Data Perturbation

Định nghĩa Data Perturbation là gì?

Data PerturbationDữ liệu perturbation. Đây là nghĩa tiếng Việt của thuật ngữ Data Perturbation - một thuật ngữ thuộc nhóm Technology Terms - Công nghệ thông tin.

Độ phổ biến(Factor rating): 5/10

Việc xáo trộn dữ liệu là một hình thức bảo mật dữ liệu bảo quản khai thác cho các hồ sơ y tế điện tử (EHR). Có hai loại chính của dữ liệu nhiễu loạn thích hợp để bảo vệ dữ liệu EHR. Loại thứ nhất được gọi là phương pháp phân bố xác suất và loại thứ hai được gọi là phương pháp bóp méo giá trị. Dữ liệu pertubation được coi là một kỹ thuật tương đối dễ dàng và hiệu quả trong việc bảo vệ dữ liệu điện tử nhạy cảm từ việc sử dụng trái phép.

Xem thêm: Thuật ngữ công nghệ A-Z

Giải thích ý nghĩa

Pertubation dữ liệu đã được ca ngợi là một ứng dụng có hiệu quả hơn về bảo vệ dữ liệu trong chăm sóc sức khỏe hơn de-Nhận dạng / tái xác định do xác suất cao hơn mà các cuộc tấn công có thể xảy ra mà liên kết tập hợp dữ liệu nào để định danh gốc hoặc đối tượng. Vì lý do này rất, dữ liệu pertubation được ca ngợi là một ứng dụng vững chắc hơn khi nói đến EHR an ninh. Cách tiếp cận phân bố xác suất mất dữ liệu và thay thế nó từ mẫu phân phối hoặc từ phân phối của chính nó. Phương pháp bóp méo giá trị perturbs dữ liệu bằng tiếng ồn multiplacative hoặc phụ gia, hoặc các quá trình ngẫu nhiên khác. Nó được coi là có hiệu quả hơn các loại cũ của nhiễu loạn. Cách tiếp cận này được xây dựng phân loại cây quyết định nơi mỗi phần tử được gán tiếng ồn ngẫu nhiên từ sự phân bố Gaussian, ví dụ. Bằng cách khai thác dữ liệu, sự phân bố dữ liệu ban đầu được xây dựng lại từ phiên bản chao của nó. Tuy nhiên, các nhà phê bình chỉ ra thực tế rằng tiếng ồn phụ ngẫu nhiên có thể được lọc mà có thể dẫn đến sự thỏa hiệp sự riêng tư EHR.

What is the Data Perturbation? - Definition

Data perturbation is a form of privacy-preserving data mining for electronic health records (EHR). There are two main types of data perturbation appropriate for EHR data protection. The first type is known as the probability distribution approach and the second type is called the value distortion approach. Data pertubation is considered a relatively easy and effective technique in for protecting sensitive electronic data from unauthorized use.

Understanding the Data Perturbation

Data pertubation has been hailed as a more effective application of data protection in health care than de-indentification/re-identification due to the higher probability that attacks could take place which link public data sets to original identifiers or subjects. For this very reason, data pertubation is hailed as a more solid application when it comes to EHR security. The probability distribution approach takes the data and replaces it from the same distribution sample or from the distribution itself. The value distortion approach perturbs data by multiplacative or additive noise, or other randomized processes. It is considered to be more effective than the former type of perturbation. This approach builds decision tree classifiers where each element is assigned random noise from the Gaussian distribution, for instance. By data mining, the original data distribution is rebuilt from its perturbed version. However, critics point to the fact that random additive noise can be filtered which can result in EHR privacy compromises.

Thuật ngữ liên quan

  • Data Mining
  • Electronic Health Record (EHR)
  • Privacy Policy
  • Data Obfuscation (DO)
  • Banker Trojan
  • Binder
  • Blended Threat
  • Blind Drop
  • Browser Modifier
  • Clickjack Attack

Source: ? Technology Dictionary - Filegi - Techtopedia - Techterm

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *