什么是数据

企业在数据库和在线环境中存储的数据比以往任何时候都多。事实上，全球 60% 的业务数据都在云端。但这些公司是否拥有合适的工具来保护隐私敏感数据？尽管企业必须遵守许多数据隐私法规（例如欧洲的 GDPR），但它们并不总能保护数据免遭泄露。据Verizon称，大多数泄露事件涉及个人身份信息 (PII) 和支付卡数据。每当企业遇到数据泄露时，采取适当的措施来最大程度地减少损害并通知各个利益相关者数据受到影响可能会付出高昂的代价。此外，它还会对公司声誉产生负面影响，从而导致长期财务损失。这就是为什么组织必须找到数据匿名化等预防措施来保护他们存储和处理的敏感数据。在本博客中，我们将了解这些预防措施是什么样的、可以使用哪些技术以及如何使用现代人工智能解决方案自动进行数据匿名化。让我们开始吧！内容什么是数据匿名化？数据匿名化是一种通过删除或修改存储在数据集中的个人身份数据来保护机密或个人信息的方法。

数据匿名化的目标是保持存储或交换数据的可信度，并确保遵守严格的数据隐私法规。数据匿名化流程根据ISO标准（ISO 29100:2011），匿名化的主要标准是个人身份信息（PII）被不可逆转地改变，使得个人不再能够被直接或间接识别。因此，包含 PII 的财务信息、联系方式、医疗报告和支付数据必须得到很好的保护，以遵守严格的数据隐私法规。现在您已经了解了什么是数据匿名化，让我们看看如何对数据进行匿名化。如何对数据进行匿名化对数卢森堡电话号码列表据进行匿名化需要首先识别数据集中的PII，然后根据潜在的隐私风险确定正确的匿名化技术。有多种软件解决方案可以满足您的使用案例和要求，例如：数据隐藏软件数据加密软件数据匿名化软件数据治理软件智能文档处理软件这些软件中的每一个都使用一组不同的数据匿名化技术，我们将在下一节中更详细地介绍这些技术。

数据匿名化技术以下列表包含最常用的敏感数据匿名技术：数据脱敏假名化概括数据交换数据中断综合数据数据脱敏数据屏蔽涉及使用修改后的值来访问数据。数据脱敏可以通过实时更改数据（动态数据脱敏）或基于更改的数据创建数据库镜像（静态数据脱敏）来完成。匿名化可以通过加密、数据编辑、字符混合、值替换、置乱等一系列数据隐藏技术来实现。假名化假名化是一种使数据去个性化的方法，涉及用假名（虚假标识符）替换私人标识符。一个例子是用“Janet Doe”替换“Jane Smith”这个名字。假名化保证了统计准确性，同时确保了数据机密性。这意味着数据仍然可以用于训练、测试和分析。概括泛化是一种有意排除数据的某些部分以使其不易识别的技术，同时仍保持数据的准确性。通过这种技术，数据可以更改为具有逻辑限制的一系列值。例如，可能会在没有门牌号的情况下透露特定地址，或者在原始地址的 140 个门牌号范围内替换该号码。

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