De-identification
ডি-আইডেন্টিফিকেশন হল এমন একটি প্রক্রিয়া যা কোনও ব্যক্তির ব্যক্তিগত পরিচয় প্রকাশ করা থেকে বিরত রাখতে ব্যবহৃত হয়। উদাহরণস্বরূপ, মানব বিষয় গবেষণার সময় উত্পাদিত তথ্য গবেষণার অংশগ্রহণকারীদের গোপনীয়তা রক্ষার জন্য সনাক্ত করা যেতে পারে। এইচ. আই. পি. এ. এ বিধিমালা মেনে চলার জন্য জৈবিক তথ্য শনাক্ত করা যেতে পারে যা রোগীর গোপনীয়তা আইনকে সংজ্ঞায়িত ও নির্ধারিত করে। যখন মেটাডেটা বা সনাক্তকরণ সম্পর্কিত সাধারণ ডেটাতে প্রয়োগ করা হয়, তখন প্রক্রিয়াটি ডেটা বেনামীকরণ নামেও পরিচিত। সাধারণ কৌশলগুলির মধ্যে রয়েছে ব্যক্তিগত শনাক্তকারী যেমন ব্যক্তিগত নাম মুছে ফেলা বা আড়াল করা এবং জন্ম তারিখের মতো আধা-শনাক্তকারীগুলিকে দমন বা সাধারণীকরণ করা। ব্যক্তিদের সনাক্ত করতে ডি-আইডেন্টিফায়েড ডেটা ব্যবহার করার বিপরীত প্রক্রিয়াটি ডেটা রি-আইডেন্টিফিকেশন নামে পরিচিত। সফল পুনঃ-শনাক্তকরণ ডি-আইডেন্টিফিকেশন-এর কার্যকারিতা নিয়ে সন্দেহ সৃষ্টি করে। চৌদ্দটি স্বতন্ত্র পুনঃ-সনাক্তকরণ আক্রমণের একটি পদ্ধতিগত পর্যালোচনায় দেখা গেছে যে "একটি উচ্চ পুনঃ-সনাক্তকরণ হার [.] বিদ্যমান মান অনুযায়ী চিহ্নিত করা হয়নি এমন তথ্যের উপর ছোট আকারের গবেষণার দ্বারা প্রভাবিত।" ডি-আইডেন্টিফিকেশন ডেটা গোপনীয়তা সুরক্ষার অন্যতম প্রধান পন্থা হিসাবে গৃহীত হয়। এটি সাধারণত যোগাযোগ, মাল্টিমিডিয়া, বায়োমেট্রিক্স, বিগ ডেটা, ক্লাউড কম্পিউটিং, ডেটা মাইনিং, ইন্টারনেট, সামাজিক নেটওয়ার্ক এবং অডিও-ভিডিও নজরদারির ক্ষেত্রে ব্যবহৃত হয়। উদাহরণ সমীক্ষার নকশায় যখন জরিপ পরিচালিত হয়, যেমন একটি জনগণনা, তখন তারা একটি নির্দিষ্ট গোষ্ঠীর সম্পর্কে তথ্য সংগ্রহ করে। অংশগ্রহণকে উৎসাহিত করতে এবং সমীক্ষার উত্তরদাতাদের গোপনীয়তা রক্ষার জন্য, গবেষকরা সমীক্ষার নকশা এমনভাবে তৈরি করার চেষ্টা করেন যাতে লোকেরা যখন একটি সমীক্ষায় অংশ নেয়, তখন কোনও অংশগ্রহণকারীর ব্যক্তিগত প্রতিক্রিয়া (গুলি) প্রকাশিত কোনও তথ্যের সাথে মেলানো সম্ভব হবে না। তথ্য ব্যবহার করার আগে যখন কোনও অনলাইন শপিং ওয়েবসাইট তার ব্যবহারকারীদের পছন্দ এবং কেনাকাটার অভ্যাস জানতে চায়, তখন এটি তার ডাটাবেস থেকে গ্রাহকদের তথ্য পুনরুদ্ধার করার এবং সেগুলি বিশ্লেষণ করার সিদ্ধান্ত নেয়। ব্যক্তিগত তথ্যের মধ্যে ব্যক্তিগত শনাক্তকারী অন্তর্ভুক্ত থাকে যা গ্রাহকরা যখন তাদের অ্যাকাউন্ট তৈরি করেছিলেন তখন সরাসরি সংগ্রহ করা হয়েছিল। ওয়েবসাইটকে তাদের গ্রাহকদের গোপনীয়তা লঙ্ঘন এড়াতে ডেটা রেকর্ড বিশ্লেষণ করার আগে ডি-আইডেন্টিফিকেশন কৌশলগুলির মাধ্যমে ডেটা প্রাক-পরিচালনা করতে হবে। অ্যানোনিমাইজেশন বলতে কোনও গবেষণায় ডেটা অবদানকারীর পরিচয় থেকে কোনও ডেটা সেটকে অপরিবর্তনীয়ভাবে বিচ্ছিন্ন করা বোঝায় যাতে ভবিষ্যতের কোনও পুনরায় সনাক্তকরণ রোধ করা যায়, এমনকি যে কোনও শর্তে অধ্যয়নের আয়োজকদের দ্বারাও। ডি-আইডেন্টিফিকেশন-এর মধ্যে সনাক্তকারী তথ্য সংরক্ষণও অন্তর্ভুক্ত থাকতে পারে যা নির্দিষ্ট পরিস্থিতিতে শুধুমাত্র একটি বিশ্বস্ত পক্ষ দ্বারা পুনরায় সংযুক্ত করা যেতে পারে। প্রযুক্তি সম্প্রদায়ের মধ্যে একটি বিতর্ক রয়েছে যে, যে তথ্যগুলি পুনরায় সংযুক্ত করা যেতে পারে, এমনকি কোনও বিশ্বস্ত পক্ষের দ্বারাও, সেগুলিকে কখনও ডি-আইডেন্টিফিকেশন হিসাবে বিবেচনা করা উচিত কিনা। কৌশল ডি-আইডেন্টিফিকেশন-এর সাধারণ কৌশলগুলি হল ব্যক্তিগত আইডেন্টিফায়ারগুলি মাস্ক করা এবং আধা-আইডেন্টিফায়ারগুলিকে সাধারণীকরণ করা। ছদ্মনামকরণ হল প্রধান কৌশল যা ডেটা রেকর্ড থেকে ব্যক্তিগত শনাক্তকারীকে আড়াল করতে ব্যবহৃত হয় এবং কে-বেনামীকরণ সাধারণত আধা-শনাক্তকারীকে সাধারণীকরণের জন্য গৃহীত হয়। ছদ্মনামকরণ ছদ্মনামকরণ একটি অস্থায়ী আইডি দিয়ে আসল নাম প্রতিস্থাপন করে সঞ্চালিত হয়। এটি ব্যক্তিদের অজ্ঞাত করতে ব্যক্তিগত শনাক্তকারীগুলি মুছে ফেলে বা মুখোশ করে। এই পদ্ধতিটি সময়ের সাথে সাথে ব্যক্তির রেকর্ড ট্র্যাক করা সম্ভব করে তোলে যদিও রেকর্ডটি আপডেট করা হবে। যাইহোক, এটি ব্যক্তিকে সনাক্ত করা থেকে বিরত করতে পারে না যদি ডেটা রেকর্ডে বৈশিষ্ট্যগুলির কিছু নির্দিষ্ট সংমিশ্রণ পরোক্ষভাবে ব্যক্তিকে সনাক্ত করে। কে-অ্যানোনিমাইজেশন কে-অ্যানোনিমাইজেশন এমন বৈশিষ্ট্যগুলিকে সংজ্ঞায়িত করে যা পরোক্ষভাবে ব্যক্তির পরিচয়কে আধা-শনাক্তকারী (কিউআই) হিসাবে নির্দেশ করে এবং কমপক্ষে কে ব্যক্তিদের কিউআই মানগুলির একই সংমিশ্রণ তৈরি করে ডেটা নিয়ে কাজ করে। কিউআই মানগুলি নির্দিষ্ট মান অনুসরণ করে পরিচালিত হয়। উদাহরণস্বরূপ, কে-অ্যানোনিমাইজেশন রেকর্ডের কিছু মূল তথ্যকে নতুন পরিসরের মান দিয়ে প্রতিস্থাপন করে এবং কিছু মান অপরিবর্তিত রাখে। কিউআই মানগুলির নতুন সংমিশ্রণ ব্যক্তিকে সনাক্ত করা থেকে বিরত রাখে এবং ডেটা রেকর্ডগুলি ধ্বংস করা এড়িয়ে চলে। অ্যাপ্লিকেশন ডি-আইডেন্টিফিকেশন নিয়ে গবেষণা মূলত স্বাস্থ্য সম্পর্কিত তথ্য সুরক্ষার জন্য পরিচালিত হয়। কিছু গ্রন্থাগার তাদের পাঠকদের গোপনীয়তা রক্ষার জন্য স্বাস্থ্যসেবা শিল্পে ব্যবহৃত পদ্ধতি গ্রহণ করেছে। বিগ ডেটাতে, ডি-আইডেন্টিফিকেশন ব্যক্তি এবং সংস্থাগুলি দ্বারা ব্যাপকভাবে গৃহীত হয়। সোশ্যাল মিডিয়া, ই-কমার্স এবং বিগ ডেটার বিকাশের সাথে সাথে, ডি-আইডেন্টিফিকেশন কখনও কখনও প্রয়োজন হয় এবং প্রায়শই ডেটা গোপনীয়তার জন্য ব্যবহৃত হয় যখন ব্যবহারকারীদের ব্যক্তিগত ডেটা সংস্থাগুলি বা তৃতীয় পক্ষের সংস্থাগুলি সংগ্রহ করে যারা তাদের নিজস্ব ব্যক্তিগত ব্যবহারের জন্য এটি বিশ্লেষণ করে। স্মার্ট শহরগুলিতে, বাসিন্দা, শ্রমিক এবং দর্শনার্থীদের গোপনীয়তা রক্ষার জন্য পরিচয়-বিচ্ছিন্নকরণের প্রয়োজন হতে পারে। কঠোর নিয়ন্ত্রণ ছাড়া, ডি-আইডেন্টিফিকেশন কঠিন হতে পারে কারণ সেন্সর এখনও সম্মতি ছাড়াই তথ্য সংগ্রহ করতে পারে। সীমাবদ্ধতা যখনই কোনও ব্যক্তি জেনেটিক্স গবেষণায় অংশ নেন, একটি জৈবিক নমুনা দান করার ফলে প্রায়শই প্রচুর পরিমাণে ব্যক্তিগতকৃত তথ্য তৈরি হয়। এই ধরনের তথ্য শনাক্ত করা অনন্যভাবে কঠিন। বায়োস্পেসিমেনগুলিতে প্রচুর পরিমাণে জিনোটাইপিক তথ্য, নমুনাগুলির প্রায়শই চিকিৎসা ইতিহাসের সাথে যে সম্পর্ক থাকে এবং ডেটা মাইনিংয়ের জন্য আধুনিক বায়োইনফরম্যাটিক্স সরঞ্জামের আবির্ভাবের কারণে জেনেটিক ডেটার বেনামীকরণ বিশেষভাবে কঠিন। এমন প্রদর্শন করা হয়েছে যে জিনোটাইপিক ডেটা সেটগুলির সামগ্রিক সংগ্রহে ব্যক্তিদের জন্য ডেটা নমুনা দাতাদের পরিচয়ের সাথে সংযুক্ত করা যেতে পারে। কিছু গবেষক পরামর্শ দিয়েছেন যে জেনেটিক্স গবেষণায় অংশগ্রহণকারীদের তাদের নাম গোপন রাখার প্রতিশ্রুতি দেওয়া কখনই যুক্তিসঙ্গত নয়, তবে পরিবর্তে, এই ধরনের অংশগ্রহণকারীদের ডি-আইডেন্টিফিকেশন প্রক্রিয়ায় কোডেড আইডেন্টিফায়ার ব্যবহারের সীমা শেখানো উচিত। মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রে ডি-আইডেন্টিফিকেশন আইন 2014 সালের মে মাসে, মার্কিন যুক্তরাষ্ট্রের রাষ্ট্রপতির বিজ্ঞান ও প্রযুক্তি বিষয়ক উপদেষ্টা পরিষদ ডি-আইডেন্টিফিকেশনকে "একটি অতিরিক্ত সুরক্ষা হিসাবে কিছুটা কার্যকর" বলে মনে করেছিল তবে "নীতির জন্য একটি দরকারী ভিত্তি" নয় কারণ "এটি নিকট-মেয়াদী ভবিষ্যতের পুনরায় সনাক্তকরণ পদ্ধতির বিরুদ্ধে শক্তিশালী নয়"। এইচ. আই. পি. এ. এ গোপনীয়তা নিয়ম রোগীর সম্মতি ছাড়াই দায়িত্বশীলভাবে স্বাস্থ্য তথ্য ব্যবহার ও প্রকাশের প্রক্রিয়া প্রদান করে। এই প্রক্রিয়াগুলি দুটি এইচ. আই. পি. এ. এ ডি-আইডেন্টিফিকেশন স্ট্যান্ডার্ডকে কেন্দ্র করে-সেফ হারবার এবং এক্সপার্ট ডিটারমিনেশন মেথড। নিরাপদ আশ্রয় নির্দিষ্ট রোগী শনাক্তকারী অপসারণের উপর নির্ভর করে (যেমন। নাম, ফোন নম্বর, ইমেল ঠিকানা ইত্যাদি। ), যদিও বিশেষজ্ঞ নির্ধারণ পদ্ধতির জন্য সাধারণত স্বীকৃত পরিসংখ্যানগত এবং বৈজ্ঞানিক নীতি এবং পদ্ধতিগুলির সাথে জ্ঞান এবং অভিজ্ঞতার প্রয়োজন হয় যাতে ব্যক্তিগতভাবে সনাক্তযোগ্য নয় এমন তথ্য প্রদান করা যায়। নিরাপদ আশ্রয় নিরাপদ আশ্রয় পদ্ধতি ডি-আইডেন্টিফিকেশন-এর জন্য একটি তালিকা পদ্ধতি ব্যবহার করে এবং এর দুটি প্রয়োজনীয়তা রয়েছেঃ ডেটা থেকে 18 টি উপাদান অপসারণ বা সাধারণীকরণ। যে আচ্ছাদিত সত্তা বা ব্যবসায়িক সহযোগীর প্রকৃত জ্ঞান নেই যে ডেটাতে অবশিষ্ট তথ্য একা ব্যবহার করা যেতে পারে, বা অন্য তথ্যের সাথে সংমিশ্রণে, একজন ব্যক্তিকে সনাক্ত করতে। সেফ হারবার হল ডি-আইডেন্টিফিকেশন-এর একটি অত্যন্ত নির্দেশমূলক পদ্ধতি। এই পদ্ধতির অধীনে, সমস্ত তারিখকে বছরে সাধারণীকরণ করতে হবে এবং জিপ কোডগুলি তিন সংখ্যায় কমিয়ে আনতে হবে। প্রসঙ্গ নির্বিশেষে তথ্যের ক্ষেত্রেও একই পদ্ধতি ব্যবহার করা হয়। এমনকি যদি কোনও বিশ্বস্ত গবেষকের সাথে তথ্য ভাগ করে নিতে হয় যিনি তীব্র শ্বাসযন্ত্রের ক্ষেত্রে মৌসুমী বৈচিত্র্যের জন্য তথ্য বিশ্লেষণ করতে চান এবং এইভাবে, হাসপাতালে ভর্তির মাস প্রয়োজন হয়, তবে এই তথ্য সরবরাহ করা যাবে না; শুধুমাত্র ভর্তির বছরটি রাখা হবে। বিশেষজ্ঞ নির্ধারণ বিশেষজ্ঞ নির্ধারণ ডি-আইডেন্টিফিকেশন-এর জন্য একটি ঝুঁকি-ভিত্তিক পদ্ধতি গ্রহণ করে যা গবেষণা থেকে বর্তমান মান এবং সর্বোত্তম অনুশীলনগুলি প্রয়োগ করে যে কোনও ব্যক্তিকে তাদের সুরক্ষিত স্বাস্থ্য তথ্য থেকে সনাক্ত করা যেতে পারে। এই পদ্ধতির জন্য প্রয়োজন যে একজন ব্যক্তির যথাযথ জ্ঞান এবং সাধারণভাবে গৃহীত পরিসংখ্যানগত এবং বৈজ্ঞানিক নীতি এবং পদ্ধতিগুলির অভিজ্ঞতা থাকা তথ্যগুলিকে পৃথকভাবে সনাক্তযোগ্য নয়। এর জন্য প্রয়োজনঃ যে ঝুঁকি খুব কম যে তথ্যটি একা ব্যবহার করা যেতে পারে, বা অন্যান্য যুক্তিসঙ্গতভাবে উপলব্ধ তথ্যের সংমিশ্রণে, একজন প্রত্যাশিত প্রাপক দ্বারা তথ্যের বিষয় এমন একজন ব্যক্তিকে সনাক্ত করা যেতে পারে; বিশ্লেষণের পদ্ধতি এবং ফলাফলগুলি নথিভুক্ত করে যা এই ধরনের সিদ্ধান্তকে ন্যায়সঙ্গত করে। বৈদ্যুতিন স্বাস্থ্য রেকর্ডের তথ্য নিয়ে গবেষণার মূল আইন হল এইচ. আই. পি. এ. এ গোপনীয়তা নিয়ম। এই আইনটি গবেষণার জন্য মৃত ব্যক্তিদের বৈদ্যুতিন স্বাস্থ্য রেকর্ড ব্যবহারের অনুমতি দেয় (এইচআইপিএএ গোপনীয়তা নিয়ম (বিভাগ 164.512 (আই) (1) (iii)))। আরও দেখুন অ্যাডভারসারিয়াল স্টাইলোমেট্রি জেনেটিক প্রাইভেসি স্ট্যাটিস্টিক ডিসক্লোজার কন্ট্রোল রেফারেন্স এক্সটার্নাল লিঙ্ক মার্কিন যুক্তরাষ্ট্র সরকারের ডি-আইডেন্টিফিকেশন স্ট্যান্ডার্ডের উপর একটি প্রশিক্ষণ সিরিজ সুরক্ষিত স্বাস্থ্য তথ্যের ডি-আইডেন্টিফিকেশন পদ্ধতি সম্পর্কিত নির্দেশিকা গোপনীয়তা ডেটা সুরক্ষা ডেটা সুরক্ষা গবেষণা নীতিশাস্ত্র বৈদ্যুতিন স্বাস্থ্য রেকর্ড