ಲಾಭಗಳು:
- KVKK ಮತ್ತು ತೆರಿಗೆ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಕಾನೂನು ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಬಾಧ್ಯತೆಯ ಚೌಕಟ್ಟಿನೊಳಗೆ ತೆರಿಗೆದಾರ ಮತ್ತು ಹಣಕಾಸಿನ ಡೇಟಾವನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ ಮತ್ತು ರಕ್ಷಣೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸುವುದು
- ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡುವ ಮೊದಲು ಅನಾಮಧೇಯತೆ, ಮರೆಮಾಚುವಿಕೆ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ/ಸಾಂಸ್ಥಿಕ ಪರಿಕರಗಳ ಆಯ್ಕೆಯ ಹಂತಗಳನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ
- ಗೌಪ್ಯತೆ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳ ಕಾನೂನು, ಅಪರಾಧ ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರ ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ತಿಳಿದುಕೊಳ್ಳುವ ಮೂಲಕ ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆಯಿಲ್ಲದ ಚಾಲನೆಯನ್ನು ತಪ್ಪಿಸುವ ಅಭ್ಯಾಸವನ್ನು ಪಡೆಯುವ ಸಾಮರ್ಥ್ಯ.
ವೃತ್ತಿಪರರು ತೆರಿಗೆದಾರರ ಅತ್ಯಂತ ನಿಕಟ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ನೋಡುತ್ತಾರೆ: ವಹಿವಾಟು, ಲಾಭ, ಬ್ಯಾಂಕ್ ಚಲನೆಗಳು, ಉದ್ಯೋಗಿ ವೇತನಗಳು, TR ID ಸಂಖ್ಯೆಗಳು, ಒಪ್ಪಂದಗಳು, ಪಾಲುದಾರಿಕೆ ರಚನೆಗಳು. ಈ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಎರಡು ಪ್ರತ್ಯೇಕ ಕಾನೂನು ಪದರಗಳಿಂದ ರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ: KVKK (ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ ಸಂರಕ್ಷಣಾ ಕಾನೂನು, ವೈಯಕ್ತಿಕ ಮಾಹಿತಿಯ ಅನಧಿಕೃತ ಸಂಸ್ಕರಣೆಯನ್ನು ನಿಷೇಧಿಸುವ ಕಾನೂನು) ಮತ್ತು ತೆರಿಗೆ ಕಾರ್ಯವಿಧಾನದ ಕಾನೂನಿನ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಬಾಧ್ಯತೆ (ತನ್ನ ಕರ್ತವ್ಯದಿಂದಾಗಿ ಅವನು/ಅವಳು ಕಲಿಯುವ ಮಾಹಿತಿಯನ್ನು ಗೌಪ್ಯವಾಗಿಡಲು ವೃತ್ತಿಪರರ ಬಾಧ್ಯತೆ). ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಯುಗದಲ್ಲಿ, ಈ ರಕ್ಷಣೆಯು ಹೊಸ ಬೆದರಿಕೆಯನ್ನು ಎದುರಿಸುತ್ತಿದೆ: ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಸಾಧನದಲ್ಲಿ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಂಟಿಸುವುದು. ಈ ಘಟಕದ ತತ್ವವು ಏಕವಾಗಿದೆ: AI ಅನ್ನು ಪ್ರವೇಶಿಸುವ ಮೊದಲು ಡೇಟಾವನ್ನು ರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ; ಮೇಲ್ವಿಚಾರಣೆ ಮಾಡದ ವಾಹನಕ್ಕೆ ಯಾವುದೇ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾ ಪ್ರವೇಶಿಸುವುದಿಲ್ಲ.
ಎರಡು-ಪದರದ ರಕ್ಷಣೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ಏಕೆ ಗಂಭೀರವಾಗಿ ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಬೇಕು
- KVKK ಲೇಯರ್: ನೈಜ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳಿಗೆ ಸೇರಿದ ಎಲ್ಲಾ ಮಾಹಿತಿ (ಹೆಸರು, TR ID, ಸಂಬಳ, ಸಂಪರ್ಕ) ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾ. ಅನಧಿಕೃತ ಪ್ರಕ್ರಿಯೆ, ವರ್ಗಾವಣೆ ಮತ್ತು ಅಸಮರ್ಪಕ ರಕ್ಷಣೆಯು ಆಡಳಿತಾತ್ಮಕ ದಂಡ ಮತ್ತು ಪರಿಹಾರಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುತ್ತದೆ.
- VUK ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಪದರ: ವೃತ್ತಿಪರರು ತೆರಿಗೆದಾರರ ಹಣಕಾಸಿನ ರಹಸ್ಯಗಳನ್ನು ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಹಂಚಿಕೊಳ್ಳಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ. ಉಲ್ಲಂಘನೆಯು ಕ್ರಿಮಿನಲ್ ಮತ್ತು ವೃತ್ತಿಪರ (ಶಿಸ್ತಿನ) ಪರಿಣಾಮಗಳನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತದೆ.
ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿ ಲಭ್ಯವಿರುವ AI ಉಪಕರಣದಲ್ಲಿ ಅಂಟಿಸಿದ ಪ್ರಾಯೋಗಿಕ ಬಾಕಿ ಅಥವಾ ವೇತನದಾರರನ್ನು "ಮೂರನೇ ವ್ಯಕ್ತಿಗೆ ವರ್ಗಾಯಿಸಲಾಗಿದೆ" ಎಂದು ಪರಿಗಣಿಸಬಹುದು. ಉಪಕರಣವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಅದನ್ನು ತರಬೇತಿಯಲ್ಲಿ ಬಳಸಲಾಗಿದೆಯೇ ಎಂಬುದು ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಅಸ್ಪಷ್ಟವಾಗಿರುತ್ತದೆ. ಈ ಅನಿಶ್ಚಿತತೆ ಮಾತ್ರ ಸಾಕಷ್ಟು ಅಪಾಯವಾಗಿದೆ.
ಗಮನ: "ಯಾರೂ ಅದನ್ನು ನೋಡುವುದಿಲ್ಲ" ಎಂಬ ಕಲ್ಪನೆಯು ಕಾನೂನು ರಕ್ಷಣೆಯಲ್ಲ. ಒಮ್ಮೆ ಡೇಟಾ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ವ್ಯವಸ್ಥೆಗೆ ಪ್ರವೇಶಿಸಿದರೆ, ಅದು ನಿಮ್ಮ ನಿಯಂತ್ರಣದಲ್ಲಿಲ್ಲ. ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯು ಅಪಾಯಕಾರಿ ಎಂದರೆ ಅದು ಸಂಭವಿಸುವ ಸಾಧ್ಯತೆಯಿಂದಾಗಿ ಅಲ್ಲ, ಆದರೆ ಅದು ಸಂಭವಿಸಿದ ನಂತರ ಅದನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
AI ಗೆ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡುವ ಮೊದಲು: ರಕ್ಷಣೆ ಹಂತಗಳು
- ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ. ನೀವು ಹೊಂದಿರುವ ಡೇಟಾವು ವೈಯಕ್ತಿಕ, ಆರ್ಥಿಕ ರಹಸ್ಯವೇ ಅಥವಾ ಸಾರ್ವಜನಿಕವೇ? ಅದಕ್ಕೆ ಅನುಗುಣವಾಗಿ ರಕ್ಷಣೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ನಿರ್ಧರಿಸಿ.
- ಪ್ರಶ್ನೆ ಅಗತ್ಯ. ಈ ಡೇಟಾವನ್ನು ಮಾದರಿಗೆ ನೀಡುವುದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ ಅಥವಾ ಅನಾಮಧೇಯ/ಸಾರಾಂಶದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಮಾಡಬಹುದೇ?
- ಅನಾಮಧೇಯ / ಮುಖವಾಡ. ಅವರ ಹೆಸರುಗಳು K1, K2; ಕಂಪನಿಗಳು Ş1, Ş2; ಟಿಆರ್ ಐಡಿ ಮತ್ತು ಖಾತೆ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮಾಸ್ಕ್ನೊಂದಿಗೆ ಬದಲಾಯಿಸಿ. ಪರೋಕ್ಷ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ವಿಶಿಷ್ಟ ವಿವರಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿ.
- ಸುರಕ್ಷಿತ ವಾಹನವನ್ನು ಆಯ್ಕೆ ಮಾಡಿ. ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಡೇಟಾ ಧಾರಣವನ್ನು ಖಾತರಿಪಡಿಸುವ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್/ಅನುಮೋದಿತ ಸಾಧನವನ್ನು ಬಳಸಿ.
- ಜಾಡು ಹಿಡಿದುಕೊಳ್ಳಿ. ನೀವು ಯಾವ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಿದ್ದೀರಿ ಮತ್ತು ಯಾವ ರಕ್ಷಣೆಯೊಂದಿಗೆ ರೆಕಾರ್ಡ್ ಮಾಡಿ.
ಡೇಟಾ ಪ್ರಕಾರ
ಉದಾಹರಣೆ
ಸಂರಕ್ಷಣೆ ವಿಧಾನ
ಗುರುತಿನ ಡೇಟಾ
ಹೆಸರು, ಟಿಆರ್ ಐಡಿ
ಮುಖವಾಡ/ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸು; ಎಂದಿಗೂ ಕಚ್ಚಾ ನೀಡುವುದಿಲ್ಲ
ಆರ್ಥಿಕ ರಹಸ್ಯ
ವಹಿವಾಟು, ಲಾಭ, ಬ್ಯಾಂಕ್
ಸಾರಾಂಶ/ಅನಾಮಧೇಯಗೊಳಿಸು; ಎಂಟರ್ಪ್ರೈಸ್ ವಾಹನ
ಸಂಬಂಧ ಡೇಟಾ
ಪಾಲುದಾರ, ಪೂರೈಕೆದಾರ
ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸು; ಅನನ್ಯ ವಿವರಗಳನ್ನು ತೆಗೆದುಹಾಕಿ
ಸಾರ್ವಜನಿಕ
ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸ್ ಶೀಟ್ ಘೋಷಿಸಿತು
ಸಾಮಾನ್ಯವಾಗಿ ಸಂಸ್ಕರಿಸಬಹುದು
ಆಚರಣೆಯಲ್ಲಿ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯನ್ನು ಹೇಗೆ ಮಾಡಲಾಗುತ್ತದೆ?
ಅನಾಮಧೇಯತೆಯು ದತ್ತಾಂಶವನ್ನು ಉಪಯುಕ್ತವಾಗಿಟ್ಟುಕೊಂಡು ಗುರುತನ್ನು ಪ್ರತ್ಯೇಕಿಸದಂತೆ ಮಾಡುತ್ತದೆ. ಉದಾಹರಣೆಗೆ, ನೀವು ವೇತನದಾರರ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯನ್ನು ಹೊಂದಿರುತ್ತೀರಿ: ನೀವು ಹೆಸರು ಮತ್ತು ಟಿಆರ್ ಐಡಿ ಬದಲಿಗೆ ಅನುಕ್ರಮ ಸಂಖ್ಯೆಯನ್ನು ಹಾಕುತ್ತೀರಿ, ಸಂಬಳ ವಿತರಣೆಯ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯು ಅಡ್ಡಿಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಆದರೆ ಯಾರನ್ನೂ ಗುರುತಿಸಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ನಿರ್ಣಾಯಕ ಅಂಶವೆಂದರೆ ಪರೋಕ್ಷ ರೋಗನಿರ್ಣಯ: "ಏಕೈಕ ಮಹಿಳಾ ಜನರಲ್ ಮ್ಯಾನೇಜರ್" ಅಥವಾ "35 ಜನರ ಕಂಪನಿಯಲ್ಲಿ ಕೇವಲ 92 ವರ್ಷ ವಯಸ್ಸಿನವರು" ನಂತಹ ಅಭಿವ್ಯಕ್ತಿಗಳು ನೀವು ಹೆಸರನ್ನು ಅಳಿಸಿದರೂ ಸಹ ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ದೂರವಿಡುತ್ತವೆ; ಇವುಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗಿದೆ.
ಮೂರು ಸಣ್ಣ ಪ್ರಕರಣಗಳು
ಪ್ರಕರಣ 1 - ವೇತನದಾರರ ಸೋರಿಕೆ. ಒಬ್ಬ ಇಂಟರ್ನ್ 3,500 ಜನರ ವೇತನದಾರರ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು (ಹೆಸರು, ಗುರುತಿನ ಚೀಟಿ, ಸಂಬಳ) ಉಚಿತ ವೆಬ್ ಟೂಲ್ಗೆ ಅಪ್ಲೋಡ್ ಮಾಡುತ್ತಾನೆ ಮತ್ತು "ಸಂಕ್ಷೇಪಿಸಿ" ಎಂದು ಹೇಳುತ್ತಾನೆ. ವಾಹನದ ರೆಪೊಸಿಟರಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾ ಮಿಶ್ರಣವಾಗುವ ಅಪಾಯವಿದೆ; KVKK ಮತ್ತು VUK ಎರಡೂ ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಉಲ್ಲಂಘನೆಗಳು ಸಂಭವಿಸುತ್ತವೆ. ಗ್ರಾಹಕನಿಗೆ ಗೊತ್ತಾದರೆ ಮುಗಿಯಿತು. ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್-ಅನುಮೋದಿತ ವಾಹನವನ್ನು ಬಳಸುವುದು ಅಥವಾ ನಿಮ್ಮ ಹೆಸರು/ಟಿಆರ್ ಐಡಿಯನ್ನು ಮರೆಮಾಚುವ ಮೂಲಕ ಸಂಬಳ ವಿತರಣೆಯನ್ನು ನೀಡುವುದು ಸರಿಯಾದ ಮಾರ್ಗವಾಗಿದೆ.
ಪ್ರಕರಣ 2 - ಪರೋಕ್ಷ ರೋಗನಿರ್ಣಯ. ಸಲಹೆಗಾರನು ಮಾದರಿಗೆ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ನೀಡುತ್ತಾನೆ, ಅದರಲ್ಲಿ ಅವನು ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಅಳಿಸುತ್ತಾನೆ, ಆದರೆ "ಕಂಪನಿಯ ಏಕೈಕ ವಿದೇಶಿ ರಾಷ್ಟ್ರೀಯ ವ್ಯವಸ್ಥಾಪಕ" ಎಂಬ ಪದಗುಚ್ಛವನ್ನು ಬಿಡುತ್ತಾನೆ. ಈ ಹೇಳಿಕೆಯು ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ದೂರ ನೀಡುತ್ತದೆ; ಅನಾಮಧೇಯತೆ ಕಾಣೆಯಾಗಿದೆ. ಪಾಠ: ಪರೋಕ್ಷ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ವಿಶಿಷ್ಟ ವಿವರಗಳನ್ನು ಸಹ ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಬೇಕು.
ಪ್ರಕರಣ 3 - ಉತ್ತಮ ನಿರ್ವಹಣೆ. ಮಾದರಿಗೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡುವ ಮೊದಲು, ಕಚೇರಿಯು ಪ್ರಮಾಣಿತ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಹಂತದ ಮೂಲಕ ಹೋಗುತ್ತದೆ: ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಬಳಸಿಕೊಂಡು, ಅದು ಹೆಸರುಗಳು, ID ಗಳು ಮತ್ತು ಬ್ರಾಂಡ್ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು ಕೋಡ್ಗಳಾಗಿ ಪರಿವರ್ತಿಸುತ್ತದೆ, ನಂತರ ಅದನ್ನು ವಿಶ್ಲೇಷಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯ ಗುಣಮಟ್ಟ ಕಡಿಮೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ, ಯಾವುದೇ ಗುರುತು ಸೋರಿಕೆಯಾಗುವುದಿಲ್ಲ. ಗೌಪ್ಯತೆ ಮತ್ತು ದಕ್ಷತೆಯನ್ನು ಒಟ್ಟಿಗೆ ರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ.
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್ / ಬಲವಾದ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್
ದುರ್ಬಲ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ಕೆಳಗಿನ ವೇತನದಾರರ ಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ಸಾರಾಂಶಗೊಳಿಸಿ: [ಅಹ್ಮೆತ್ ಯೆಲ್ಮಾಜ್, TC 123..., ಸಂಬಳ 45,000; ...]
ಕಚ್ಚಾ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವು ವಾಹನವನ್ನು ಅನಿಯಂತ್ರಿತವಾಗಿ ಪ್ರವೇಶಿಸುತ್ತದೆ; ಇದು ನೇರ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯಾಗಿದೆ.
ಶಕ್ತಿಯುತ ಪ್ರಾಂಪ್ಟ್:
ನಾನು ನಿಮಗೆ ಡೇಟಾ ಸೆಟ್ ಅನ್ನು ನೀಡುತ್ತೇನೆ. ಪ್ರಕ್ರಿಯೆಗೊಳಿಸುವ ಮೊದಲು, ಈ ಕೆಳಗಿನ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ ಮತ್ತು ಅನಾಮಧೇಯ ಆವೃತ್ತಿಯನ್ನು ನನಗೆ ತೋರಿಸಿ:- ವ್ಯಕ್ತಿಯ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು K1, K2 ಮಾಡಿ... - TR ID ಮತ್ತು ಖಾತೆ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಸಂಪೂರ್ಣವಾಗಿ ತೆಗೆದುಹಾಕಿ.- ಕಂಪನಿ/ಬ್ರಾಂಡ್ ಹೆಸರುಗಳನ್ನು T1, K2 ಮಾಡಿ.... ವ್ಯಕ್ತಿಯನ್ನು ಪರೋಕ್ಷವಾಗಿ ಗುರುತಿಸಬಹುದಾದ ಅನನ್ಯ ವಿವರಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿ. ನಂತರ ಅನಾಮಧೇಯ ಆವೃತ್ತಿಯಲ್ಲಿ ಮಾತ್ರ ಕೆಲಸ ಮಾಡಿ.[DATA (ಸಾಧ್ಯವಾದಷ್ಟು ಮುಖವಾಡ): ...]
ಗಮನಿಸಿ: ಕಚ್ಚಾ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಮೂದಿಸದಿರುವುದು ಸುರಕ್ಷಿತವಾಗಿದೆ; ನೀವು ಪ್ರವೇಶಿಸಿದರೆ, ನೀವು ಮುಖವಾಡ ಮತ್ತು ಸುರಕ್ಷಿತ ವಾಹನದಲ್ಲಿ ಇರಬೇಕು.
ಡೇಟಾ ವರ್ಗೀಕರಣ ಸಹಾಯಕ್ಕಾಗಿ:
ಕೆಳಗಿನ ಪ್ರತಿಯೊಂದು ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ: ಇದು ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವೇ, ಇದು ಹಣಕಾಸಿನ ರಹಸ್ಯವೇ, ಸಾರ್ವಜನಿಕವಾಗಿದೆಯೇ? ಪ್ರತಿಯೊಂದಕ್ಕೂ ಶಿಫಾರಸು ಮಾಡಲಾದ ರಕ್ಷಣೆಯ ಮಟ್ಟವನ್ನು ಬರೆಯಿರಿ. ಕ್ಷೇತ್ರಗಳು: [ಕ್ಷೇತ್ರದ ಹೆಸರುಗಳು, ಮಾದರಿ ಹಿಂತಿರುಗಿ]
ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ರಚಿಸಲು:
ವೇತನದಾರರ/ಟ್ರಯಲ್ ಬ್ಯಾಲೆನ್ಸ್ ವಿಶ್ಲೇಷಣೆಯಲ್ಲಿ ನಾನು ಬಳಸುವ ಪ್ರಮಾಣಿತ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ತಯಾರಿಸಿ: ಯಾವ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಚಬೇಕು, ಯಾವುದನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡಬೇಕು, ಪರೋಕ್ಷ ರೋಗನಿರ್ಣಯಕ್ಕಾಗಿ ನಾನು ಏನನ್ನು ನೋಡಬೇಕು?
ವಾಹನ ಸುರಕ್ಷತೆ ಮೌಲ್ಯಮಾಪನಕ್ಕಾಗಿ:
ಸೂಕ್ಷ್ಮ ತೆರಿಗೆದಾರರ ಡೇಟಾಗೆ (ಡೇಟಾ ಧಾರಣ, ಶಿಕ್ಷಣದಲ್ಲಿ ಬಳಕೆ, ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಒಪ್ಪಂದ, ಸ್ಥಳ) AI ಉಪಕರಣವು ಸೂಕ್ತವಾಗಿದೆಯೇ ಎಂದು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡುವಾಗ ನಾನು ಯಾವ ಪ್ರಶ್ನೆಗಳನ್ನು ಕೇಳಬೇಕು? ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯನ್ನು ರಚಿಸಿ.
ಸಾಮಾನ್ಯ ತಪ್ಪುಗಳು
- ಕಚ್ಚಾ ವೈಯಕ್ತಿಕ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಮೂದಿಸಲಾಗುತ್ತಿದೆ. ಹೆಸರು/ಟಿಆರ್ ಐಡಿ ಪರಿಶೀಲನೆ ಇಲ್ಲದೆ ವಾಹನವನ್ನು ಎಂದಿಗೂ ನಮೂದಿಸಬೇಡಿ.
- ಪರೋಕ್ಷ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಬಿಟ್ಟುಬಿಡುವುದು. ಹೆಸರನ್ನು ಅಳಿಸಿದರೂ ಅನನ್ಯ ವಿವರವು ಗುರುತನ್ನು ನೀಡುತ್ತದೆ.
- ವಾಹನ ಸುರಕ್ಷತೆ ಬಗ್ಗೆ ಕೇಳುತ್ತಿಲ್ಲ. ಉಪಕರಣವು ಡೇಟಾವನ್ನು ಹೇಗೆ ಸಂಗ್ರಹಿಸುತ್ತದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ತಿಳಿಯದೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
- ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸುತ್ತಿಲ್ಲ. ಅನಾಮಧೇಯ/ಸಾರಾಂಶದ ಡೇಟಾದೊಂದಿಗೆ ಕಾರ್ಯವನ್ನು ಮಾಡಬಹುದಾದರೆ, ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ನೀಡಲಾಗುವುದಿಲ್ಲ.
- ನಿಗಾ ಇಡುತ್ತಿಲ್ಲ. ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ನೀಡಲಾಗಿದೆ ಎಂಬುದನ್ನು ದಾಖಲಿಸದಿದ್ದರೆ, ಉಲ್ಲಂಘನೆಯನ್ನು ಪತ್ತೆಹಚ್ಚಲು ಸಾಧ್ಯವಿಲ್ಲ.
ಸಾರಾಂಶದಲ್ಲಿ
ತೆರಿಗೆದಾರರ ಡೇಟಾವನ್ನು KVKK ಮತ್ತು VUK ಗೌಪ್ಯತೆ ಕಟ್ಟುಪಾಡುಗಳ ಮೂಲಕ ಎರಡು ಪದರಗಳಲ್ಲಿ ರಕ್ಷಿಸಲಾಗಿದೆ ಮತ್ತು ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಯುಗದಲ್ಲಿ ಅತಿ ದೊಡ್ಡ ಹೊಸ ಅಪಾಯವೆಂದರೆ ಅನಿಯಂತ್ರಿತ ಸಾಧನಕ್ಕೆ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಡೇಟಾವನ್ನು ಅಂಟಿಕೊಳ್ಳುವುದು. ಮಾದರಿಯಲ್ಲಿ ಡೇಟಾವನ್ನು ನಮೂದಿಸುವ ಮೊದಲು, ಅದನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಅದರ ಅಗತ್ಯವನ್ನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ, ಹೆಸರು/TR ID ಯಂತಹ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಚಲಾಗುತ್ತದೆ ಮತ್ತು ಪರೋಕ್ಷ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ವಿವರಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಲಾಗುತ್ತದೆ; ಸಾಧ್ಯವಾದರೆ, ಸುರಕ್ಷಿತ, ಡೇಟಾ ಧಾರಣ-ಖಾತ್ರಿಪಡಿಸಿದ ಕಾರ್ಪೊರೇಟ್ ಉಪಕರಣವನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಲಾಗುತ್ತದೆ. ಗೌಪ್ಯತೆಯ ಉಲ್ಲಂಘನೆಯು ಬದಲಾಯಿಸಲಾಗದ ಹಾನಿಯಾಗಿದೆ; ಎಂದಿಗೂ ನಮೂದಿಸದ ಡೇಟಾ ಅತ್ಯಂತ ಸುರಕ್ಷಿತ ಡೇಟಾ.
ಅಪ್ಲಿಕೇಶನ್ ಕಾರ್ಯ
ನಿಮ್ಮ ಕೈಯಲ್ಲಿ ವಿಶಿಷ್ಟವಾದ ಸೂಕ್ಷ್ಮ ಫೈಲ್ ಅನ್ನು ತೆಗೆದುಕೊಳ್ಳಿ (ಉದಾ. ವೇತನದಾರರ ಪಟ್ಟಿ ಅಥವಾ ಪ್ರಯೋಗ ಬಾಕಿ). ಮೊದಲು ಅವರ ಕ್ಷೇತ್ರಗಳನ್ನು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿ (ವೈಯಕ್ತಿಕ/ಹಣಕಾಸಿನ ರಹಸ್ಯ/ಸಾರ್ವಜನಿಕ). ನಂತರ ಅನಾಮಧೇಯತೆಯ ಟೆಂಪ್ಲೇಟ್ ಅನ್ನು ಅನ್ವಯಿಸಿ: ನೀವು ಯಾವ ಪ್ರದೇಶಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಚುತ್ತೀರಿ, ಯಾವುದನ್ನು ನೀವು ತೆಗೆದುಹಾಕುತ್ತೀರಿ ಮತ್ತು ಪರೋಕ್ಷ ಗುರುತಿಸುವಿಕೆಗಾಗಿ ನೀವು ಏನನ್ನು ಹುಡುಕುತ್ತೀರಿ ಎಂಬುದನ್ನು ಪಟ್ಟಿ ಮಾಡಿ. ಅಂತಿಮವಾಗಿ, ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿಯೊಂದಿಗೆ ನೀವು ಬಳಸುವ/ಬಳಸುವ ಕೃತಕ ಬುದ್ಧಿಮತ್ತೆಯ ಸುರಕ್ಷತಾ ಸೂಕ್ತತೆಯನ್ನು ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿ.
ಪರಿಶೀಲನಾಪಟ್ಟಿ
- [ ] ನಾನು ಡೇಟಾವನ್ನು ವೈಯಕ್ತಿಕ/ಹಣಕಾಸಿನ ರಹಸ್ಯ/ಸಾರ್ವಜನಿಕ ಎಂದು ವರ್ಗೀಕರಿಸಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ಕಚ್ಚಾ ಡೇಟಾವನ್ನು ಒದಗಿಸುವುದು ನಿಜವಾಗಿಯೂ ಅಗತ್ಯವಿದೆಯೇ ಎಂದು ನಾನು ಪ್ರಶ್ನಿಸಿದೆ.
- [ ] ನಾನು ಹೆಸರು, ಟಿಆರ್ ಐಡಿ ಮತ್ತು ಖಾತೆ ಸಂಖ್ಯೆಗಳನ್ನು ಮರೆಮಾಚಿದ್ದೇನೆ/ತೆಗೆದಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ಪರೋಕ್ಷ ರೋಗನಿರ್ಣಯವನ್ನು ಒದಗಿಸುವ ವಿಶಿಷ್ಟ ವಿವರಗಳನ್ನು ಸಾಮಾನ್ಯೀಕರಿಸಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ಡೇಟಾ ಧಾರಣ ಖಾತರಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಸುರಕ್ಷಿತ/ಉದ್ಯಮ ಸಾಧನಗಳನ್ನು ಮಾತ್ರ ಬಳಸಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ಉಪಕರಣದ ಡೇಟಾ ನೀತಿಯನ್ನು (ಸಂಗ್ರಹಣೆ, ತರಬೇತಿ) ಮೌಲ್ಯಮಾಪನ ಮಾಡಿದ್ದೇನೆ.
- [ ] ನಾನು ಯಾವ ಡೇಟಾವನ್ನು ಎಲ್ಲಿ ನೀಡಿದ್ದೇನೆ ಎಂಬುದನ್ನು ನಾನು ಟ್ರೇಸ್ ಆಗಿ ದಾಖಲಿಸಿದ್ದೇನೆ.