• 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

    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 işlem türleri nelerdir?

    Veri işleme türleri temel olarak üç ana kategoride incelenebilir: 1. Gerçek zamanlı işleme (Real-time Processing). 2. Toplu işleme (Batch Processing). 3. Hibrit yaklaşımlar. Ayrıca, veri işleme türleri şu şekilde de sınıflandırılabilir: Doğrulama (Validation). Sıralama (Sorting). Özetleme (Summarizaton). Toplama (Aggregation). Analiz (Analysis). Raporlama (Reporting). Sınıflandırma (Classification).
    5 kaynak

    Veri anonimleştirme yöntemleri nelerdir?

    Veri anonimleştirme yöntemlerinden bazıları şunlardır: Maskeleme (data masking). Takma adlandırma (pseudonymization). Genelleme (generalization). Veri değiştirme (data swapping). Veri bozulması (data perturbation). Sentetik veriler (synthetic data). Veri anonimleştirme yöntemleri seçilirken verinin niteliği, büyüklüğü, fiziki ortamlarda bulunma yapısı, çeşitliliği, işleme amacı gibi faktörler dikkate alınmalıdır. Ayrıca, kişisel verilerin anonim halde olabilmesi için, başka verilerle eşleştirerek dahi kimliği belirli veya belirlenebilir gerçek kişiyle ilişkilendirilemeyecek hale getirilmiş olması gerekmektedir. Veri anonimleştirme yöntemleri hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki kaynaklara başvurulabilir: beyaz.net; acikveri.ulakbim.gov.tr; komtas.com; terabilisim.com.
    5 kaynak

    Veri düzeltme yöntemleri nelerdir?

    Veri düzeltme yöntemleri şunlardır: Keşif: Verilerin daha iyi anlaşılması için ilk adım. Yapılandırma: Ham verilerin daha kullanılabilir hale getirilmesi. Temizlik: Aykırı değerlerin düzeltilmesi, kötü verilerin silinmesi, veri türünün değiştirilmesi ve basitleştirilmesi, yinelenen değerlerin bulunması ve yapısal sorunların giderilmesi. Zenginleştirme: Verilere bağlam eklenmesi. Doğrulama: Verilerin doğru, tutarlı, güvenli ve gerçek olduğunun sağlanması. Yayınlama: Düzenlenmiş verilerin erişilebilir hale getirilmesi. Ayrıca, veri düzeltme yöntemleri arasında bölme, kesme, çıkarma, düzenleme, doldurma, silme, birleştirme, taşıma, dönüştürme, kaydırma, kümeleme ve sütun oluşturma gibi işlemler de bulunmaktadır. Veri düzeltme yöntemleri, verilerin özelliklerine ve analizin gereksinimlerine göre değişiklik gösterebilir.
    5 kaynak

    Veri seti nedir?

    Veri seti, bir amaç için toplanmış, birbiriyle ilişkili verilerin bir koleksiyonudur. Veri setleri, sayısal veriler, metin verileri, görüntü verileri veya işitsel veriler gibi her türlü veri türü için oluşturulabilir. Veri setleri genellikle büyük miktarda veri içerir ve veri analizi, makine öğrenimi veya yapay zeka gibi alanlarda kullanılırlar. Bazı veri seti kaynakları şunlardır: Kaggle; UCI Machine Learning Repository; AWS (Amazon Web Services); Microsoft Datasets; Academic Torrents.
    5 kaynak

    Veri işleme nedir?

    Veri işleme, ham verilerin toplanması, düzenlenmesi, analiz edilmesi ve sonuçların yorumlanması sürecidir. Veri işleme süreci altı temel aşamadan oluşur: 1. Veri toplama. 2. Veri hazırlama. 3. Veri girişi. 4. İşleme. 5. Veri çıktısı ve yorumlama. 6. Veri depolama. Veri işleme, ayrıca verilerin kaydedilmesi, depolanması ve düzenlenmesi gibi işlemleri de kapsar.
    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