• Buradasın

    Veri anonimleştirme yöntemleri nelerdir?

    Yazeka

    Arama sonuçlarına göre oluşturuldu

    Veri anonimleştirme yöntemlerinden bazıları şunlardır:
    • Maskeleme (data masking) 14. Verilerin değiştirilmiş değerlerle gizlenmesi yöntemidir 4.
    • Takma adlandırma (pseudonymization) 14. Özel tanımlayıcıları sahte tanımlayıcılarla veya takma adlarla değiştiren bir veri yönetim ve kimlik belirleme yöntemidir 4.
    • Genelleme (generalization) 4. Daha az tanımlanabilir hale getirmek maksadıyla bazı verilerin kasıtlı olarak kaldırılması yöntemidir 4.
    • Veri değiştirme (data swapping) 4. Karıştırma ve permütasyon olarak da bilinir, veri kümesi öznitelik değerlerini orijinal kayıtlara karşılık gelmeyecek şekilde yeniden düzenlemek maksadıyla kullanılan bir tekniktir 4.
    • Veri bozulması (data perturbation) 4. Sayıları yuvarlayan ve rastgele gürültü ekleyen teknikler uygulayarak orijinal veri kümesinin biraz değiştirilmesi yöntemidir 4.
    • Sentetik veriler (synthetic data) 4. Gerçek olaylarla bağlantısı olmayan algoritmik olarak üretilmiş bilgilerin kullanılması yöntemidir 4.
    Veri anonimleştirme yöntemleri seçilirken verinin niteliği, büyüklüğü, fiziki ortamlarda bulunma yapısı, çeşitliliği, işleme amacı gibi faktörler dikkate alınmalıdır 1.
    Ayrıca, kişisel verilerin anonim halde olabilmesi için, başka verilerle eşleştirerek dahi kimliği belirli veya belirlenebilir gerçek kişiyle ilişkilendirilemeyecek hale getirilmiş olması gerekmektedir 5.
    Veri anonimleştirme yöntemleri hakkında daha fazla bilgi için aşağıdaki kaynaklara başvurulabilir:
    • beyaz.net 1;
    • acikveri.ulakbim.gov.tr 2;
    • komtas.com 3;
    • terabilisim.com 4.
    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

    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

    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 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 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 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 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

    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