നെറ്റ്‌വർക്ക് പാക്കറ്റ് ബ്രോക്കറിലെ ഡാറ്റ മാസ്‌കിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യയും പരിഹാരവും എന്താണ്?

1. ഡാറ്റ മാസ്കിംഗ് എന്ന ആശയം

ഡാറ്റ മാസ്കിംഗ് ഡാറ്റ മാസ്കിംഗ് എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു. ഞങ്ങൾ മാസ്കിംഗ് നിയമങ്ങളും നയങ്ങളും നൽകുമ്പോൾ മൊബൈൽ ഫോൺ നമ്പർ, ബാങ്ക് കാർഡ് നമ്പർ, മറ്റ് വിവരങ്ങൾ എന്നിവ പോലുള്ള സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിനോ പരിഷ്ക്കരിക്കുന്നതിനോ മറയ്ക്കുന്നതിനോ ഉള്ള ഒരു സാങ്കേതിക രീതിയാണിത്. വിശ്വസനീയമല്ലാത്ത പരിതസ്ഥിതികളിൽ സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ നേരിട്ട് ഉപയോഗിക്കുന്നത് തടയുന്നതിനാണ് ഈ സാങ്കേതികത പ്രാഥമികമായി ഉപയോഗിക്കുന്നത്.

ഡാറ്റ മാസ്‌കിംഗ് തത്വം: തുടർന്നുള്ള വികസനം, പരിശോധന, ഡാറ്റ വിശകലനം എന്നിവ മാസ്‌കിംഗിനെ ബാധിക്കില്ലെന്ന് ഉറപ്പാക്കാൻ ഡാറ്റ മാസ്‌കിംഗ് യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ സവിശേഷതകൾ, ബിസിനസ്സ് നിയമങ്ങൾ, ഡാറ്റ പ്രസക്തി എന്നിവ നിലനിർത്തണം. മാസ്കിംഗിന് മുമ്പും ശേഷവും ഡാറ്റയുടെ സ്ഥിരതയും സാധുതയും ഉറപ്പാക്കുക.

2. ഡാറ്റ മാസ്കിംഗ് വർഗ്ഗീകരണം

ഡാറ്റ മാസ്കിംഗിനെ സ്റ്റാറ്റിക് ഡാറ്റ മാസ്കിംഗ് (SDM), ഡൈനാമിക് ഡാറ്റ മാസ്കിംഗ് (DDM) എന്നിങ്ങനെ വിഭജിക്കാം.

സ്റ്റാറ്റിക് ഡാറ്റ മാസ്കിംഗ് (SDM): സ്റ്റാറ്റിക് ഡാറ്റ മാസ്കിംഗിന് ഉൽപ്പാദന പരിതസ്ഥിതിയിൽ നിന്ന് ഒറ്റപ്പെടുന്നതിന് ഒരു പുതിയ നോൺ-പ്രൊഡക്ഷൻ എൻവയോൺമെൻ്റ് ഡാറ്റാബേസ് സ്ഥാപിക്കേണ്ടതുണ്ട്. പ്രൊഡക്ഷൻ ഡാറ്റാബേസിൽ നിന്ന് സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ എക്‌സ്‌ട്രാക്‌റ്റ് ചെയ്യുകയും തുടർന്ന് നോൺ-പ്രൊഡക്ഷൻ ഡാറ്റാബേസിൽ സംഭരിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ രീതിയിൽ, ഡിസെൻസിറ്റൈസ്ഡ് ഡാറ്റ ഉൽപ്പാദന അന്തരീക്ഷത്തിൽ നിന്ന് വേർതിരിച്ചെടുക്കുന്നു, അത് ബിസിനസ്സ് ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുകയും ഉൽപ്പാദന ഡാറ്റയുടെ സുരക്ഷ ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

എസ്.ഡി.എം

ഡൈനാമിക് ഡാറ്റ മാസ്കിംഗ് (DDM): തത്സമയം സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയെ ഡീസെൻസിറ്റൈസ് ചെയ്യാൻ ഉൽപ്പാദന പരിതസ്ഥിതിയിൽ ഇത് സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ചിലപ്പോൾ, വ്യത്യസ്ത സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഒരേ സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ വായിക്കാൻ വ്യത്യസ്ത തലത്തിലുള്ള മാസ്കിംഗ് ആവശ്യമാണ്. ഉദാഹരണത്തിന്, വ്യത്യസ്ത റോളുകളും അനുമതികളും വ്യത്യസ്ത മാസ്കിംഗ് സ്കീമുകൾ നടപ്പിലാക്കിയേക്കാം.

ഡിഡിഎം

ഡാറ്റ റിപ്പോർട്ടിംഗും ഡാറ്റ ഉൽപ്പന്നങ്ങളുടെ മാസ്കിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷനും

അത്തരം സാഹചര്യങ്ങളിൽ പ്രധാനമായും ഇൻ്റേണൽ ഡാറ്റ മോണിറ്ററിംഗ് ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ അല്ലെങ്കിൽ ബിൽബോർഡ്, ബാഹ്യ സേവന ഡാറ്റ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ, ബിസിനസ് റിപ്പോർട്ടുകൾ, പ്രോജക്ട് അവലോകനം എന്നിവ പോലുള്ള ഡാറ്റ വിശകലനത്തെ അടിസ്ഥാനമാക്കിയുള്ള റിപ്പോർട്ടുകൾ ഉൾപ്പെടുന്നു.

ഡാറ്റ റിപ്പോർട്ടിംഗ് ഉൽപ്പന്ന മാസ്കിംഗ്

3. ഡാറ്റ മാസ്കിംഗ് സൊല്യൂഷൻ

സാധാരണ ഡാറ്റ മാസ്കിംഗ് സ്കീമുകളിൽ ഉൾപ്പെടുന്നു: അസാധുവാക്കൽ, ക്രമരഹിതമായ മൂല്യം, ഡാറ്റ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കൽ, സമമിതി എൻക്രിപ്ഷൻ, ശരാശരി മൂല്യം, ഓഫ്സെറ്റ്, റൗണ്ടിംഗ് തുടങ്ങിയവ.

അസാധുവാക്കൽ: അസാധുവാക്കൽ എന്നത് സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയുടെ എൻക്രിപ്ഷൻ, വെട്ടിച്ചുരുക്കൽ അല്ലെങ്കിൽ മറയ്ക്കൽ എന്നിവയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു. ഈ സ്കീം സാധാരണയായി യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയെ പ്രത്യേക ചിഹ്നങ്ങൾ ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു (ഉദാഹരണത്തിന് *). പ്രവർത്തനം ലളിതമാണ്, എന്നാൽ ഉപയോക്താക്കൾക്ക് യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുടെ ഫോർമാറ്റ് അറിയാൻ കഴിയില്ല, ഇത് തുടർന്നുള്ള ഡാറ്റ ആപ്ലിക്കേഷനുകളെ ബാധിച്ചേക്കാം.

ക്രമരഹിതമായ മൂല്യം: ക്രമരഹിതമായ മൂല്യം സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയുടെ ക്രമരഹിതമായി മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നതിനെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു (സംഖ്യകൾ അക്കങ്ങളെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു, അക്ഷരങ്ങൾ അക്ഷരങ്ങളെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു, പ്രതീകങ്ങൾ പ്രതീകങ്ങളെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു). ഈ മാസ്കിംഗ് രീതി ഒരു പരിധിവരെ സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയുടെ ഫോർമാറ്റ് ഉറപ്പാക്കുകയും തുടർന്നുള്ള ഡാറ്റാ ആപ്ലിക്കേഷനെ സുഗമമാക്കുകയും ചെയ്യും. ആളുകളുടെയും സ്ഥലങ്ങളുടെയും പേരുകൾ പോലുള്ള ചില അർത്ഥവത്തായ വാക്കുകൾക്ക് മാസ്കിംഗ് നിഘണ്ടുക്കൾ ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം.

ഡാറ്റ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കൽ: ഡാറ്റ റീപ്ലേസ്‌മെൻ്റ് എന്നത് അസാധുവായതും ക്രമരഹിതവുമായ മൂല്യങ്ങളുടെ മറയ്ക്കുന്നതിന് സമാനമാണ്, അല്ലാതെ പ്രത്യേക പ്രതീകങ്ങളോ ക്രമരഹിതമായ മൂല്യങ്ങളോ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് പകരം, മാസ്കിംഗ് ഡാറ്റയെ ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട മൂല്യം ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു.

സമമിതി എൻക്രിപ്ഷൻ: സമമിതി എൻക്രിപ്ഷൻ ഒരു പ്രത്യേക റിവേഴ്സിബിൾ മാസ്കിംഗ് രീതിയാണ്. ഇത് എൻക്രിപ്ഷൻ കീകളും അൽഗോരിതങ്ങളും വഴി സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ എൻക്രിപ്റ്റ് ചെയ്യുന്നു. സൈഫർടെക്സ്റ്റ് ഫോർമാറ്റ് ലോജിക്കൽ നിയമങ്ങളിലെ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നു.

ശരാശരി: ശരാശരി സ്കീം പലപ്പോഴും സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ സാഹചര്യങ്ങളിൽ ഉപയോഗിക്കുന്നു. സംഖ്യാപരമായ ഡാറ്റയ്‌ക്കായി, ഞങ്ങൾ ആദ്യം അവയുടെ ശരാശരി കണക്കാക്കുന്നു, തുടർന്ന് ശരാശരിക്ക് ചുറ്റും ഡിസെൻസിറ്റൈസ്ഡ് മൂല്യങ്ങൾ ക്രമരഹിതമായി വിതരണം ചെയ്യുന്നു, അങ്ങനെ ഡാറ്റയുടെ ആകെത്തുക സ്ഥിരമായി നിലനിർത്തുന്നു.

ഓഫ്സെറ്റും റൗണ്ടിംഗും: ഈ രീതി ക്രമരഹിതമായ ഷിഫ്റ്റ് വഴി ഡിജിറ്റൽ ഡാറ്റ മാറ്റുന്നു. ഓഫ്‌സെറ്റ് റൗണ്ടിംഗ്, ഡാറ്റയുടെ സുരക്ഷ നിലനിർത്തിക്കൊണ്ടുതന്നെ ശ്രേണിയുടെ ഏകദേശ ആധികാരികത ഉറപ്പാക്കുന്നു, ഇത് മുമ്പത്തെ സ്കീമുകളേക്കാൾ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയോട് അടുത്താണ്, കൂടാതെ വലിയ ഡാറ്റ വിശകലനത്തിൻ്റെ സാഹചര്യത്തിൽ വലിയ പ്രാധാന്യമുണ്ട്.

ML-NPB-5660-数据脱敏

ശുപാർശ ചെയ്യുന്ന മോഡൽ "ML-NPB-5660"ഡാറ്റ മാസ്കിംഗിനായി

4. സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റ മാസ്കിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ

(1). സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ടെക്നിക്കുകൾ

ഡാറ്റ സാമ്പിളും ഡാറ്റ അഗ്രഗേഷനും

- ഡാറ്റ സാമ്പിളിംഗ്: ഡീ-ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷൻ ടെക്നിക്കുകളുടെ ഫലപ്രാപ്തി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രധാന രീതിയാണ് ഡാറ്റാ സെറ്റിൻ്റെ ഒരു പ്രതിനിധി ഉപവിഭാഗം തിരഞ്ഞെടുത്ത് യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ സെറ്റിൻ്റെ വിശകലനവും വിലയിരുത്തലും.

- ഡാറ്റ അഗ്രഗേഷൻ: മൈക്രോഡാറ്റയിലെ ആട്രിബ്യൂട്ടുകളിൽ പ്രയോഗിക്കുന്ന സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ടെക്നിക്കുകളുടെ (സമ്മേഷൻ, കൗണ്ടിംഗ്, ശരാശരി, പരമാവധി, മിനിമം എന്നിവ പോലുള്ളവ) ഒരു ശേഖരം എന്ന നിലയിൽ, യഥാർത്ഥ ഡാറ്റാ സെറ്റിലെ എല്ലാ റെക്കോർഡുകളുടെയും പ്രതിനിധിയാണ് ഫലം.

(2). ക്രിപ്റ്റോഗ്രഫി

ഡീസെൻസിറ്റൈസേഷൻ്റെ ഫലപ്രാപ്തി കുറയ്ക്കുന്നതിനോ മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനോ ഉള്ള ഒരു സാധാരണ രീതിയാണ് ക്രിപ്റ്റോഗ്രഫി. വ്യത്യസ്‌ത തരം എൻക്രിപ്ഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് വ്യത്യസ്ത ഡിസെൻസിറ്റൈസേഷൻ ഇഫക്റ്റുകൾ നേടാൻ കഴിയും.

- ഡിറ്റർമിനിസ്റ്റിക് എൻക്രിപ്ഷൻ: ഒരു നോൺ-റാൻഡം സിമെട്രിക് എൻക്രിപ്ഷൻ. ഇത് സാധാരണയായി ഐഡി ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നു, ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ സിഫർടെക്‌സ്‌റ്റ് ഒറിജിനൽ ഐഡിയിലേക്ക് ഡീക്രിപ്റ്റ് ചെയ്യാനും പുനഃസ്ഥാപിക്കാനും കഴിയും, പക്ഷേ കീ ശരിയായി പരിരക്ഷിക്കേണ്ടതുണ്ട്.

- മാറ്റാനാവാത്ത എൻക്രിപ്ഷൻ: ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് ഹാഷ് ഫംഗ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഇത് സാധാരണയായി ഐഡി ഡാറ്റയ്ക്കായി ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഇത് നേരിട്ട് ഡീക്രിപ്റ്റ് ചെയ്യാൻ കഴിയില്ല കൂടാതെ മാപ്പിംഗ് ബന്ധം സംരക്ഷിക്കുകയും വേണം. കൂടാതെ, ഹാഷ് ഫംഗ്ഷൻ്റെ സവിശേഷത കാരണം, ഡാറ്റ കൂട്ടിയിടി സംഭവിക്കാം.

- ഹോമോമോർഫിക് എൻക്രിപ്ഷൻ: സൈഫർടെക്സ്റ്റ് ഹോമോമോർഫിക് അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നു. സിഫർടെക്‌സ്‌റ്റ് പ്രവർത്തനത്തിൻ്റെ ഫലം ഡീക്രിപ്‌ഷനു ശേഷമുള്ള പ്ലെയിൻടെക്‌സ്‌റ്റ് ഓപ്പറേഷൻ്റെ ഫലം തന്നെയാണ് എന്നതാണ് ഇതിൻ്റെ സവിശേഷത. അതിനാൽ, സംഖ്യാ ഫീൽഡുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യാൻ ഇത് സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, പക്ഷേ പ്രകടന കാരണങ്ങളാൽ ഇത് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നില്ല.

(3). സിസ്റ്റം ടെക്നോളജി

സ്വകാര്യതാ സംരക്ഷണം പാലിക്കാത്ത, എന്നാൽ പ്രസിദ്ധീകരിക്കാത്ത ഡാറ്റാ ഇനങ്ങളെ അടിച്ചമർത്തൽ സാങ്കേതികവിദ്യ ഇല്ലാതാക്കുകയോ സംരക്ഷിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നു.

- മറയ്ക്കൽ: എതിരാളിയുടെ നമ്പർ, ഐഡി കാർഡ് ഒരു നക്ഷത്രചിഹ്നം കൊണ്ട് അടയാളപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു, അല്ലെങ്കിൽ വിലാസം വെട്ടിച്ചുരുക്കിയിരിക്കുന്നത് പോലെയുള്ള ആട്രിബ്യൂട്ട് മൂല്യം മറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും സാധാരണമായ ഡിസെൻസിറ്റൈസേഷൻ രീതിയെ ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

- പ്രാദേശിക അടിച്ചമർത്തൽ: നിർദ്ദിഷ്ട ആട്രിബ്യൂട്ട് മൂല്യങ്ങൾ (നിരകൾ) ഇല്ലാതാക്കുന്ന പ്രക്രിയയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, അവശ്യമല്ലാത്ത ഡാറ്റ ഫീൽഡുകൾ നീക്കംചെയ്യുന്നു;

- റെക്കോർഡ് അടിച്ചമർത്തൽ: നിർദ്ദിഷ്ട രേഖകൾ (വരികൾ) ഇല്ലാതാക്കുന്ന പ്രക്രിയയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, അവശ്യമല്ലാത്ത ഡാറ്റ റെക്കോർഡുകൾ ഇല്ലാതാക്കുന്നു.

(4). ടെക്നോളജി എന്ന ഓമനപ്പേര്

ഒരു ഡയറക്ട് ഐഡൻ്റിഫയർ (അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് സെൻസിറ്റീവ് ഐഡൻ്റിഫയർ) മാറ്റിസ്ഥാപിക്കാൻ ഒരു ഓമനപ്പേര് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഡി-ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷൻ ടെക്നിക്കാണ് സ്യൂഡോമാനിംഗ്. നേരിട്ടുള്ള അല്ലെങ്കിൽ സെൻസിറ്റീവ് ഐഡൻ്റിഫയറുകൾക്ക് പകരം ഓരോ വ്യക്തിഗത വിവര വിഷയത്തിനും അദ്വിതീയ ഐഡൻ്റിഫയറുകൾ വ്യാജനാമ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നു.

- ഇതിന് യഥാർത്ഥ ഐഡിയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിന് സ്വതന്ത്രമായി ക്രമരഹിതമായ മൂല്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാനും മാപ്പിംഗ് ടേബിൾ സംരക്ഷിക്കാനും മാപ്പിംഗ് ടേബിളിലേക്കുള്ള ആക്‌സസ് കർശനമായി നിയന്ത്രിക്കാനും കഴിയും.

- ഓമനപ്പേരുകൾ നിർമ്മിക്കാൻ നിങ്ങൾക്ക് എൻക്രിപ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കാം, പക്ഷേ ഡീക്രിപ്ഷൻ കീ ശരിയായി സൂക്ഷിക്കേണ്ടതുണ്ട്;

ഓപ്പൺ പ്ലാറ്റ്‌ഫോം സാഹചര്യത്തിൽ ഓപ്പൺഐഡി പോലെയുള്ള സ്വതന്ത്ര ഡാറ്റ ഉപയോക്താക്കളുടെ കാര്യത്തിൽ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നു, വ്യത്യസ്ത ഡെവലപ്പർമാർ ഒരേ ഉപയോക്താവിനായി വ്യത്യസ്ത ഓപ്പണിഡുകൾ നേടുന്നു.

(5). പൊതുവൽക്കരണ ടെക്നിക്കുകൾ

ഒരു ഡാറ്റാ സെറ്റിലെ തിരഞ്ഞെടുത്ത ആട്രിബ്യൂട്ടുകളുടെ ഗ്രാനുലാരിറ്റി കുറയ്ക്കുകയും ഡാറ്റയുടെ കൂടുതൽ സാമാന്യവും അമൂർത്തവുമായ വിവരണം നൽകുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു ഡി-ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷൻ ടെക്നിക്കിനെ സാമാന്യവൽക്കരണ സാങ്കേതികത സൂചിപ്പിക്കുന്നു. സാമാന്യവൽക്കരണ സാങ്കേതികവിദ്യ നടപ്പിലാക്കാൻ എളുപ്പമാണ് കൂടാതെ റെക്കോർഡ് ലെവൽ ഡാറ്റയുടെ ആധികാരികത സംരക്ഷിക്കാനും കഴിയും. ഇത് സാധാരണയായി ഡാറ്റ ഉൽപ്പന്നങ്ങളിലോ ഡാറ്റ റിപ്പോർട്ടുകളിലോ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

- റൗണ്ടിംഗ്: 100, 500, 1K, 10K ഫലങ്ങൾ നൽകുന്ന, മുകളിലേക്കോ താഴേക്കോ ഉള്ള ഫോറൻസിക്‌സ് പോലുള്ള തിരഞ്ഞെടുത്ത ആട്രിബ്യൂട്ടിനായി ഒരു റൗണ്ടിംഗ് ബേസ് തിരഞ്ഞെടുക്കുന്നത് ഉൾപ്പെടുന്നു.

- മുകളിലും താഴെയുമുള്ള കോഡിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ: ത്രെഷോൾഡിന് മുകളിലുള്ള (അല്ലെങ്കിൽ താഴെയുള്ള) മൂല്യങ്ങൾ മുകളിലെ (അല്ലെങ്കിൽ താഴെയുള്ള) ലെവലിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ഒരു പരിധി ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക, "എക്‌സിന് മുകളിൽ" അല്ലെങ്കിൽ "എക്‌സിന് താഴെ" ഫലം നൽകുന്നു.

(6) ക്രമരഹിതമാക്കൽ ടെക്നിക്കുകൾ

ഒരു തരം ഡി-ഐഡൻ്റിഫിക്കേഷൻ ടെക്നിക് എന്ന നിലയിൽ, റാൻഡമൈസേഷൻ ടെക്നോളജി എന്നത് റാൻഡമൈസേഷനിലൂടെ ഒരു ആട്രിബ്യൂട്ടിൻ്റെ മൂല്യം പരിഷ്ക്കരിക്കുന്നതിനെയാണ് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്, അതിനാൽ ക്രമരഹിതമാക്കലിനു ശേഷമുള്ള മൂല്യം യഥാർത്ഥ യഥാർത്ഥ മൂല്യത്തിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായിരിക്കും. ഒരേ ഡാറ്റാ റെക്കോർഡിലെ മറ്റ് ആട്രിബ്യൂട്ട് മൂല്യങ്ങളിൽ നിന്ന് ഒരു ആട്രിബ്യൂട്ട് മൂല്യം നേടാനുള്ള ആക്രമണകാരിയുടെ കഴിവ് ഈ പ്രക്രിയ കുറയ്ക്കുന്നു, പക്ഷേ ഫലമായുണ്ടാകുന്ന ഡാറ്റയുടെ ആധികാരികതയെ ബാധിക്കുന്നു, ഇത് പ്രൊഡക്ഷൻ ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റയിൽ സാധാരണമാണ്.


പോസ്റ്റ് സമയം: സെപ്തംബർ-27-2022