimlikleştirme kavramları, veri güvenliği ve gizliliği bağlamında farklı anlamlar taşır:
    1. Veri Anonimleştirme: Kişisel verilerin, başka verilerle eşleştirilse bile kimliği belirli bir gerçek kişiyle ilişkilendirilemeyecek hale getirilmesi işlemidir 35. Bu yöntem, verilerin gizliliğini koruyarak, hassas bilgilerin ifşa edilmesini önler ve genellikle sağlık, finans ve perakende gibi sektörlerde kullanılır 2. Yaygın anonimleştirme teknikleri arasında maskeleme, takma ad kullanma, genelleştirme ve veri karması yer alır 24.
    2. Veri Kimlikleştirme: Hassas verilerin orijinal hallerini koruyarak belirli bir seviyede gizlilik sağlama yöntemidir 1. Bu yöntemde, verilerin bazı öğeleri veya karakterleri silinir, değiştirilir veya gizlenir 1. Örneğin, kredi kartı numarasının sadece son dört hanesinin görünür olması veya telefon numaralarının belirli karakterlerinin asterisk (*) ile maskelenmesi gibi 1.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

      1. securefuture.com.tr
        1
      2. datacalculus.com
        2
      3. beyaz.net
        3
      4. cerebrocyber.com
        4
      5. tanrikulupartners.com
        5

    Konuyla ilgili materyaller

    Veri düzeltme yöntemleri nelerdir?

    Veri düzeltme yöntemleri şunlardır: 1. Imputasyon: Eksik verilerin mevcut verilere dayalı hesaplanan değerlerle değiştirilmesi. 2. Silme: Eksik kayıtların veri setinden çıkarılması. 3. Veri Doğrulama: Veri setindeki yanlışlıkların, tutarsızlıkların ve aykırı değerlerin belirlenmesi. 4. Veri Formatlarının Standartlaştırılması ve Normalleştirilmesi: Verilerin tutarlı bir yapıya sahip olması için formatların dönüştürülmesi. 5. Boyut Azaltma: Temel Bileşen Analizi (PCA) ve Özellik Seçimi gibi yöntemlerle değişken sayısının azaltılması. 6. Kümeleme ve Sınıflandırma: Benzer veri noktalarını bir araya getirerek desenlerin ve aykırı değerlerin belirlenmesi. 7. Veri Maskeleme, Genelleştirme ve Takma Ad Kullanma: Veri faydası ile gizlilik gereksinimlerinin dengelenmesi. Bu yöntemler, verilerin kalitesini artırarak doğru analiz ve karar verme süreçlerini destekler.
    5 kaynak

    Veri anonimleştirme yöntemleri nelerdir?

    Veri anonimleştirme yöntemleri şunlardır: 1. Veri Maskeleme: Hassas bilgilerin kurgusal verilerle değiştirilmesi. 2. Takma Ad Kullanma (Pseudonymization): Tanımlanabilir bilgilerin takma adlar veya kodlarla değiştirilmesi. 3. Veri Genelleştirme: Verilerin hassasiyetinin düşürülerek tanımlanabilirliğinin azaltılması. 4. Gürültü Ekleme: Hassas bilgilere rastgele veri veya "gürültü" eklenmesi. 5. Sentetik Veri Üretimi: Gerçek gibi görünen ancak herhangi bir bireyle ilişkilendirilemeyen sahte veri yaratma. 6. Veri Değiştirme: Veri setindeki bireylerin kişisel bilgilerinin, başka bir veri setinden gelen benzer bir örnek ile değiştirilmesi.
    5 kaynak

    Kişisel veri işleme şartları ve ilkeleri arasındaki fark nedir?

    Kişisel veri işleme şartları ve ilkeleri arasındaki fark şu şekilde özetlenebilir: 1. Kişisel Veri İşleme Şartları: Kişisel verilerin işlenebilmesi için gerekli olan yasal ve düzenleyici koşulları ifade eder. 2. Kişisel Veri İşleme İlkeleri: Kişisel verilerin işlenmesinde uyulması gereken temel kuralları belirler.
    5 kaynak

    Veri işleme nedir?

    Veri işleme, ham verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilmesi ve sonuçların yorumlanması sürecidir. Veri işleme aşamaları: 1. Veri toplama: Veriler, mevcut kaynaklardan alınır. 2. Veri hazırlama: Ham veriler temizlenir ve sonraki işlemler için düzenlenir. 3. Veri girişi: Temiz veriler, hedef sisteme girilir ve anlaşılabilir bir dile çevrilir. 4. İşleme: Veriler, makine öğrenme algoritmaları kullanılarak yorumlanır. 5. Veri çıktısı: Veriler, grafikler, videolar, resimler veya düz metin gibi formatlarda sunulur. 6. Veri depolama: Tüm veriler, ileride kullanılmak üzere saklanır.
    5 kaynak

    Veri seti nedir?

    Veri seti, bir amaç için toplanmış veri topluluğudur. Veri setleri, sayısal veriler, metin verileri, görüntü verileri veya işitsel veriler gibi her türlü veri türü için oluşturulabilir. Bazı veri seti kaynakları: - Kaggle: Kolay kullanımı ve kod yazılabilen bir platform. - UCI Machine Learning Repository: Makine öğrenimi problemlerine yönelik çeşitli veri setleri içerir. - AWS (Amazon Web Services): Açık veri setleri ve örnekler sunar. - Microsoft Datasets: Doğal dil işleme ve bilgisayarlı görü gibi alanlarda ücretsiz veri setleri. - World Bank Open Data: Dünya Bankası'nın açık veri platformu.
    5 kaynak

    Veri işlemenin aşamaları nelerdir?

    Veri işlemenin aşamaları genellikle şu şekilde sıralanır: 1. Veri Toplama: Ham verilerin mevcut kaynaklardan alınması. 2. Veri Hazırlama: Verilerin temizlenmesi, düzenlenmesi ve sonraki işlemler için hazırlanması. 3. Veri Girişi: Temiz verilerin hedef sisteme girilmesi ve anlaşılabilir bir dile çevrilmesi. 4. İşleme: Makine öğrenme algoritmaları kullanılarak verilerin yorumlanması. 5. Veri Çıktısı: Verilerin analiz edilmesi, çevrilmesi ve okunabilir hale getirilmesi. 6. Veri Depolama: İşlenen verilerin saklanması, gerektiğinde hızlı ve kolay erişilebilir olması.
    5 kaynak

    Veri işlem türleri nelerdir?

    Veri işleme türleri şunlardır: 1. Tek Kullanıcılı Programlama: Kişisel kullanım için tek bir kişi tarafından yapılan veri işleme. 2. Çoklu Programlama: Merkezi İşlem Biriminde (CPU) aynı anda birden fazla programın depolanması ve yürütülmesi. 3. Gerçek Zamanlı İşleme: Kullanıcının bilgisayar sistemiyle doğrudan temas kurmasını sağlayan, çevrimiçi ve etkileşimli veri işleme. 4. Çevrimiçi İşleme: Verilerin doğrudan girilmesi ve yürütülmesi, verilerin önce depolanmaması veya biriktirilmemesi. 5. Zaman Paylaşımı İşleme: Birden fazla kullanıcının çevrimiçi bir bilgisayar sisteminin kaynaklarını paylaşması. 6. Dağıtılmış İşlem: Çeşitli bilgisayarların bir bilgisayar ağı üzerinden birbirine bağlı kalması ve veri işleme. Ayrıca, veri işleme fonksiyonları arasında doğrulama, sıralama, özetleme, toplama, analiz ve raporlama gibi aşamalar da yer alır.
    5 kaynak