डी-बेनामी क्या है
डी-एनोनाइजेशन डेटा माइनिंग में एक तकनीक है जो एन्क्रिप्टेड या सामान्यीकृत जानकारी को फिर से पहचानती है। किसी व्यक्ति, समूह या लेन-देन की पहचान करने के लिए डी-एनोनिमाज़ेशन, जिसे डेटा री-आइडेंटिफिकेशन, क्रॉस-रेफरेंस एनॉमिनेटेड जानकारी अन्य उपलब्ध डेटा के रूप में भी जाना जाता है।
ब्रेकिंग डी-एन-बेनामी
प्रौद्योगिकी-प्रेमी युग अर्थव्यवस्था के विभिन्न क्षेत्रों में चीजों को करने के पारंपरिक तरीके को तेजी से बाधित कर रहा है। हाल के वर्षों में, वित्तीय उद्योग ने फिनटेक कंपनियों द्वारा अपने क्षेत्र में पेश किए गए बहुत सारे डिजिटल उत्पादों को देखा है। इन नवोन्मेषी उत्पादों ने वित्तीय समावेशन को बढ़ावा दिया है, जिससे अधिक उपभोक्ताओं को वित्तीय उत्पादों और सेवाओं तक पहुंच कम है, पारंपरिक वित्तीय संस्थानों की तुलना में। प्रौद्योगिकी के कार्यान्वयन में वृद्धि से डेटा के संग्रह, भंडारण और उपयोग में वृद्धि हुई है। सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म, डिजिटल पेमेंट प्लेटफॉर्म और स्मार्ट फोन प्रौद्योगिकी जैसे प्रौद्योगिकी उपकरणों ने उपभोक्ताओं द्वारा अपनी बातचीत को बढ़ाने के लिए विभिन्न कंपनियों द्वारा उपयोग किए जाने वाले एक टन डेटा का अनावरण किया है। इस टन डेटा को बड़ा डेटा कहा जाता है, और यह उन व्यक्तियों और विनियामक अधिकारियों के बीच चिंता का कारण है जो अधिक कानूनों के लिए कॉल करते हैं जो उपयोगकर्ताओं की पहचान और गोपनीयता की रक्षा करते हैं।
डी-एनोनिज़्म कैसे काम करता है
बड़े डेटा के युग में जहां उपयोगकर्ता की ऑनलाइन गतिविधियों के बारे में संवेदनशील जानकारी क्लाउड कंप्यूटिंग के माध्यम से त्वरित रूप से साझा की जाती है, उपयोगकर्ताओं की पहचान की सुरक्षा के लिए डेटा अनामीकरण उपकरण कार्यरत हैं। बेनामीकरण स्वास्थ्य सेवाओं, सोशल मीडिया प्लेटफार्मों, ई-कॉमर्स ट्रेडों आदि जैसे विभिन्न क्षेत्रों में लेनदेन करने वाले उपयोगकर्ताओं की व्यक्तिगत रूप से पहचाने जाने योग्य जानकारी (पीआईआई), पीआईआई में जन्मतिथि, सामाजिक सुरक्षा संख्या (एसएसएन), ज़िप कोड और आईपी जैसी जानकारी शामिल है। पता। ऑनलाइन गतिविधियों द्वारा पीछे छोड़े गए डिजिटल ट्रेल्स को मुखौटा बनाने की आवश्यकता के कारण एनक्रिप्शन की रणनीतियों को लागू किया गया है जैसे एन्क्रिप्शन, विलोपन, सामान्यीकरण, और गड़बड़ी। हालांकि डेटा वैज्ञानिक साझा डेटा से संवेदनशील जानकारी को अलग करने के लिए इन रणनीतियों का उपयोग करते हैं, फिर भी वे मूल जानकारी को संरक्षित करते हैं, जिससे पुन: पहचान की संभावना के लिए दरवाजे खुलते हैं।
डी-एनोनाइजेशन साझा किए गए लेकिन सीमित डेटा सेट के डेटा सेट के साथ गुमनामी की प्रक्रिया को उलट देता है जो आसानी से ऑनलाइन सुलभ हैं। डेटा खनिक किसी व्यक्ति की पहचान या लेनदेन को एक साथ रखने के लिए सेट किए गए प्रत्येक उपलब्ध डेटा से कुछ जानकारी प्राप्त कर सकते हैं। उदाहरण के लिए, एक डेटा खान एक दूरसंचार कंपनी, एक सोशल मीडिया साइट, एक ई-कॉमर्स प्लेटफॉर्म, और एक सार्वजनिक रूप से उपलब्ध जनगणना परिणाम के द्वारा साझा किए गए डेटा सेट को पुनः प्राप्त कर सकता है ताकि उपयोगकर्ता का नाम और लगातार गतिविधियों को निर्धारित किया जा सके।
डी-एनोनिमीज़ेशन का उपयोग कैसे किया जाता है
जब नई जानकारी जारी की जाती है या जब गुमनामी रणनीति लागू की जाती है तो पुन: पहचान सफल हो सकती है। डेटा की एक विशाल आपूर्ति और प्रति दिन सीमित मात्रा में उपलब्ध होने के साथ, डेटा विश्लेषक और खनिक निर्णय लेने में सांख्यिकी के रूप में ज्ञात शॉर्टकट को लागू कर रहे हैं। जबकि आंकड़ें डेटा सेट के माध्यम से कंघी करने में बहुमूल्य समय और संसाधनों की बचत करते हैं, यह गलत अंतराल उपकरण को लागू करने का फायदा उठा सकता है। इन अंतरालों की पहचान डेटा खनिकों द्वारा की जा सकती है, जो कानूनी या अवैध उद्देश्यों के लिए डेटा सेट को डी-अनिमाइज करने की मांग करते हैं।
व्यक्तिगत रूप से पहचानी जाने वाली जानकारी अवैध रूप से डी-एनोनिमीकरण तकनीकों से प्राप्त की जाती है, जो भूमिगत बाजारों में बेची जा सकती हैं, जो कि बेनामी प्लेटफार्म का एक रूप भी हैं। गलत हाथों में पड़ने वाली सूचनाओं का इस्तेमाल जबरदस्ती, जबरन वसूली, और डराने के लिए किया जा सकता है जो गोपनीयता की चिंताओं और पीड़ितों के लिए भारी लागत का कारण बनता है।
डी-एनोनिमा का उपयोग कानूनी रूप से भी किया जा सकता है। उदाहरण के लिए, सिल्क रोड वेबसाइट, अवैध दवाओं के लिए एक भूमिगत बाज़ार, को टो नामक अज्ञात नेटवर्क द्वारा होस्ट किया गया था, जो अपने उपयोगकर्ताओं के आईपी पते को बाधित करने के लिए एक प्याज रणनीति का उपयोग करता है। टॉर नेटवर्क बंदूक, चोरी के क्रेडिट कार्ड और संवेदनशील कॉर्पोरेट जानकारी में व्यापार करने वाले अन्य अवैध बाजारों की मेजबानी करता है। जटिल डी-एनोनाइजेशन टूल्स के उपयोग के साथ, एफबीआई ने सिल्क रोड और साइटों को सफलतापूर्वक बंद कर दिया और चाइल्ड पोर्नोग्राफी में संलग्न साइटों को बंद कर दिया।
पुन: पहचान प्रक्रियाओं पर सफलता ने साबित कर दिया है कि गुमनामी की गारंटी नहीं है। यहां तक कि अगर ग्राउंडब्रेकिंग एनोनाइजेशन टूल्स को आज मास्क डेटा के लिए लागू किया गया था, तो डेटा को कुछ वर्षों में फिर से पहचाना जा सकता है क्योंकि नई तकनीक और नए डेटा सेट उपलब्ध हो जाते हैं।
