De-identification
شناخت ختم کرنا وہ عمل ہے جو کسی کی ذاتی شناخت کو ظاہر ہونے سے روکنے کے لیے استعمال ہوتا ہے۔ مثال کے طور پر، تحقیقی شرکاء کی رازداری کو برقرار رکھنے کے لیے انسانی موضوع کی تحقیق کے دوران تیار کردہ ڈیٹا کی شناخت ختم کی جا سکتی ہے۔ ایچ آئی پی اے اے کے قواعد و ضوابط کی تعمیل کے لیے حیاتیاتی ڈیٹا کی شناخت ختم کی جا سکتی ہے جو مریض کی رازداری کے قوانین کی وضاحت اور تعین کرتے ہیں۔ جب میٹا ڈیٹا یا شناخت کے بارے میں عمومی ڈیٹا پر لاگو ہوتا ہے، تو اس عمل کو ڈیٹا گمنام کے نام سے بھی جانا جاتا ہے۔ عام حکمت عملیوں میں ذاتی شناخت کاروں کو حذف کرنا یا چھپانا شامل ہے، جیسے کہ ذاتی نام، اور نیم شناخت کاروں کو دبانا یا عام کرنا، جیسے کہ تاریخ پیدائش۔ افراد کی شناخت کے لیے غیر شناخت شدہ ڈیٹا کا استعمال کرنے کے الٹا عمل کو ڈیٹا کی دوبارہ شناخت کے نام سے جانا جاتا ہے۔ کامیاب دوبارہ شناختوں سے شناخت کی تاثیر پر شک پیدا ہوتا ہے۔ چودہ الگ الگ دوبارہ شناخت کے حملوں کے ایک منظم جائزے میں پایا گیا کہ "دوبارہ شناخت کی ایک اعلی شرح [.] پر اعداد و شمار پر چھوٹے پیمانے پر مطالعات کا غلبہ ہے جن کی شناخت موجودہ معیار کے مطابق نہیں کی گئی تھی۔" ڈی آئیڈینٹیفیکیشن کو ڈیٹا پرائیویسی کے تحفظ کے لیے ایک اہم نقطہ نظر کے طور پر اپنایا جاتا ہے۔ یہ عام طور پر مواصلات، ملٹی میڈیا، بائیو میٹرکس، بگ ڈیٹا، کلاؤڈ کمپیوٹنگ، ڈیٹا مائننگ، انٹرنیٹ، سوشل نیٹ ورکس، اور آڈیو ویڈیو نگرانی کے شعبوں میں استعمال ہوتا ہے۔ سروے ڈیزائن کرنے میں مثالیں جب سروے کیے جاتے ہیں، جیسے مردم شماری، تو وہ لوگوں کے ایک مخصوص گروہ کے بارے میں معلومات اکٹھا کرتے ہیں۔ شرکت کی حوصلہ افزائی کرنے اور سروے کے جواب دہندگان کی رازداری کے تحفظ کے لیے، محققین سروے کو اس طرح سے ڈیزائن کرنے کی کوشش کرتے ہیں کہ جب لوگ کسی سروے میں حصہ لیں تو کسی بھی شریک کے انفرادی ردعمل کو شائع شدہ ڈیٹا سے ملانا ممکن نہ ہو۔ معلومات استعمال کرنے سے پہلے جب کوئی آن لائن شاپنگ ویب سائٹ اپنے صارفین کی ترجیحات اور خریداری کی عادات کو جاننا چاہتی ہے، تو وہ اپنے ڈیٹا بیس سے صارفین کا ڈیٹا بازیافت کرنے اور ان پر تجزیہ کرنے کا فیصلہ کرتی ہے۔ ذاتی ڈیٹا کی معلومات میں ذاتی شناخت کار شامل ہیں جو براہ راست اس وقت جمع کیے گئے تھے جب صارفین نے اپنے اکاؤنٹس بنائے تھے۔ ویب سائٹ کو اپنے صارفین کی رازداری کی خلاف ورزی سے بچنے کے لیے ڈیٹا ریکارڈ کا تجزیہ کرنے سے پہلے ڈی آئیڈینٹیفیکیشن تکنیک کے ذریعے ڈیٹا کو پہلے سے سنبھالنے کی ضرورت ہے۔ نام ظاہر نہ کرنے سے مراد کسی مطالعے میں ڈیٹا شراکت دار کی شناخت سے ڈیٹا سیٹ کو ناقابل واپسی طور پر الگ کرنا ہے تاکہ مستقبل میں کسی بھی دوبارہ شناخت کو روکا جا سکے، یہاں تک کہ مطالعہ کے منتظمین کے ذریعہ بھی کسی بھی حالت میں۔ شناخت ختم کرنے میں شناخت کی معلومات کو محفوظ رکھنا بھی شامل ہو سکتا ہے جسے بعض حالات میں صرف ایک قابل اعتماد فریق کے ذریعے دوبارہ منسلک کیا جا سکتا ہے۔ ٹیکنالوجی کمیونٹی میں اس بات پر بحث چل رہی ہے کہ آیا وہ ڈیٹا جسے دوبارہ منسلک کیا جا سکتا ہے، یہاں تک کہ کسی قابل اعتماد فریق کے ذریعے بھی، اسے کبھی غیر شناخت شدہ سمجھا جانا چاہیے۔ تکنیکیں شناخت کو ختم کرنے کی عام حکمت عملی ذاتی شناخت کاروں کو چھپانا اور نیم شناخت کاروں کو عام کرنا ہے۔ فرضی نام کاری بنیادی تکنیک ہے جو ڈیٹا ریکارڈز سے ذاتی شناخت کاروں کو چھپانے کے لیے استعمال ہوتی ہے اور عام طور پر نیم شناخت کاروں کو عام کرنے کے لیے کے-نامکاری کو اپنایا جاتا ہے۔ فرضی نام اصلی ناموں کو عارضی آئی ڈی سے بدل کر کیا جاتا ہے۔ یہ افراد کو نامعلوم بنانے کے لیے ذاتی شناخت کاروں کو حذف یا ماسک کرتا ہے۔ یہ طریقہ وقت کے ساتھ ساتھ فرد کے ریکارڈ کو ٹریک کرنا ممکن بناتا ہے حالانکہ ریکارڈ کو اپ ڈیٹ کیا جائے گا۔ تاہم، یہ فرد کو شناخت ہونے سے نہیں روک سکتا اگر ڈیٹا ریکارڈ میں صفات کے کچھ مخصوص امتزاج بالواسطہ طور پر فرد کی شناخت کرتے ہیں۔ k-anonymization k-anonymization ان صفات کی وضاحت کرتا ہے جو بالواسطہ طور پر فرد کی شناخت کو نیم شناخت کاروں (QI) کے طور پر اشارہ کرتی ہیں اور کم از کم k افراد کو QI اقدار کا ایک ہی مجموعہ بنا کر ڈیٹا سے نمٹتی ہیں۔ کیو آئی اقدار کو مخصوص معیارات کے مطابق سنبھالا جاتا ہے۔ مثال کے طور پر، k-anonymization ریکارڈز میں کچھ اصل ڈیٹا کو نئی رینج ویلیوز سے بدل دیتا ہے اور کچھ ویلیوز کو غیر تبدیل کر دیتا ہے۔ کیو آئی اقدار کا نیا مجموعہ فرد کو شناخت ہونے سے روکتا ہے اور ڈیٹا ریکارڈ کو تباہ کرنے سے بھی بچتا ہے۔ غیر شناخت میں تحقیق زیادہ تر صحت سے متعلق معلومات کے تحفظ کے لیے کی جاتی ہے۔ کچھ کتب خانوں نے اپنے قارئین کی رازداری کو محفوظ رکھنے کے لیے صحت کی دیکھ بھال کی صنعت میں استعمال ہونے والے طریقے اپنائے ہیں۔ بڑے اعداد و شمار میں، افراد اور تنظیموں کے ذریعہ شناخت کو بڑے پیمانے پر اپنایا جاتا ہے۔ سوشل میڈیا، ای کامرس، اور بگ ڈیٹا کی ترقی کے ساتھ، بعض اوقات ڈی آئیڈینٹیفیکیشن کی ضرورت ہوتی ہے اور اکثر ڈیٹا پرائیویسی کے لیے استعمال کیا جاتا ہے جب صارفین کا ذاتی ڈیٹا کمپنیوں یا تھرڈ پارٹی تنظیموں کے ذریعے اکٹھا کیا جاتا ہے جو اپنے ذاتی استعمال کے لیے اس کا تجزیہ کریں گے۔ اسمارٹ شہروں میں، رہائشیوں، کارکنوں اور زائرین کی رازداری کے تحفظ کے لیے شناخت ختم کرنے کی ضرورت پڑ سکتی ہے۔ سخت ضابطے کے بغیر، شناخت ختم کرنا مشکل ہو سکتا ہے کیونکہ سینسر اب بھی رضامندی کے بغیر معلومات اکٹھا کر سکتے ہیں۔ حدود جب بھی کوئی شخص جینیات کی تحقیق میں حصہ لیتا ہے، حیاتیاتی نمونے کے عطیہ کے نتیجے میں اکثر ذاتی ڈیٹا کی بڑی مقدار پیدا ہوتی ہے۔ اس طرح کے اعداد و شمار کی شناخت کرنا منفرد طور پر مشکل ہے۔ بائیو اسپیسیمینز میں جینو ٹائپک معلومات کی بڑی مقدار، وہ تعلقات جو نمونوں کو اکثر طبی تاریخ سے ہوتے ہیں، اور ڈیٹا مائننگ کے لیے جدید بائیو انفارمیٹکس ٹولز کی آمد کی وجہ سے جینیاتی ڈیٹا کا نام ظاہر کرنا خاص طور پر مشکل ہے۔ ایسے مظاہرے ہوئے ہیں کہ جینو ٹائپک ڈیٹا سیٹوں کے مجموعی مجموعے میں افراد کے ڈیٹا کو نمونہ عطیہ دہندگان کی شناخت سے جوڑا جا سکتا ہے۔ کچھ محققین نے تجویز کیا ہے کہ جینیات کی تحقیق میں شرکاء سے یہ وعدہ کرنا کبھی معقول نہیں ہے کہ وہ اپنا نام ظاہر نہ کر سکیں، لیکن اس کے بجائے، ایسے شرکاء کو شناخت ختم کرنے کے عمل میں کوڈڈ شناخت کاروں کے استعمال کی حدود سکھائی جانی چاہئیں۔ ریاستہائے متحدہ امریکہ میں شناخت کے قوانین مئی 2014 میں، ریاستہائے متحدہ کے صدر کی کونسل آف ایڈوائزرز برائے سائنس اینڈ ٹیکنالوجی نے شناخت کو "اضافی تحفظ کے طور پر کسی حد تک مفید" پایا لیکن "پالیسی کے لیے مفید بنیاد" نہیں پایا کیونکہ "یہ قریب قریب مستقبل کے دوبارہ شناخت کے طریقوں کے خلاف مضبوط نہیں ہے"۔ ایچ آئی پی اے اے پرائیویسی رول مریض کی رضامندی کی ضرورت کے بغیر صحت کے ڈیٹا کو ذمہ داری کے ساتھ استعمال کرنے اور ظاہر کرنے کا طریقہ کار فراہم کرتا ہے۔ یہ میکانزم دو ایچ آئی پی اے اے ڈی آئیڈینٹیفیکیشن معیارات-سیف ہاربر اور ایکسپرٹ ڈیٹرمینیشن میتھڈ پر مرکوز ہیں۔ محفوظ بندرگاہ مخصوص مریض شناخت کاروں کو ہٹانے پر انحصار کرتی ہے (مثال کے طور پر۔ نام، فون نمبر، ای میل ایڈریس وغیرہ۔ )، جبکہ ماہر تعین کے طریقہ کار کے لیے عام طور پر قبول شدہ شماریاتی اور سائنسی اصولوں اور طریقوں کے ساتھ علم اور تجربے کی ضرورت ہوتی ہے تاکہ ایسی معلومات فراہم کی جا سکیں جو انفرادی طور پر قابل شناخت نہ ہوں۔ محفوظ بندرگاہ کا طریقہ شناخت کو ختم کرنے کے لیے فہرست کے نقطہ نظر کا استعمال کرتا ہے اور اس کے دو تقاضے ہیں: ڈیٹا سے 18 عناصر کو ہٹانا یا عام کرنا۔ کہ احاطہ شدہ ادارے یا بزنس ایسوسی ایٹ کو اصل علم نہیں ہے کہ ڈیٹا میں موجود بقایا معلومات کو کسی فرد کی شناخت کے لیے اکیلے، یا دیگر معلومات کے ساتھ مل کر استعمال کیا جا سکتا ہے۔ سیف ہاربر شناخت کو ختم کرنے کے لیے ایک انتہائی تجویز کردہ نقطہ نظر ہے۔ اس طریقہ کار کے تحت، تمام تاریخوں کو سال میں عام کیا جانا چاہیے اور زپ کوڈز کو تین ہندسوں تک کم کیا جانا چاہیے۔ سیاق و سباق سے قطع نظر ڈیٹا پر بھی یہی نقطہ نظر استعمال کیا جاتا ہے۔ یہاں تک کہ اگر معلومات کو کسی قابل اعتماد محقق کے ساتھ شیئر کیا جانا ہے جو شدید سانس کے معاملات میں موسمی تغیرات کے اعداد و شمار کا تجزیہ کرنا چاہتا ہے اور اس طرح، ہسپتال میں داخلے کے مہینے کی ضرورت ہوتی ہے، تو یہ معلومات فراہم نہیں کی جا سکتی ؛ صرف داخلے کا سال برقرار رکھا جائے گا۔ ماہر کا تعین ماہر کا تعین شناخت کو ختم کرنے کے لیے خطرے پر مبنی نقطہ نظر اختیار کرتا ہے جو تحقیق کے موجودہ معیارات اور بہترین طریقوں کو لاگو کرتا ہے تاکہ اس امکان کا تعین کیا جا سکے کہ کسی شخص کی شناخت ان کی محفوظ صحت کی معلومات سے کی جا سکتی ہے۔ اس طریقہ کار کے لیے ضروری ہے کہ عام طور پر قبول شدہ شماریاتی اور سائنسی اصولوں اور طریقوں کے بارے میں مناسب علم اور تجربہ رکھنے والا شخص معلومات کو انفرادی طور پر قابل شناخت نہ بنائے۔ اس کی ضرورت ہوتی ہے: کہ خطرہ بہت کم ہے کہ معلومات کو اکیلے استعمال کیا جا سکتا ہے، یا دیگر معقول طور پر دستیاب معلومات کے ساتھ مل کر، ایک متوقع وصول کنندہ کے ذریعہ کسی ایسے فرد کی شناخت کے لیے جو معلومات کا موضوع ہے۔ تجزیہ کے طریقوں اور نتائج کو دستاویز کرتا ہے جو اس طرح کے عزم کا جواز پیش کرتے ہیں۔ لاشوں پر تحقیق الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈ ڈیٹا میں تحقیق کے بارے میں کلیدی قانون HIPAA پرائیویسی رول ہے۔ یہ قانون تحقیق کے لیے متوفی مضامین کے الیکٹرانک ہیلتھ ریکارڈ کے استعمال کی اجازت دیتا ہے (ایچ آئی پی اے اے پرائیویسی رول (سیکشن 164.512 (i) (1) (iii))۔ ایڈورسیریل اسٹیلومیٹری جینیاتی پرائیویسی شماریاتی افشاء کنٹرول حوالہ جات بیرونی لنکس ریاستہائے متحدہ کی حکومت کے شناخت کے معیارات پر ایک تربیتی سلسلہ محفوظ صحت سے متعلق معلومات کی رازداری ڈیٹا پروٹیکشن اخلاقیات کی شناخت کے طریقوں سے متعلق رہنمائی الیکٹرانک صحت کے ریکارڈ