ಡೇಟಾ ಗೌಪ್ಯತೆ, ಸುರಕ್ಷಿತ ಪರಿಕರ ಆಯ್ಕೆ ಮತ್ತು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ

ಲಾಭಗಳು:

• ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧನಗಳಿಗೆ ಗ್ರಾಹಕರ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡುವ ಮೊದಲು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯತೆಯ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ
• ಗೌಪ್ಯತೆ, ಡೇಟಾ ಧಾರಣ ಮತ್ತು ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಬಳಕೆಯಲ್ಲಿ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ AI ಪರಿಕರಗಳ ನಡುವಿನ ವ್ಯತ್ಯಾಸವನ್ನು ಗುರುತಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
• KVKK ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ ಡೇಟಾ ಉಲ್ಲಂಘನೆ, ಧಾರಣ ಅವಧಿ ಮತ್ತು ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಹಂಚಿಕೆ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ

ವಿಮೆಯು ಅತ್ಯಂತ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವ ವೃತ್ತಿಗಳಲ್ಲಿ ಒಂದಾಗಿದೆ. ವಿಮಾ ಫೈಲ್; ಇದು ಗುರುತಿನ ಮಾಹಿತಿ, ವಿಳಾಸ, ಆದಾಯ, ಬ್ಯಾಂಕ್ ಖಾತೆ, ಆರೋಗ್ಯ ಇತಿಹಾಸ, ಹಾನಿ ದಾಖಲೆಗಳು, ಪರವಾನಗಿ ಫಲಕ, ಶೀರ್ಷಿಕೆ ಪತ್ರ ಮತ್ತು ಕುಟುಂಬದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಒಳಗೊಂಡಿರಬಹುದು. ಈ ಕೆಲವು ಡೇಟಾವು KVKK (ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕಾನೂನು) ನಲ್ಲಿ "ವಿಶೇಷ ಸ್ವಭಾವದ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ" ಎಂದು ಹೆಚ್ಚಿನ ರಕ್ಷಣೆಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ; ಆರೋಗ್ಯ, ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಮತ್ತು ಅಂತಹುದೇ ಡೇಟಾ ಇದಕ್ಕೆ ವಿಶಿಷ್ಟ ಉದಾಹರಣೆಗಳಾಗಿವೆ. ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಉಪಕರಣಗಳನ್ನು (ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಕ್ಲೌಡ್-ಆಧಾರಿತವಾದವುಗಳು) ಬಳಸುವಾಗ ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಿಯಂತ್ರಿತವಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುವುದು ಉಲ್ಲಂಘನೆ ಮತ್ತು ನಂಬಿಕೆಯ ನಷ್ಟದ ಗಂಭೀರ ಅಪಾಯವಾಗಿದೆ. ಒಮ್ಮೆ ಸೋರಿಕೆಯಾದ ನಂತರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಈ ಘಟಕದಲ್ಲಿ, ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ನೀಡುವ ಮೊದಲು ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವುದು (ವೈಯಕ್ತಿಕವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು), ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಮತ್ತು ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಪರಿಕರಗಳ ನಡುವಿನ ಗೌಪ್ಯತೆ ವ್ಯತ್ಯಾಸಗಳು ಮತ್ತು KVKK ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ ಡೇಟಾ ಉಲ್ಲಂಘನೆ, ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಹಂಚಿಕೆಯ ಅಪಾಯಗಳನ್ನು ಹೇಗೆ ನಿರ್ವಹಿಸುವುದು ಎಂಬುದನ್ನು ನೀವು ಕಲಿಯುವಿರಿ. ಈ ಘಟಕವು ಕಾನೂನು ಸಲಹೆಯಲ್ಲ; ಸಾಮಾನ್ಯ ತತ್ವಗಳನ್ನು ವಿವರಿಸುತ್ತದೆ, ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲಿ ಅನುಸರಣೆ/ಕಾನೂನು ಇಲಾಖೆಯನ್ನು ಸಂಪರ್ಕಿಸಿ.

ಗೌಪ್ಯತೆ ಏಕೆ ನಿರ್ಣಾಯಕ: ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಗಳು

ವಿಮೆಯಲ್ಲಿ, ರಕ್ಷಣೆಯ ಮಟ್ಟಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸುವುದು ಅವಶ್ಯಕ:

• ಗುರುತಿನ ಡೇಟಾ: ಹೆಸರು, ಉಪನಾಮ, ಟಿಆರ್ ಐಡಿ ಸಂಖ್ಯೆ, ಹುಟ್ಟಿದ ದಿನಾಂಕ, ಸಂಪರ್ಕ. ಇದು ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಗುರುತಿಸುತ್ತದೆ.
• ಹಣಕಾಸಿನ ಡೇಟಾ: ಆದಾಯ, ಬ್ಯಾಂಕ್ ಖಾತೆ, ಪಾವತಿ ಇತಿಹಾಸ. ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ.
• ವಿಶೇಷ ಗುಣಮಟ್ಟದ ಡೇಟಾ: ಆರೋಗ್ಯ, ಬಯೋಮೆಟ್ರಿಕ್ ಡೇಟಾ. ಹೆಚ್ಚಿನ ರಕ್ಷಣೆ; ಸಂಸ್ಕರಣೆಗಾಗಿ ಕಠಿಣ ಷರತ್ತುಗಳು (ಸ್ಪಷ್ಟ ಒಪ್ಪಿಗೆ ಅಥವಾ ಶಾಸನಬದ್ಧ ವಿನಾಯಿತಿ) ಅಗತ್ಯವಿದೆ.
• ಫೈಲ್ ಡೇಟಾ: ಪಾಲಿಸಿ ಸಂಖ್ಯೆ, ಪರವಾನಗಿ ಫಲಕ, ಶೀರ್ಷಿಕೆ ಪತ್ರ, ಹಾನಿ ವಿವರ. ಇತರರೊಂದಿಗೆ ಸಂಯೋಜಿಸಿದಾಗ, ಅದು ಗುರುತನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು.

ನೀವು ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ತಂದಾಗ ಸಂಭವಿಸುವ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯೇ ದೊಡ್ಡ ಅಪಾಯವಾಗಿದೆ. "45 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನ ಮಹಿಳೆ" ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿದ್ದರೂ, "45 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನ ಮಹಿಳೆ + ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪರವಾನಗಿ ಫಲಕ + ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವಿಳಾಸ" ಗುರುತನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು.

ಗಮನ: ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಿದ ನಂತರ "ಅಳಿಸು" ಎಂದು ಹೇಳುವುದು ಅದನ್ನು ಅಳಿಸುವುದಿಲ್ಲ. ಕೆಲವು ಉಪಕರಣಗಳು ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತವೆ ಮತ್ತು ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಸಹ ಬಳಸುತ್ತವೆ. ನಿಯಮ: ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ಕಳುಹಿಸಬೇಡಿ; ಕಳುಹಿಸುವ ಮೊದಲು ಅನಾಮಧೇಯತೆ ಬರುತ್ತದೆ.

ಅನಾಮಧೇಯತೆ: ಅದನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾಡುವುದು

ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸುವಿಕೆಯು ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುವುದು ಮತ್ತು ವಾಸ್ತವಿಕ ಸಮಾನದಿಂದ ಬದಲಾಯಿಸುವುದು; ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಗುಣಮಟ್ಟವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಂಡು ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಗುರುತಿಸಲಾಗದಂತೆ ಮಾಡುವುದು ಗುರಿಯಾಗಿದೆ. ಉತ್ತಮ ಅನಾಮಧೇಯತೆ:

• ಹೆಸರು, ಟಿಆರ್ ಐಡಿ, ದೂರವಾಣಿ, ವಿಳಾಸ, ನೀತಿ ಸಂಖ್ಯೆ, ಪರವಾನಗಿ ಫಲಕ ಮತ್ತು ಶೀರ್ಷಿಕೆ ಪತ್ರದ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತದೆ.
• ಅವರು ಅವುಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕವಾಗಿ ಅರ್ಥಪೂರ್ಣ ಸಮಾನದೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸುತ್ತಾರೆ: "45 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನವರು, ಪುರುಷ, ವಿಮಾ ಪಾಲಿಸಿ, ಸೆಂಟ್ರಲ್ ಅನಾಟೋಲಿಯಾ, ಏಕಪಕ್ಷೀಯ ಘರ್ಷಣೆ".
• ಇದು ಅಪರೂಪದ/ವಿಶಿಷ್ಟ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುತ್ತದೆ: ಬಹಳ ನಿರ್ದಿಷ್ಟವಾದ ವೃತ್ತಿ + ಬಹಳ ಚಿಕ್ಕ ಸ್ಥಳ, ಇದು ಕೇವಲ ಗುರುತನ್ನು ತೆರೆಯುತ್ತದೆ.
• ವೈದ್ಯಕೀಯ/ತಾಂತ್ರಿಕ ಅರ್ಥವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಂಡಿದೆ: ಉದಾಹರಣೆಗೆ "ಪೂರಕ ಆರೋಗ್ಯ, ಯೋಜಿತ ಮೂಳೆ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆ".

ಸಲಹೆ: ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿದ ನಂತರ, ನಿಮ್ಮನ್ನು ಕೇಳಿಕೊಳ್ಳಿ: "ಅಪರಿಚಿತರು ಈ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಓದಿದರೆ, ಅವರು ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಹುಡುಕಬಹುದೇ?" ಉತ್ತರ ಹೌದು ಎಂದಾದರೆ, ಮತ್ತಷ್ಟು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿ. ವಿಶೇಷವಾಗಿ ಅಪರೂಪದ ಸಂಯೋಜನೆಗಳು (ಸಣ್ಣ ಜಿಲ್ಲೆ + ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಘಟನೆ) ಅಪಾಯಕಾರಿ.

ಎಂಟರ್‌ಪ್ರೈಸ್ vs ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಪರಿಕರಗಳು

ಎಲ್ಲಾ AI ಪರಿಕರಗಳು ಒಂದೇ ಮಟ್ಟದ ಗೌಪ್ಯತೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲ. ಅವು ಮೂರು ಆಯಾಮಗಳಲ್ಲಿ ಭಿನ್ನವಾಗಿವೆ:

1. ಡೇಟಾ ಧಾರಣ: ಇದು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳುತ್ತದೆಯೇ ಮತ್ತು ಎಷ್ಟು ಸಮಯದವರೆಗೆ?
2. ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಿ: ಮಾದರಿಯನ್ನು ತರಬೇತಿ ಮಾಡಲು ಇದು ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸುತ್ತದೆಯೇ?
3. ಸ್ಥಳ ಮತ್ತು ಒಪ್ಪಂದ: ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗಿದೆ, ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಒಪ್ಪಂದವಿದೆಯೇ?

ಸಾಂಸ್ಥಿಕ (ಸಂಸ್ಥೆಯ ಕರಾರಿನ, ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಭರವಸೆಗಳು) ಉಪಕರಣಗಳು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸದಿರುವ ಮತ್ತು ಸಂಗ್ರಹಿಸದಿರುವ ಮಿತಿಗಳನ್ನು ನೀಡುತ್ತವೆ. ಸಾರ್ವಜನಿಕ, ಉಚಿತ ಉಪಕರಣಗಳು ಇನ್ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸಬಹುದು ಮತ್ತು ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಬಹುದು. ನಿಯಮ: ಸಂವೇದನಾಶೀಲ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಸ್ಥೆ-ಅನುಮೋದಿತ, ಒಪ್ಪಂದದ ವಿಧಾನಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಅನಾಮಧೇಯ ರೂಪದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನುಮೋದಿಸದ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ನಮೂದಿಸುವುದರಿಂದ ಡೇಟಾ ಪ್ರೊಸೆಸರ್ ಅನ್ನು ಲೆಕ್ಕಪರಿಶೋಧನೆ ಮಾಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ಹಂತ ಹಂತವಾಗಿ: ಗೌಪ್ಯ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಕೆಲಸ ಮಾಡುವುದು

1. ಡೇಟಾವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ. ಗುರುತು / ಹಣಕಾಸು / ವಿಶೇಷ ಗುಣಮಟ್ಟ / ಫೈಲ್ ಡೇಟಾ.
2. ಅಗತ್ಯ ಪರೀಕ್ಷೆ. ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಈ ಡೇಟಾ ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ? ಇಲ್ಲದಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ಬಳಸಬೇಡಿ.
3. ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸು. ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ, ವಾಸ್ತವಿಕ ಸಮಾನತೆಯನ್ನು ಬದಲಿಸಿ, ಅಪರೂಪದ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿ.
4. ವಾಹನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆಮಾಡಿ. ಏಜೆನ್ಸಿ-ಅನುಮೋದಿತ, ಗುತ್ತಿಗೆ ಪಡೆದ ವಾಹನಗಳು ಮಾತ್ರ; ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಉಪಕರಣಕ್ಕೆ ಯಾವುದೇ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾ ಲಭ್ಯವಿಲ್ಲ.
5. ಕನಿಷ್ಠ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ. ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಕನಿಷ್ಠ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಿ.
6. ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ. ನೀವು ಔಟ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತೀರಿ, ನೀವು ಅದನ್ನು ಯಾರೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳುತ್ತೀರಿ; KVKK ಧಾರಣ ಅವಧಿ ಮತ್ತು ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ನಿಯಮಗಳನ್ನು ಅನುಸರಿಸಿ. ನಿಮ್ಮ ಗುರುತು ಬಿಡಿ.

ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು

ಪ್ರಕರಣ 1 - ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸುವುದು. ಕ್ಲೈಮ್‌ಗಳ ತಜ್ಞರು ಸಂಕೀರ್ಣವಾದ ಆರೋಗ್ಯ ವಿಮಾ ಫೈಲ್‌ನ ಬಗ್ಗೆ AI ಅನ್ನು ಕೇಳಲು ಬಯಸಿದ್ದರು. ವಿಮೆದಾರರ ಹೆಸರು, ಐಡಿ ಮತ್ತು ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಬರೆಯುವ ಬದಲು, ಅವರು "52 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸು, ಮಹಿಳೆ, ಪೂರಕ ಆರೋಗ್ಯ ನೀತಿ, ಯೋಜಿತ ಹೃದಯ ಕವಾಟ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆ, ವಿವಾದಿತ ಮೊತ್ತ" ಎಂಬ ಅನಾಮಧೇಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಸೃಷ್ಟಿಸಿದರು. ಉತ್ಪಾದನೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ಕಡಿಮೆಯಾಗಿಲ್ಲ; ಖಾಸಗಿ ಡೇಟಾ ಯಾವುದೇ ಕ್ಲೌಡ್‌ಗೆ ಹೋಗಲಿಲ್ಲ. ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾವು ಹೆಚ್ಚಿನ ರಕ್ಷಣೆಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ; ಈ ಅಭ್ಯಾಸವು ಉಲ್ಲಂಘನೆಯನ್ನು ತಡೆಯುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 2 - ಅಪರೂಪದ ಸಂಯೋಜನೆಯ ಬಲೆ. "38 ವರ್ಷ, ಮಹಿಳೆ, [ಬಹಳ ಚಿಕ್ಕ ಕೌಂಟಿಯಲ್ಲಿ] ಮಾತ್ರ ಔಷಧಿಕಾರ, ವೃತ್ತಿಪರ ಹೊಣೆಗಾರಿಕೆ ನೀತಿ," ಒಬ್ಬ ತಜ್ಞರು ಬರೆದಿದ್ದಾರೆ. ಇದು ತಾಂತ್ರಿಕವಾಗಿ ಹೆಸರನ್ನು ಹೊಂದಿಲ್ಲದಿದ್ದರೂ, ಆ ಜಿಲ್ಲೆಯ ಏಕೈಕ ಔಷಧಿಕಾರನಾಗಿದ್ದರಿಂದ ಅದು ಅವನ ಗುರುತನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಿತು. ತಜ್ಞರು ಇದನ್ನು ಗಮನಿಸಿದರು ಮತ್ತು ಇದನ್ನು "ಸಣ್ಣ ವಸಾಹತು, ಆರೋಗ್ಯ ವೃತ್ತಿ" ಎಂದು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿದರು. ಅನಾಮಧೇಯತೆಯು ಕೇವಲ ಹೆಸರನ್ನು ಅಳಿಸುವುದಲ್ಲ, ಅದು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ನಾಶಪಡಿಸುತ್ತದೆ.

ಪ್ರಕರಣ 3 - ತಪ್ಪಾದ ಉಪಕರಣದ ಆಯ್ಕೆ. ವೇಗಕ್ಕಾಗಿ, ಉದ್ಯೋಗಿಯು ಗ್ರಾಹಕರ ಕ್ಲೈಮ್ ಸ್ಥಗಿತವನ್ನು ಉಚಿತ, ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಅಪ್‌ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತಾರೆ. ತಂಡದ ನೀತಿಯು ಜಾರಿಗೆ ಬರುತ್ತದೆ: ಗ್ರಾಹಕರ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಸ್ಥೆ-ಅನುಮೋದಿತ, ಒಪ್ಪಂದದ ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಉದ್ಯೋಗಿ ಮೊದಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿದರು ಮತ್ತು ನಂತರ ಅದನ್ನು ಅನುಮೋದಿತ ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ರನ್ ಮಾಡಿದರು. ಅನುಮೋದಿಸದ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸಿದರೆ, ಡೇಟಾ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಬಳಕೆಯ ಅಪಾಯವನ್ನು ನಿಯಂತ್ರಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.

ನಕಲಿಸಬಹುದಾದ ನಾಲ್ಕು ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್‌ಗಳು

1) ಅನಾಮಧೇಯ ಸಹಾಯಕ:

ಕೆಳಗಿನ ಪಠ್ಯದಿಂದ ಎಲ್ಲಾ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮತ್ತು ಗುರುತಿಸುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ: ಹೆಸರು, ಉಪನಾಮ, ID, ಜನ್ಮ ದಿನಾಂಕ, ದೂರವಾಣಿ, ವಿಳಾಸ, ನೀತಿ ಸಂಖ್ಯೆ, ಪರವಾನಗಿ ಫಲಕ, ಶೀರ್ಷಿಕೆ ಪತ್ರ, IBAN. ಅವುಗಳನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಅರ್ಥದೊಂದಿಗೆ ವಾಸ್ತವಿಕ ಸಮಾನದೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಿ (ಉದಾ. "45 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನವರು, ಪುರುಷ, ವಿಮಾ ಪಾಲಿಸಿ, ಏಕಪಕ್ಷೀಯ ಘರ್ಷಣೆ"). ಅಪರೂಪದ/ವಿಶಿಷ್ಟ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿ (ಸಣ್ಣ ಸ್ಥಳ + ವಿಶೇಷ ಉದ್ಯೋಗ). ವೈದ್ಯಕೀಯ/ತಾಂತ್ರಿಕ ಅರ್ಥವನ್ನು ಉಳಿಸಿಕೊಳ್ಳಿ. ಪಠ್ಯ: [ಅಂಟಿಸಿ]

2) ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಪರಿಶೀಲನೆ:

ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ಈ ಕೆಳಗಿನ ಅನಾಮಧೇಯ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ: [ಪಠ್ಯ]ಕೇಳಿ: ಈ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಹೊಂದಿರುವ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಅಪರಿಚಿತರು ಹುಡುಕಬಹುದೇ? ಅಪರೂಪದ ಸಂಯೋಜನೆ (ಸಣ್ಣ ವಸಾಹತು + ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ವೃತ್ತಿ/ಘಟನೆ), ಅನನ್ಯ ದಿನಾಂಕ ಅಥವಾ ಮೊತ್ತವಿದೆಯೇ? ಪ್ರತಿ ಅಪಾಯಕಾರಿ ಅಂಶವನ್ನು ಹೈಲೈಟ್ ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಹೆಚ್ಚು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸುವುದು ಹೇಗೆ ಎಂದು ಸೂಚಿಸಿ.

3) ಡೇಟಾ ಅವಶ್ಯಕತೆ ಮತ್ತು ವರ್ಗೀಕರಣ:

ಕೆಳಗಿನ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಅಗತ್ಯವಿರುವ ಡೇಟಾವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ ಮತ್ತು ಅಗತ್ಯವಾಗಿ ಪರೀಕ್ಷಿಸಿ: ಕಾರ್ಯ: [ವಿವರಣೆ] ನನ್ನಲ್ಲಿರುವ ಡೇಟಾ: [ಪಟ್ಟಿ] ಪ್ರತಿ ಡೇಟಾಗೆ: ಪ್ರಕಾರ (ಗುರುತಿನ/ಹಣಕಾಸು/ವಿಶೇಷ/ಫೈಲ್), ಈ ಕಾರ್ಯಕ್ಕೆ ಇದು ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ (ಹೌದು/ಇಲ್ಲ), ಅಗತ್ಯವಿದ್ದರೆ, ಅದನ್ನು ಅನಾಮಧೇಯವಾಗಿ ಹೇಗೆ ಬಳಸುವುದು. ಅನಗತ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು "ಬಳಸಬೇಡಿ" ಎಂದು ಗುರುತಿಸಿ.

4) ವಾಹನ ಆಯ್ಕೆ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ:

ವಿಮಾ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ AI ಉಪಕರಣವನ್ನು ಬಳಸುವ ಮೊದಲು ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿ. ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಸೇರಿಸಿ: ವಾಹನವನ್ನು ಸಂಸ್ಥೆಯು ಅನುಮೋದಿಸಿದೆಯೇ? ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣಾ ಒಪ್ಪಂದವಿದೆಯೇ? ಇದು ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಇನ್‌ಪುಟ್ ಅನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆಯೇ/ಬಳಸುತ್ತದೆಯೇ? ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ? ಯಾವ ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರಕ್ಕೆ ಇದು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆ/ಅನುಚಿತವಾಗಿದೆ? ಅನಾಮಧೇಯತೆ ಸಾಕೇ?

ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್

ದುರ್ಬಲ: "ಕ್ಲೈಂಟ್ ಅಹ್ಮೆತ್ ಯೆಲ್ಮಾಜ್ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ (TC 123..., ವೈದ್ಯಕೀಯ ವರದಿ ಲಗತ್ತಿಸಲಾಗಿದೆ)."

ಸಮಸ್ಯೆ: ಗುರುತು ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ (ಆರೋಗ್ಯ) ಡೇಟಾವನ್ನು ನೇರವಾಗಿ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲಾಗುತ್ತದೆ; KVKK ಉಲ್ಲಂಘನೆಯ ದೊಡ್ಡ ಅಪಾಯ.

ಪ್ರಬಲ: "ಕೆಳಗಿನ ಅನಾಮಧೇಯ ಸಂದರ್ಭವನ್ನು ಪರಿಗಣಿಸಿ: ವಯಸ್ಸು 52, ಹೆಣ್ಣು, ಪೂರಕ ಆರೋಗ್ಯ ನೀತಿ, ಯೋಜಿತ ಶಸ್ತ್ರಚಿಕಿತ್ಸೆ, ಮೊತ್ತದ ವಿವಾದ. ಗುರುತಿಸುವ ಮಾಹಿತಿಯಿಲ್ಲ."

ಇದು ಏಕೆ ಒಳ್ಳೆಯದು: ವಿಶ್ಲೇಷಣಾತ್ಮಕ ಅರ್ಥವನ್ನು ಸಂರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ, ಗುರುತು ಮತ್ತು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಲಾಗಿಲ್ಲ.

ಹೋಲಿಕೆ ಚಾರ್ಟ್

ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರ

ರಕ್ಷಣೆ ಮಟ್ಟ

ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಿ

ಹೆಸರು/TC/ಸಂಪರ್ಕ

ಹೆಚ್ಚು

ತೆಗೆದುಹಾಕಿ, ಸಮಾನವಾಗಿ ಇರಿಸಿ

ಹಣಕಾಸು (ಆದಾಯ/IBAN)

ಹೆಚ್ಚು

ತೆಗೆದುಹಾಕಿ/ಸಾಮಾನ್ಯಗೊಳಿಸಿ

ಆರೋಗ್ಯ/ವಿಶೇಷ ಅರ್ಹತೆಗಳು

ಅತ್ಯಧಿಕ

ಎಂದಿಗೂ ಕಚ್ಚಾ ಅಲ್ಲ; ಅನಾಮಧೇಯ + ಅನುಮೋದಿತ ವಾಹನ

ನೀತಿ ಸಂಖ್ಯೆ/ಫಲಕ/ಶೀರ್ಷಿಕೆ ಪತ್ರ

ಮಧ್ಯಮ-ಎತ್ತರದ

ತೆಗೆದುಹಾಕಿ; ಕೇವಲ ಅಪಾಯಕಾರಿ

ಒಟ್ಟು/ಅಂಕಿಅಂಶಗಳು

ಕಡಿಮೆ

ಲಭ್ಯವಿದೆ (ಯಾವುದೇ ಸಂಪರ್ಕವಿಲ್ಲದಿದ್ದರೆ)

ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು

• ಕಚ್ಚಾ ವೈಯಕ್ತಿಕ/ಆರೋಗ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಂಟಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಅತ್ಯಂತ ಆಗಾಗ್ಗೆ ಮತ್ತು ಅತ್ಯಂತ ತೀವ್ರವಾದ ಉಲ್ಲಂಘನೆ.
• ಹೆಸರು ಡಿಲೀಟ್ ಮಾಡಿದರೆ ಸಾಕು ಎಂದುಕೊಂಡೆ. ಅಪರೂಪದ ಸಂಯೋಜನೆಗಳು ಇನ್ನೂ ಗುರುತನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸಬಹುದು.
• "ನಂತರ ಅಳಿಸು" ಎಂದು ಹೇಳುವುದನ್ನು ಅವಲಂಬಿಸಿದೆ. ಉಪಕರಣವು ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತಿರಬಹುದು/ಬಳಸುತ್ತಿರಬಹುದು.
• ಅನುಮೋದಿತವಲ್ಲದ/ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಚಾಲನೆ. ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಡೇಟಾ ಸಂಸ್ಕರಣೆ.
• ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ಔಟ್‌ಪುಟ್‌ನ ಅನಿಯಮಿತ ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಹಂಚಿಕೆ.

ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ

ವಿಮಾ ಡೇಟಾ ಬಹಳ ಸೂಕ್ಷ್ಮವಾಗಿದೆ; ಆರೋಗ್ಯದಂತಹ ವಿಶೇಷ ಡೇಟಾವು KVKK ಅಡಿಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಿನ ರಕ್ಷಣೆಗೆ ಒಳಪಟ್ಟಿರುತ್ತದೆ. AI ಗೆ ನೀಡುವ ಮೊದಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ, ಸವಾಲು ಮಾಡಿ ಮತ್ತು ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ: ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ, ವಾಸ್ತವಿಕ ಸಮಾನತೆಯನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿ, ಅಪರೂಪದ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿ. ಸಂಸ್ಥೆ-ಅನುಮೋದಿತ, ಒಪ್ಪಂದದ ಪರಿಕರಗಳಲ್ಲಿ ಮತ್ತು ಕನಿಷ್ಠ ಪ್ರಮಾಣದಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸಿ. KVKK ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ ಶೇಖರಣಾ ಅವಧಿ ಮತ್ತು ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿ ಮತ್ತು ಒಂದು ಜಾಡಿನ ಬಿಡಿ. ನಿರ್ದಿಷ್ಟ ಪ್ರಕರಣದಲ್ಲಿ ಅನುಸರಣೆ/ಕಾನೂನು ಸಮಾಲೋಚನೆ; ಸೋರಿಕೆಯಾದ ಡೇಟಾವನ್ನು ಹಿಂಪಡೆಯಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.

ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ

ನಿಜವಾದ ಹಾನಿ/ಉಲ್ಲೇಖ ಪಠ್ಯವನ್ನು ಪಡೆಯಿರಿ (ಪರೀಕ್ಷಾ ಉದ್ದೇಶಗಳಿಗಾಗಿ). ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ #1 ನೊಂದಿಗೆ ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸಿ, ನಂತರ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ #2 ನೊಂದಿಗೆ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಯನ್ನು ಪರಿಶೀಲಿಸಿ: ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಬಹಿರಂಗಪಡಿಸುವ ಪಠ್ಯದಲ್ಲಿ ಇನ್ನೂ ಅಪರೂಪದ ಸಂಯೋಜನೆಗಳಿವೆಯೇ? ನೀವು ಕಂಡುಕೊಳ್ಳುವ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಅಪಾಯವನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿ. ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ ಸಂಖ್ಯೆ 4 ರೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಬಳಸುವ AI ಉಪಕರಣವನ್ನು ಸಹ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ: ಇದು ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾಗೆ ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆಯೇ?

ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ

• [ ] ನಾನು ಡೇಟಾವನ್ನು ಅವುಗಳ ಪ್ರಕಾರಗಳ ಪ್ರಕಾರ ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಅಗತ್ಯ ಪರೀಕ್ಷೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿದೆ; ನಾನು ಅನಗತ್ಯ ಡೇಟಾವನ್ನು ಬಳಸಿಲ್ಲ.
• [ ] ನಾನು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ವಾಸ್ತವಿಕ ಸಮಾನದೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಿದೆ.
• [ ] ನಾನು ಅಪರೂಪದ/ವಿಶಿಷ್ಟ ಸಂಯೋಜನೆಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಗುರುತಿಸುವಿಕೆ ಪರಿಶೀಲನೆ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು ಕಂಪನಿ-ಅನುಮೋದಿತ, ಒಪ್ಪಂದದ ವಾಹನಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಿದ್ದೇನೆ.
• [ ] ನಾನು KVKK ಗೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ಸಂಗ್ರಹಣೆ ಮತ್ತು ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಹಂಚಿಕೆಯನ್ನು ನಿರ್ವಹಿಸಿದ್ದೇನೆ; ನಾನು ಗುರುತು ಬಿಟ್ಟಿದ್ದೇನೆ.