De-identification
पहचान रद्द करना वह प्रक्रिया है जिसका उपयोग किसी की व्यक्तिगत पहचान को प्रकट होने से रोकने के लिए किया जाता है। उदाहरण के लिए, मानव विषय अनुसंधान के दौरान उत्पादित डेटा को अनुसंधान प्रतिभागियों की गोपनीयता को संरक्षित करने के लिए पहचाना जा सकता है। रोगी गोपनीयता कानूनों को परिभाषित और निर्धारित करने वाले एच. आई. पी. ए. ए. नियमों का पालन करने के लिए जैविक डेटा की पहचान की जा सकती है। जब मेटाडेटा या पहचान के बारे में सामान्य डेटा पर लागू किया जाता है, तो इस प्रक्रिया को डेटा अनामिकरण के रूप में भी जाना जाता है। सामान्य रणनीतियों में व्यक्तिगत पहचानकर्ताओं को हटाना या छिपाना शामिल है, जैसे कि व्यक्तिगत नाम, और जन्म तिथि जैसे अर्ध-पहचानकर्ताओं को दबाना या सामान्य बनाना। व्यक्तियों की पहचान करने के लिए अज्ञात डेटा का उपयोग करने की विपरीत प्रक्रिया को डेटा पुनः पहचान के रूप में जाना जाता है। सफल पुनः पहचान पहचान की प्रभावशीलता पर संदेह पैदा करती है। चौदह अलग-अलग पुनः पहचान हमलों की एक व्यवस्थित समीक्षा में पाया गया कि "एक उच्च पुनः पहचान दर [.] डेटा पर छोटे पैमाने के अध्ययनों पर हावी है जो मौजूदा मानकों के अनुसार पहचान से बाहर नहीं थे।" डी-आइडेंटिफिकेशन को डेटा गोपनीयता संरक्षण की दिशा में मुख्य दृष्टिकोणों में से एक के रूप में अपनाया जाता है। इसका उपयोग आमतौर पर संचार, मल्टीमीडिया, बायोमेट्रिक्स, बिग डेटा, क्लाउड कंप्यूटिंग, डेटा माइनिंग, इंटरनेट, सोशल नेटवर्क और ऑडियो-वीडियो निगरानी के क्षेत्र में किया जाता है। उदाहरण सर्वेक्षण तैयार करने में जब सर्वेक्षण किए जाते हैं, जैसे कि जनगणना, तो वे लोगों के एक विशिष्ट समूह के बारे में जानकारी एकत्र करते हैं। प्रतिभागिता को प्रोत्साहित करने और सर्वेक्षण उत्तरदाताओं की गोपनीयता की रक्षा करने के लिए, शोधकर्ता सर्वेक्षण को इस तरह से तैयार करने का प्रयास करते हैं कि जब लोग एक सर्वेक्षण में भाग लें, तो किसी भी प्रतिभागी की व्यक्तिगत प्रतिक्रिया (ओं) का किसी भी प्रकाशित डेटा के साथ मिलान करना संभव नहीं होगा। जानकारी का उपयोग करने से पहले जब कोई ऑनलाइन खरीदारी वेबसाइट अपने उपयोगकर्ताओं की प्राथमिकताओं और खरीदारी की आदतों को जानना चाहती है, तो वह अपने डेटाबेस से ग्राहकों के डेटा को पुनः प्राप्त करने और उन पर विश्लेषण करने का निर्णय लेती है। व्यक्तिगत डेटा जानकारी में व्यक्तिगत पहचानकर्ता शामिल हैं जो सीधे तब एकत्र किए गए थे जब ग्राहकों ने अपना खाता बनाया था। वेबसाइट को अपने ग्राहकों की गोपनीयता का उल्लंघन करने से बचने के लिए डेटा रिकॉर्ड का विश्लेषण करने से पहले डी-आइडेंटिफिकेशन तकनीकों के माध्यम से डेटा को पहले से संभालने की आवश्यकता है। बेनामीकरण बेनामीकरण भविष्य में किसी भी पुनः पहचान को रोकने के लिए एक अध्ययन में डेटा योगदानकर्ता की पहचान से एक डेटा सेट को अपरिवर्तनीय रूप से अलग करने को संदर्भित करता है, यहां तक कि किसी भी स्थिति में अध्ययन आयोजकों द्वारा भी। पहचान रद्द करने में पहचान करने वाली जानकारी को संरक्षित करना भी शामिल हो सकता है जिसे कुछ स्थितियों में केवल एक विश्वसनीय पक्ष द्वारा फिर से जोड़ा जा सकता है। प्रौद्योगिकी समुदाय में इस बात पर बहस चल रही है कि क्या किसी विश्वसनीय पक्ष द्वारा भी जिन डेटा को फिर से जोड़ा जा सकता है, उन्हें कभी भी पहचान से बाहर माना जाना चाहिए। तकनीक पहचान-विच्छेद की सामान्य रणनीतियाँ व्यक्तिगत पहचानकर्ताओं को छिपाना और अर्ध-पहचानकर्ताओं को सामान्य बनाना हैं। छद्मनामकरण मुख्य तकनीक है जिसका उपयोग डेटा रिकॉर्ड से व्यक्तिगत पहचानकर्ताओं को छिपाने के लिए किया जाता है और के-अनामकरण को आमतौर पर अर्ध-पहचानकर्ताओं को सामान्य बनाने के लिए अपनाया जाता है। छद्मनामकरण छद्मनामकरण एक अस्थायी आईडी के साथ वास्तविक नामों को बदलकर किया जाता है। यह व्यक्तियों को अज्ञात बनाने के लिए व्यक्तिगत पहचानकर्ताओं को हटा देता है या मास्क करता है। यह विधि समय के साथ व्यक्ति के रिकॉर्ड को ट्रैक करना संभव बनाती है, भले ही रिकॉर्ड को अपडेट किया जाएगा। हालाँकि, यह व्यक्ति की पहचान होने से नहीं रोक सकता है यदि डेटा रिकॉर्ड में विशेषताओं के कुछ विशिष्ट संयोजन अप्रत्यक्ष रूप से व्यक्ति की पहचान करते हैं। के-अनामिकरण के-अनामिकरण उन विशेषताओं को परिभाषित करता है जो अप्रत्यक्ष रूप से व्यक्ति की पहचान को अर्ध-पहचानकर्ताओं (क्यू. आई.) के रूप में इंगित करते हैं और कम से कम के व्यक्तियों को क्यू. आई. मूल्यों का समान संयोजन बनाकर डेटा से निपटते हैं। क्यू. आई. मानों को विशिष्ट मानकों का पालन करते हुए नियंत्रित किया जाता है। उदाहरण के लिए, के-अनामिकरण रिकॉर्ड में कुछ मूल डेटा को नए सीमा मूल्यों के साथ बदल देता है और कुछ मूल्यों को अपरिवर्तित रखता है। क्यू. आई. मानों का नया संयोजन व्यक्ति को पहचाने जाने से रोकता है और डेटा रिकॉर्ड को नष्ट करने से भी बचाता है। अनुप्रयोग पहचान रद्द करने में अनुसंधान ज्यादातर स्वास्थ्य जानकारी की सुरक्षा के लिए संचालित किया जाता है। कुछ पुस्तकालयों ने अपने पाठकों की गोपनीयता को संरक्षित करने के लिए स्वास्थ्य सेवा उद्योग में उपयोग किए जाने वाले तरीकों को अपनाया है। बिग डेटा में, व्यक्तियों और संगठनों द्वारा डी-आइडेंटिफिकेशन को व्यापक रूप से अपनाया जाता है। सोशल मीडिया, ई-कॉमर्स और बिग डेटा के विकास के साथ, कभी-कभी डी-आइडेंटिफिकेशन की आवश्यकता होती है और अक्सर डेटा गोपनीयता के लिए उपयोग किया जाता है जब उपयोगकर्ताओं का व्यक्तिगत डेटा कंपनियों या तीसरे पक्ष के संगठनों द्वारा एकत्र किया जाता है जो अपने स्वयं के व्यक्तिगत उपयोग के लिए इसका विश्लेषण करेंगे। स्मार्ट शहरों में, निवासियों, श्रमिकों और आगंतुकों की गोपनीयता की रक्षा के लिए पहचान रद्द करने की आवश्यकता हो सकती है। सख्त विनियमन के बिना, पहचान रद्द करना मुश्किल हो सकता है क्योंकि सेंसर अभी भी सहमति के बिना जानकारी एकत्र कर सकते हैं। सीमाएँ जब भी कोई व्यक्ति आनुवंशिकी अनुसंधान में भाग लेता है, तो एक जैविक नमूने के दान के परिणामस्वरूप अक्सर बड़ी मात्रा में व्यक्तिगत डेटा का निर्माण होता है। इस तरह के आंकड़ों की पहचान करना विशिष्ट रूप से मुश्किल है। बायोस्पेसिमेन्स में जीनोटाइपिक जानकारी की भारी मात्रा, नमूनों के अक्सर चिकित्सा इतिहास से संबंध और डेटा माइनिंग के लिए आधुनिक जैव सूचना विज्ञान उपकरणों के आगमन के कारण आनुवंशिक डेटा का अनामिकरण विशेष रूप से कठिन है। ऐसे प्रदर्शन हुए हैं कि जीनोटाइपिक डेटा सेट के समग्र संग्रह में व्यक्तियों के लिए डेटा को नमूना दाताओं की पहचान से जोड़ा जा सकता है। कुछ शोधकर्ताओं ने सुझाव दिया है कि आनुवंशिकी अनुसंधान में प्रतिभागियों से कभी भी यह वादा करना उचित नहीं है कि वे अपनी गुमनामी बनाए रख सकते हैं, लेकिन इसके बजाय, ऐसे प्रतिभागियों को डी-आइडेंटिफिकेशन प्रक्रिया में कोडित पहचानकर्ताओं का उपयोग करने की सीमाएँ सिखाई जानी चाहिए। संयुक्त राज्य अमेरिका में डी-आइडेंटिफिकेशन कानून मई 2014 में, संयुक्त राज्य अमेरिका के राष्ट्रपति की विज्ञान और प्रौद्योगिकी सलाहकार परिषद ने डी-आइडेंटिफिकेशन को "कुछ हद तक एक अतिरिक्त सुरक्षा के रूप में उपयोगी" पाया, लेकिन "नीति के लिए एक उपयोगी आधार" नहीं पाया क्योंकि "यह निकट-अवधि के भविष्य की पुनः पहचान विधियों के खिलाफ मजबूत नहीं है"। एच. आई. पी. ए. ए. गोपनीयता नियम रोगी की सहमति की आवश्यकता के बिना जिम्मेदारी से स्वास्थ्य डेटा का उपयोग और खुलासा करने के लिए तंत्र प्रदान करता है। ये तंत्र दो एच. आई. पी. ए. ए. डी-आइडेंटिफिकेशन मानकों-सेफ हार्बर और विशेषज्ञ निर्धारण विधि पर केंद्रित हैं। सुरक्षित बंदरगाह विशिष्ट रोगी पहचानकर्ताओं को हटाने पर निर्भर करता है (जैसे। नाम, फोन नंबर, ईमेल पता आदि। ), जबकि विशेषज्ञ निर्धारण विधि के लिए आम तौर पर स्वीकृत सांख्यिकीय और वैज्ञानिक सिद्धांतों और विधियों के साथ ज्ञान और अनुभव की आवश्यकता होती है ताकि व्यक्तिगत रूप से पहचान योग्य जानकारी प्रदान की जा सके। सुरक्षित बंदरगाह विधि पहचान हटाने के लिए एक सूची दृष्टिकोण का उपयोग करती है और इसकी दो आवश्यकताएँ हैंः डेटा से 18 तत्वों को हटाना या सामान्यीकरण। कि कवर की गई संस्था या व्यवसाय सहयोगी को वास्तविक जानकारी नहीं है कि डेटा में अवशिष्ट जानकारी का उपयोग अकेले या अन्य जानकारी के साथ संयोजन में किसी व्यक्ति की पहचान करने के लिए किया जा सकता है। सेफ हार्बर पहचान-विच्छेद के लिए एक अत्यधिक निर्देशात्मक दृष्टिकोण है। इस विधि के तहत, सभी तिथियों को वर्ष के लिए सामान्यीकृत किया जाना चाहिए और ज़िप कोड को तीन अंकों तक कम किया जाना चाहिए। संदर्भ की परवाह किए बिना डेटा पर एक ही दृष्टिकोण का उपयोग किया जाता है। यहां तक कि अगर जानकारी को एक विश्वसनीय शोधकर्ता के साथ साझा किया जाना है जो तीव्र श्वसन मामलों में मौसमी भिन्नताओं के लिए डेटा का विश्लेषण करना चाहता है और इस प्रकार, अस्पताल में भर्ती होने के महीने की आवश्यकता होती है, तो यह जानकारी प्रदान नहीं की जा सकती है; केवल प्रवेश के वर्ष को ही रखा जाएगा। विशेषज्ञ निर्धारण विशेषज्ञ निर्धारण पहचान-विच्छेद के लिए एक जोखिम-आधारित दृष्टिकोण लेता है जो इस संभावना को निर्धारित करने के लिए अनुसंधान से वर्तमान मानकों और सर्वोत्तम प्रथाओं को लागू करता है कि किसी व्यक्ति की पहचान उनकी संरक्षित स्वास्थ्य जानकारी से की जा सकती है। इस विधि के लिए आवश्यक है कि आम तौर पर स्वीकृत सांख्यिकीय और वैज्ञानिक सिद्धांतों और विधियों के उचित ज्ञान और अनुभव वाला व्यक्ति जानकारी को व्यक्तिगत रूप से पहचानने योग्य न बनाए। इसकी आवश्यकता हैः कि जोखिम बहुत कम है कि जानकारी का उपयोग अकेले किया जा सकता है, या अन्य उचित रूप से उपलब्ध जानकारी के साथ संयोजन में, एक प्रत्याशित प्राप्तकर्ता द्वारा एक व्यक्ति की पहचान करने के लिए जो जानकारी का विषय है; विश्लेषण के तरीकों और परिणामों का दस्तावेजीकरण करता है जो इस तरह के निर्धारण को उचित ठहराते हैं। इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड डेटा में अनुसंधान के बारे में प्रमुख कानून एच. आई. पी. ए. ए. गोपनीयता नियम है। यह कानून अनुसंधान के लिए मृत विषयों के इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड के उपयोग की अनुमति देता है (एच. आई. पी. ए. ए. गोपनीयता नियम (धारा 164.512 (i) (1) (iii))। यह भी देखें एडवर्सेरियल स्टाइलोमेट्री आनुवंशिक गोपनीयता सांख्यिकीय प्रकटीकरण नियंत्रण संदर्भ बाहरी लिंक संयुक्त राज्य सरकार पर एक प्रशिक्षण श्रृंखला पहचान मानकों की सुरक्षा संरक्षित स्वास्थ्य सूचना गोपनीयता डेटा संरक्षण नैतिकता की पहचान के लिए तरीकों के बारे में मार्गदर्शन इलेक्ट्रॉनिक स्वास्थ्य रिकॉर्ड