നെറ്റ്‌വർക്ക് പാക്കറ്റ് ബ്രോക്കറിലെ ഡാറ്റ മാസ്കിംഗ് സാങ്കേതികവിദ്യയും പരിഹാരവും എന്താണ്?

1. ഡാറ്റ മാസ്കിംഗ് എന്ന ആശയം

ഡാറ്റ മാസ്കിംഗ് എന്നത് ഡാറ്റ മാസ്കിംഗ് എന്നും അറിയപ്പെടുന്നു. മൊബൈൽ ഫോൺ നമ്പർ, ബാങ്ക് കാർഡ് നമ്പർ, മറ്റ് വിവരങ്ങൾ തുടങ്ങിയ സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയെ ഞങ്ങൾ മാസ്കിംഗ് നിയമങ്ങളും നയങ്ങളും നൽകിയിരിക്കുമ്പോൾ പരിവർത്തനം ചെയ്യുന്നതിനോ പരിഷ്കരിക്കുന്നതിനോ മറയ്ക്കുന്നതിനോ ഉള്ള ഒരു സാങ്കേതിക രീതിയാണിത്. വിശ്വസനീയമല്ലാത്ത സാഹചര്യങ്ങളിൽ സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റ നേരിട്ട് ഉപയോഗിക്കുന്നത് തടയുന്നതിനാണ് ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ പ്രധാനമായും ഉപയോഗിക്കുന്നത്.

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

2. ഡാറ്റ മാസ്കിംഗ് വർഗ്ഗീകരണം

ഡാറ്റ മാസ്കിംഗിനെ സ്റ്റാറ്റിക് ഡാറ്റ മാസ്കിംഗ് (SDM) എന്നും ഡൈനാമിക് ഡാറ്റ മാസ്കിംഗ് (DDM) എന്നും വിഭജിക്കാം.

സ്റ്റാറ്റിക് ഡാറ്റ മാസ്കിംഗ് (SDM): സ്റ്റാറ്റിക് ഡാറ്റ മാസ്കിംഗിന് ഉൽ‌പാദന പരിതസ്ഥിതിയിൽ നിന്ന് ഒറ്റപ്പെടലിനായി ഒരു പുതിയ നോൺ-പ്രൊഡക്ഷൻ എൻവയോൺമെന്റ് ഡാറ്റാബേസ് സ്ഥാപിക്കേണ്ടതുണ്ട്. ഉൽ‌പാദന ഡാറ്റാബേസിൽ നിന്ന് സെൻ‌സിറ്റീവ് ഡാറ്റ വേർതിരിച്ചെടുക്കുകയും പിന്നീട് നോൺ-പ്രൊഡക്ഷൻ ഡാറ്റാബേസിൽ സൂക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഈ രീതിയിൽ, ഡീസെൻസിറ്റൈസ് ചെയ്ത ഡാറ്റ ഉൽ‌പാദന പരിതസ്ഥിതിയിൽ നിന്ന് വേർതിരിക്കപ്പെടുന്നു, ഇത് ബിസിനസ്സ് ആവശ്യങ്ങൾ നിറവേറ്റുകയും ഉൽ‌പാദന ഡാറ്റയുടെ സുരക്ഷ ഉറപ്പാക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

എസ്ഡിഎം

ഡൈനാമിക് ഡാറ്റ മാസ്കിംഗ് (DDM): സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയെ തത്സമയം ഡീസെൻസിറ്റൈസ് ചെയ്യാൻ പ്രൊഡക്ഷൻ 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 റിപ്പോർട്ടിംഗ്, ഡാറ്റ ഉൽപ്പന്നങ്ങൾ മാസ്കിംഗ് ആപ്ലിക്കേഷൻ

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

ഡാറ്റ റിപ്പോർട്ടിംഗ് ഉൽപ്പന്ന മാസ്കിംഗ്

3. ഡാറ്റ മാസ്കിംഗ് പരിഹാരം

സാധാരണ ഡാറ്റ മാസ്കിംഗ് സ്കീമുകളിൽ ഇവ ഉൾപ്പെടുന്നു: അസാധുവാക്കൽ, ക്രമരഹിത മൂല്യം, ഡാറ്റ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കൽ, സമമിതി എൻക്രിപ്ഷൻ, ശരാശരി മൂല്യം, ഓഫ്‌സെറ്റ്, റൗണ്ടിംഗ് മുതലായവ.

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

ക്രമരഹിത മൂല്യം: ക്രമരഹിത മൂല്യം എന്നത് സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയുടെ ക്രമരഹിതമായ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കലിനെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു (അക്കങ്ങൾ അക്കങ്ങളെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു, അക്ഷരങ്ങൾ അക്ഷരങ്ങളെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു, പ്രതീകങ്ങൾ പ്രതീകങ്ങളെ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു). ഈ മാസ്കിംഗ് രീതി ഒരു പരിധിവരെ സെൻസിറ്റീവ് ഡാറ്റയുടെ ഫോർമാറ്റ് ഉറപ്പാക്കുകയും തുടർന്നുള്ള ഡാറ്റ പ്രയോഗം സുഗമമാക്കുകയും ചെയ്യും. ആളുകളുടെയും സ്ഥലങ്ങളുടെയും പേരുകൾ പോലുള്ള ചില അർത്ഥവത്തായ വാക്കുകൾക്ക് മാസ്കിംഗ് നിഘണ്ടുക്കൾ ആവശ്യമായി വന്നേക്കാം.

ഡാറ്റ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കൽ: ഡാറ്റ മാറ്റിസ്ഥാപിക്കൽ നൾ, റാൻഡം മൂല്യങ്ങളുടെ മാസ്കിംഗിന് സമാനമാണ്, പ്രത്യേക പ്രതീകങ്ങളോ റാൻഡം മൂല്യങ്ങളോ ഉപയോഗിക്കുന്നതിന് പകരം, മാസ്കിംഗ് ഡാറ്റ ഒരു നിർദ്ദിഷ്ട മൂല്യം ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു എന്നതൊഴിച്ചാൽ.

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

ശരാശരി: സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ സാഹചര്യങ്ങളിൽ ശരാശരി സ്കീം പലപ്പോഴും ഉപയോഗിക്കുന്നു. സംഖ്യാ ഡാറ്റയ്ക്ക്, നമ്മൾ ആദ്യം അവയുടെ ശരാശരി കണക്കാക്കുന്നു, തുടർന്ന് ശരാശരിക്ക് ചുറ്റും ഡിസെൻസിറ്റൈസ് ചെയ്ത മൂല്യങ്ങൾ ക്രമരഹിതമായി വിതരണം ചെയ്യുന്നു, അങ്ങനെ ഡാറ്റയുടെ ആകെത്തുക സ്ഥിരമായി നിലനിർത്തുന്നു.

ഓഫ്‌സെറ്റും റൗണ്ടിംഗും: ഈ രീതി ക്രമരഹിതമായ മാറ്റം വഴി ഡിജിറ്റൽ ഡാറ്റയിൽ മാറ്റങ്ങൾ വരുത്തുന്നു. ഓഫ്‌സെറ്റ് റൗണ്ടിംഗ് ഡാറ്റയുടെ സുരക്ഷ നിലനിർത്തിക്കൊണ്ട് ശ്രേണിയുടെ ഏകദേശ ആധികാരികത ഉറപ്പാക്കുന്നു, ഇത് മുൻ സ്കീമുകളേക്കാൾ യഥാർത്ഥ ഡാറ്റയോട് അടുത്താണ്, കൂടാതെ ബിഗ് ഡാറ്റ വിശകലനത്തിന്റെ സാഹചര്യത്തിൽ വലിയ പ്രാധാന്യവുമുണ്ട്.

ML-NPB-5660-数据脱敏

ശുപാർശ മാതൃക "എംഎൽ-എൻപിബി-5660"ഡാറ്റ മാസ്കിംഗിനായി"

4. സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്ന ഡാറ്റ മാസ്കിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ

(1). സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ടെക്നിക്കുകൾ

ഡാറ്റ സാമ്പിളിംഗും ഡാറ്റ സമാഹരണവും

- ഡാറ്റ സാമ്പിൾ: ഡാറ്റാ സെറ്റിന്റെ ഒരു പ്രതിനിധി ഉപസെറ്റ് തിരഞ്ഞെടുത്ത് യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ സെറ്റിന്റെ വിശകലനവും വിലയിരുത്തലും ഡി-ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ ടെക്നിക്കുകളുടെ ഫലപ്രാപ്തി മെച്ചപ്പെടുത്തുന്നതിനുള്ള ഒരു പ്രധാന രീതിയാണ്.

- ഡാറ്റ അഗ്രഗേഷൻ: മൈക്രോഡാറ്റയിലെ ആട്രിബ്യൂട്ടുകളിൽ പ്രയോഗിക്കുന്ന സ്റ്റാറ്റിസ്റ്റിക്കൽ ടെക്നിക്കുകളുടെ (സമ്മേഷൻ, കൗണ്ടിംഗ്, ശരാശരി, പരമാവധി, കുറഞ്ഞത് പോലുള്ളവ) ഒരു ശേഖരം എന്ന നിലയിൽ, ഫലം യഥാർത്ഥ ഡാറ്റ സെറ്റിലെ എല്ലാ റെക്കോർഡുകളെയും പ്രതിനിധീകരിക്കുന്നു.

(2). ക്രിപ്റ്റോഗ്രഫി

ഡീസെൻസിറ്റൈസേഷന്റെ സെൻസിറ്റൈസേഷൻ കുറയ്ക്കുന്നതിനോ ഫലപ്രാപ്തി വർദ്ധിപ്പിക്കുന്നതിനോ ഉള്ള ഒരു സാധാരണ രീതിയാണ് ക്രിപ്റ്റോഗ്രഫി. വ്യത്യസ്ത തരം എൻക്രിപ്ഷൻ അൽഗോരിതങ്ങൾക്ക് വ്യത്യസ്ത ഡീസെൻസിറ്റൈസേഷൻ ഇഫക്റ്റുകൾ നേടാൻ കഴിയും.

- ഡിറ്റർമിനിസ്റ്റിക് എൻക്രിപ്ഷൻ: ഒരു നോൺ-റാൻഡം സിമെട്രിക് എൻക്രിപ്ഷൻ. ഇത് സാധാരണയായി ഐഡി ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുകയും ആവശ്യമുള്ളപ്പോൾ സൈഫർടെക്സ്റ്റ് ഡീക്രിപ്റ്റ് ചെയ്ത് യഥാർത്ഥ ഐഡിയിലേക്ക് പുനഃസ്ഥാപിക്കുകയും ചെയ്യും, പക്ഷേ കീ ശരിയായി സംരക്ഷിക്കേണ്ടതുണ്ട്.

- 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 ഫംഗ്ഷന്റെ സവിശേഷത കാരണം, ഡാറ്റ കൂട്ടിയിടി സംഭവിക്കാം.

- ഹോമോമോർഫിക് എൻക്രിപ്ഷൻ: സൈഫർടെക്സ്റ്റ് ഹോമോമോർഫിക് അൽഗോരിതം ഉപയോഗിക്കുന്നു. ഡീക്രിപ്ഷനു ശേഷമുള്ള സൈഫർടെക്സ്റ്റ് പ്രവർത്തനത്തിന്റെ ഫലം പ്ലെയിൻടെക്സ്റ്റ് പ്രവർത്തനത്തിന്റെ ഫലത്തിന് തുല്യമാണ് എന്നതാണ് ഇതിന്റെ സവിശേഷത. അതിനാൽ, സംഖ്യാ ഫീൽഡുകൾ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നതിന് ഇത് സാധാരണയായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, പക്ഷേ പ്രകടന കാരണങ്ങളാൽ ഇത് വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കപ്പെടുന്നില്ല.

(3). സിസ്റ്റം ടെക്നോളജി

സ്വകാര്യതാ സംരക്ഷണം പാലിക്കാത്തതും എന്നാൽ പ്രസിദ്ധീകരിക്കാത്തതുമായ ഡാറ്റ ഇനങ്ങൾ സപ്രഷൻ സാങ്കേതികവിദ്യ ഇല്ലാതാക്കുകയോ സംരക്ഷിക്കുകയോ ചെയ്യുന്നു.

- മാസ്കിംഗ്: എതിരാളി നമ്പർ, ഐഡി കാർഡ് ഒരു നക്ഷത്രചിഹ്നം കൊണ്ട് അടയാളപ്പെടുത്തിയിരിക്കുക, അല്ലെങ്കിൽ വിലാസം വെട്ടിച്ചുരുക്കുക തുടങ്ങിയ ആട്രിബ്യൂട്ട് മൂല്യം മറയ്ക്കുന്നതിനുള്ള ഏറ്റവും സാധാരണമായ ഡീസെൻസിറ്റൈസേഷൻ രീതിയെ ഇത് സൂചിപ്പിക്കുന്നു.

- ലോക്കൽ സപ്രഷൻ: നിർദ്ദിഷ്ട ആട്രിബ്യൂട്ട് മൂല്യങ്ങൾ (നിരകൾ) ഇല്ലാതാക്കുന്ന പ്രക്രിയയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, അത്യാവശ്യമല്ലാത്ത ഡാറ്റ ഫീൽഡുകൾ നീക്കംചെയ്യുന്നു;

- റെക്കോർഡ് സപ്രഷൻ: നിർദ്ദിഷ്ട റെക്കോർഡുകൾ (വരികൾ) ഇല്ലാതാക്കുന്ന പ്രക്രിയയെ സൂചിപ്പിക്കുന്നു, അത്യാവശ്യമല്ലാത്ത ഡാറ്റ റെക്കോർഡുകൾ ഇല്ലാതാക്കുന്നു.

(4). വ്യാജനാമ സാങ്കേതികവിദ്യ

നേരിട്ടുള്ള ഐഡന്റിഫയറിന് (അല്ലെങ്കിൽ മറ്റ് സെൻസിറ്റീവ് ഐഡന്റിഫയറിന്) പകരം ഒരു ഓമനപ്പേര് ഉപയോഗിക്കുന്ന ഒരു ഡി-ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ ടെക്നിക്കാണ് സ്യൂഡോമാനിംഗ്. നേരിട്ടുള്ള അല്ലെങ്കിൽ സെൻസിറ്റീവ് ഐഡന്റിഫയറുകൾക്ക് പകരം, ഓരോ വ്യക്തിഗത വിവര വിഷയത്തിനും അദ്വിതീയ ഐഡന്റിഫയറുകൾ സൃഷ്ടിക്കുന്നതാണ് സ്യൂഡോമാനിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ.

- യഥാർത്ഥ ഐഡിയുമായി പൊരുത്തപ്പെടുന്നതിനും മാപ്പിംഗ് പട്ടിക സംരക്ഷിക്കുന്നതിനും മാപ്പിംഗ് പട്ടികയിലേക്കുള്ള ആക്‌സസ് കർശനമായി നിയന്ത്രിക്കുന്നതിനും ഇതിന് സ്വതന്ത്രമായി ക്രമരഹിതമായ മൂല്യങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ കഴിയും.

- നിങ്ങൾക്ക് വ്യാജനാമങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കാൻ എൻക്രിപ്ഷൻ ഉപയോഗിക്കാം, പക്ഷേ ഡീക്രിപ്ഷൻ കീ ശരിയായി സൂക്ഷിക്കേണ്ടതുണ്ട്;

ഓപ്പൺ പ്ലാറ്റ്‌ഫോമിലെ ഓപ്പൺഐഡി പോലുള്ള ധാരാളം സ്വതന്ത്ര ഡാറ്റ ഉപയോക്താക്കളുടെ കാര്യത്തിൽ ഈ സാങ്കേതികവിദ്യ വ്യാപകമായി ഉപയോഗിക്കുന്നു, ഒരേ ഉപയോക്താവിനായി വ്യത്യസ്ത ഡെവലപ്പർമാർ വ്യത്യസ്ത ഓപ്പൺഐഡികൾ നേടുന്ന സാഹചര്യത്തിൽ.

(5). സാമാന്യവൽക്കരണ സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ

ഒരു ഡാറ്റാ സെറ്റിലെ തിരഞ്ഞെടുത്ത ആട്രിബ്യൂട്ടുകളുടെ ഗ്രാനുലാരിറ്റി കുറയ്ക്കുകയും ഡാറ്റയുടെ കൂടുതൽ പൊതുവായതും അമൂർത്തവുമായ വിവരണം നൽകുകയും ചെയ്യുന്ന ഒരു ഡി-ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ ടെക്നിക്കിനെയാണ് സാമാന്യവൽക്കരണ ടെക്നിക് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്. സാമാന്യവൽക്കരണ സാങ്കേതികവിദ്യ നടപ്പിലാക്കാൻ എളുപ്പമാണ് കൂടാതെ റെക്കോർഡ്-ലെവൽ ഡാറ്റയുടെ ആധികാരികത സംരക്ഷിക്കാനും കഴിയും. ഇത് സാധാരണയായി ഡാറ്റ ഉൽപ്പന്നങ്ങളിലോ ഡാറ്റ റിപ്പോർട്ടുകളിലോ ഉപയോഗിക്കുന്നു.

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

- മുകളിലും താഴെയുമുള്ള കോഡിംഗ് ടെക്നിക്കുകൾ: ത്രെഷോൾഡിന് മുകളിലുള്ള (അല്ലെങ്കിൽ താഴെയുള്ള) മൂല്യങ്ങൾ മുകളിലെ (അല്ലെങ്കിൽ താഴെയുള്ള) ലെവലിനെ പ്രതിനിധീകരിക്കുന്ന ഒരു ത്രെഷോൾഡ് ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുക, ഇത് "X ന് മുകളിൽ" അല്ലെങ്കിൽ "X ന് താഴെ" എന്ന ഫലം നൽകുന്നു.

(6). റാൻഡമൈസേഷൻ ടെക്നിക്കുകൾ

ഒരു തരം ഡി-ഐഡന്റിഫിക്കേഷൻ ടെക്നിക് എന്ന നിലയിൽ, റാൻഡമൈസേഷൻ സാങ്കേതികവിദ്യ എന്നത് റാൻഡമൈസേഷനിലൂടെ ഒരു ആട്രിബ്യൂട്ടിന്റെ മൂല്യം പരിഷ്കരിക്കുന്നതിനെയാണ് സൂചിപ്പിക്കുന്നത്, അങ്ങനെ റാൻഡമൈസേഷന് ശേഷമുള്ള മൂല്യം യഥാർത്ഥ യഥാർത്ഥ മൂല്യത്തിൽ നിന്ന് വ്യത്യസ്തമായിരിക്കും. ഈ പ്രക്രിയ ഒരു ആക്രമണകാരിക്ക് ഒരേ ഡാറ്റ റെക്കോർഡിലെ മറ്റ് ആട്രിബ്യൂട്ട് മൂല്യങ്ങളിൽ നിന്ന് ഒരു ആട്രിബ്യൂട്ട് മൂല്യം നേടാനുള്ള കഴിവ് കുറയ്ക്കുന്നു, പക്ഷേ ഫലമായുണ്ടാകുന്ന ഡാറ്റയുടെ ആധികാരികതയെ ബാധിക്കുന്നു, ഇത് പ്രൊഡക്ഷൻ ടെസ്റ്റ് ഡാറ്റയിൽ സാധാരണമാണ്.


പോസ്റ്റ് സമയം: സെപ്റ്റംബർ-27-2022