• Buradasın

    Veri anonimleştirme yöntemleri nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri anonimleştirme yöntemleri şunlardır:
    1. Veri Maskeleme: Hassas bilgilerin kurgusal verilerle değiştirilmesi 12. Örneğin, gerçek isimler, adresler ve telefon numaraları rastgele değerlerle değiştirilir 1.
    2. Takma Ad Kullanma (Pseudonymization): Tanımlanabilir bilgilerin takma adlar veya kodlarla değiştirilmesi 12. Bu, verilerin belirli bireylere atfedilememesini sağlar 1.
    3. Veri Genelleştirme: Verilerin hassasiyetinin düşürülerek tanımlanabilirliğinin azaltılması 12. Örneğin, belirli yaşlar yaş aralıklarıyla veya kesin konumlar daha geniş coğrafi alanlarla değiştirilebilir 1.
    4. Gürültü Ekleme: Hassas bilgilere rastgele veri veya "gürültü" eklenmesi 1. Bu teknik, veri değerlerini biraz değiştirerek bireysel tanımlamaya karşı koruma sağlar 1.
    5. Sentetik Veri Üretimi: Gerçek gibi görünen ancak herhangi bir bireyle ilişkilendirilemeyen sahte veri yaratma 2.
    6. Veri Değiştirme: Veri setindeki bireylerin kişisel bilgilerinin, başka bir veri setinden gelen benzer bir örnek ile değiştirilmesi 2.
    5 kaynaktan alınan bilgiyle göre:

      Yanıtı değerlendir

      5 kaynak

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

    Konuyla ilgili materyaller

    Kimlikleştirme ve anonimleştirme arasındaki fark nedir?

    Kimlikleştirme ve anonimleştirme kavramları, kişisel verilerin işlenmesiyle ilgili farklı süreçleri ifade eder. Kimlikleştirme, bir kişinin kimliğini belirlemek için kullanılan bilgilerin toplanması ve işlenmesidir. Anonimleştirme ise, kişisel verilerin başka verilerle eşleştirilse bile hiçbir surette kimliği belirli veya belirlenebilir bir gerçek kişiyle ilişkilendirilemeyecek hale getirilmesi işlemidir.
    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

    Veri düzleştirmesi nedir?

    Veri düzleştirmesi (data smoothing), bir veri kümesindeki gürültüyü azaltmak ve önemli kalıpların daha net görünmesini sağlamak için yapılan bir işlemdir. Bu işlem, eğilimleri tahmin etmeye yardımcı olmak amacıyla, menkul kıymet fiyatları ve ekonomik analizlerde kullanılabilir. Veri düzleştirmesi için kullanılan bazı yöntemler: - Rastgeleleştirme. - Otomatik düzenleme.
    5 kaynak

    Veri temizleme yöntemleri nelerdir?

    Veri temizleme yöntemleri şunlardır: 1. Bölme (Split): Verinin yer aldığı dosyada tekrarlayan özelliklere göre bölme işlemi. 2. Kesme (Cut): Bir örüntü oluşturan ve tekrarlayan verinin veri setinden çıkarılması. 3. Çıkarma (Extract): Belirtilen bir örüntüye dayanarak hücre bölümlerinin çıkarılması ve yeni bir sütuna yerleştirilmesi. 4. Düzenleme (Edit): Belirli bir hücredeki değerlerin düzenlenmesi. 5. Doldurma (Fill): Bitişik verilerin belirli bir kural çerçevesinde kopyalanarak çoğaltılması. 6. Silme (Delete): Gereksiz verinin silinmesi ve veri setinden çıkarılması. 7. Birleştirme (Merge): Farklı hücrelerde tutulan bilgilerin belirli bir amaç çerçevesinde birleştirilmesi. 8. Taşıma (Move): İhtiyaç doğrultusunda satırların sütun adlarına taşınması işlemi. 9. Dönüştürme (Convert): Sütunların satırlara veya satırların sütunlara dönüştürülmesi. 10. Kaydırma (Shift): İhtiyaç halinde hücrelerin gerek duyulan yöne kaydırılması. Bazı yaygın veri temizleme araçları: - OpenRefine: Boş hücrelerin temizlenmesi ve benzerliklere dayanan kümeler yaratılması. - R dataMaid Package: Temizlenmemiş verileri değişken bazında değerlendirmek için kullanılan bir R paketi. - TIBCO Clarity: Web üzerinden hizmet sağlayan bir veri temizleme aracı.
    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 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 anonimleştirme ve kimlikleştirme nedir?

    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. 2. Veri Kimlikleştirme: Hassas verilerin orijinal hallerini koruyarak belirli bir seviyede gizlilik sağlama yöntemidir.
    5 kaynak