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Lingvanex のデータ匿名化ツールは、名前付きエンティティをマスクすることで、プライベート データをプレースホルダー付きのテキストに変換します。このプロセスでは、名前、住所、その他の個人識別子などの機密情報を識別して汎用プレースホルダーに置き換え、ドキュメントの有用性を維持しながらデータのプライバシーとコンプライアンスを確保します。
データ匿名化ツールは、データセット内の個人識別子を変更することで機密情報を保護するように設計されたソフトウェア ソリューションです。元の情報から個人を簡単に追跡できないようにデータを変換またはマスクし、データ主体のプライバシーが維持されるようにします。
データ匿名化ツールは、機密情報を隠すためにいくつかの重要な手法を採用しています。
元のデータを、実際の価値を持たない架空の、しかし現実的に見えるデータに置き換えます。
識別可能な情報を仮名またはプレースホルダーに置き換えます。これは特殊なキーでのみ元に戻すことができます。
特定の年齢を年齢範囲に変換するなど、データの精度を下げます。
データに「ノイズ」を追加し、全体的なパターンを維持しながら正確な識別を妨げる程度にデータを歪めます。
データ匿名化ツールを使用することで、医療機関は臨床試験情報を研究者と安全に共有できます。個人識別情報を削除することで患者のプライバシーが維持され、機密性を損なうことなく研究とイノベーションが可能になります。
データ匿名化ツールを使用することで、医療機関は臨床試験情報を研究者と安全に共有できます。個人識別情報を削除することで患者のプライバシーが維持され、機密性を損なうことなく研究とイノベーションが可能になります。
データ匿名化ツールを使用することで、医療機関は臨床試験情報を研究者と安全に共有できます。個人識別情報を削除することで患者のプライバシーが維持され、機密性を損なうことなく研究とイノベーションが可能になります。
医療、金融、その他の業界は、常にサイバー脅威に直面しています。IBM の 2024 年データ漏洩コストレポートによると、データ漏洩の平均コストは過去最高の 488 万ドルに達し、前年比 10% 増で過去最高を記録しました。データ匿名化ツールを使用してマスクされたデータは、このような漏洩の影響を受けなかった可能性があります。
データ マスキング ツールは、個人識別子をマスキングまたは削除することで、情報の有用性と整合性を維持しながらプライバシーとデータ保護規制への準拠を確保し、第三者が使用するための文書を準備するのに役立ちます。
Lingvanex のデータ匿名化ツールは、名前付きエンティティをマスクすることで、プライベート データをプレースホルダー付きのテキストに変換します。このプロセスでは、名前、住所、その他の個人識別子などの機密情報を識別して汎用プレースホルダーに置き換え、ドキュメントの有用性を維持しながらデータのプライバシーとコンプライアンスを確保します。
Lingvanex のデータ匿名化ツールは、名前付きエンティティをマスクすることで、プライベート データをプレースホルダー付きのテキストに変換します。このプロセスでは、名前、住所、その他の個人識別子などの機密情報を識別して汎用プレースホルダーに置き換え、ドキュメントの有用性を維持しながらデータのプライバシーとコンプライアンスを確保します。
オンプレミス ソリューションは、データ匿名化ツールにのみ使用でき、最大限のデータ セキュリティとコンプライアンスを確保できます。これにより、組織は機密情報を完全に制御し、外部からの侵害を防ぎ、データ処理が安全で管理された環境内で行われるようにすることができます。
データ匿名化ツールは、文書内の個人識別情報を自動的にマスクまたは削除することで、人為的エラーを排除するのに役立ちます。これにより、一貫性のある正確な匿名化が保証され、データのプライバシー、コンプライアンス、効率性が向上し、機密情報が誤って公開されるリスクが軽減されます。
データは、データ マスキング、仮名化、一般化、ノイズの追加 (摂動) などの手法を使用して個人識別子を削除または変更することで匿名化できます。
匿名化ソフトウェアは、データを変更して個人識別情報を削除または不明瞭にし、データを特定の個人まで追跡することを困難または不可能にするツールです。
匿名化の例としては、個人の電話番号を一般的な形式に置き換えることが挙げられます。たとえば、「555-123-4567」を保存する代わりに、番号を「XXX-XXX-4567」に匿名化することができます。この方法では、個人の特定の電話番号が隠されるため、データセットから個人を識別することが不可能になります。
複雑なデータセットでは匿名化が困難になる可能性がありますが、専門ツールを使用すると機密情報の削除や変更が自動化されるため、プロセスがはるかに簡単になり、深い技術的専門知識を必要とせずにプライバシーを確保できます。
データ マスキングは、後で復元できるようにデータを非表示にします。一方、匿名化は、再識別を防ぐために識別情報を不可逆的に削除または変更します。
匿名化は、プライバシーを保護し、GDPR などのデータ保護規制に準拠し、データセット内の個人が再識別されるリスクを最小限に抑えるために使用されます。
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