Содержание
- Определение - Что означает возмущение данными?
- Введение в Microsoft Azure и Microsoft Cloud | Из этого руководства вы узнаете, что такое облачные вычисления и как Microsoft Azure может помочь вам перенести и запустить свой бизнес из облака.
- Техопедия объясняет возмущение данными
Определение - Что означает возмущение данными?
Возмущение данных - это форма интеллектуального анализа данных для электронных медицинских карт (EHR), сохраняющая конфиденциальность. Существует два основных типа возмущения данных, подходящих для защиты данных EHR. Первый тип известен как подход с распределением вероятностей, а второй тип называется подходом с искажением значений. Использование данных считается относительно простым и эффективным способом защиты конфиденциальных электронных данных от несанкционированного использования.
Введение в Microsoft Azure и Microsoft Cloud | Из этого руководства вы узнаете, что такое облачные вычисления и как Microsoft Azure может помочь вам перенести и запустить свой бизнес из облака.
Техопедия объясняет возмущение данными
Проникновение данных было названо более эффективным применением защиты данных в здравоохранении, чем де-идентификация / повторная идентификация из-за более высокой вероятности того, что могут иметь место атаки, которые связывают общедоступные наборы данных с исходными идентификаторами или субъектами. Именно по этой причине проникновение данных называют более надежным приложением, когда речь заходит о безопасности EHR.
Подход распределения вероятностей берет данные и заменяет их из той же выборки распределения или из самого распределения. Подход искажения значения возмущает данные мультилакативным или аддитивным шумом или другими рандомизированными процессами. Он считается более эффективным, чем первый тип возмущения. Этот подход строит классификаторы дерева решений, где каждому элементу назначается случайный шум, например, из распределения Гаусса. При извлечении данных исходное распределение данных перестраивается из его возмущенной версии. Однако критики указывают на тот факт, что случайный аддитивный шум может быть отфильтрован, что может привести к нарушениям конфиденциальности EHR.