ഡാറ്റ പ്രോസസ്സിംഗ്, സംഭരണം, ചെറുതാക്കൽ, അജ്ഞാതവൽക്കരണം

നേട്ടങ്ങൾ:

• ഡാറ്റ ലൈഫ് സൈക്കിളിൻ്റെ ഓരോ ഘട്ടത്തിലും AI പരിഗണനകൾ പ്രയോഗിക്കുക
• നിലനിർത്തൽ കാലയളവുകൾ സജ്ജീകരിക്കുക, നശിപ്പിക്കൽ നയത്തിൽ AI ചാറ്റ് ചരിത്രങ്ങൾ ഉൾപ്പെടുത്തുക
• അജ്ഞാതവൽക്കരണവും വ്യാജനാമകരണവും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം പ്രയോഗിക്കുന്നു

ഒരു ഡാറ്റാ പ്രൊട്ടക്ഷൻ ഓഫീസർ പലപ്പോഴും ശ്രദ്ധിക്കാതെ പോകുന്നത് ഡാറ്റയുടെ "ശേഷം" ഭാഗമാണ്. AI-യിൽ ഒരു വാചകം നൽകിയാൽ, ജോലി പൂർത്തിയായതായി തോന്നുന്നു; എന്നിരുന്നാലും, ആ ഡാറ്റ എവിടെയോ സംഭരിച്ചിരിക്കാം, ഒരുപക്ഷെ മോഡൽ പരിശീലനത്തിൽ ഉപയോഗിച്ചേക്കാം, മാസങ്ങളോളം ചാറ്റ് ചരിത്രത്തിൽ അത് കുമിഞ്ഞുകൂടാം. ഈ യൂണിറ്റിൽ, വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയുടെ ജീവിത ചക്രം ഞങ്ങൾ ഘട്ടം ഘട്ടമായി ചർച്ച ചെയ്യും; നിലനിർത്തൽ കാലയളവുകൾ, AI ചാറ്റ് ചരിത്രങ്ങളുടെ നാശം, രണ്ട് നിർണായക സാങ്കേതിക വിദ്യകൾ - അജ്ഞാതവൽക്കരണം, വ്യാജനാമം എന്നിവ തമ്മിൽ വേർതിരിച്ചറിയൽ എന്നിവയെക്കുറിച്ച് ഞങ്ങൾ പഠിക്കും. ഡാറ്റ നൽകുമ്പോൾ മാത്രമല്ല, ജീവിതത്തിലുടനീളം ഡാറ്റ മാനേജുചെയ്യുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം.

ഡാറ്റ ലൈഫ് സൈക്കിളും AI

വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ ഒരു ജീവിതചക്രത്തിലൂടെ കടന്നുപോകുന്നു; ഓരോ ഘട്ടത്തിലും AI- പ്രത്യേക ശ്രദ്ധാകേന്ദ്രങ്ങളുണ്ട്.

സ്റ്റേജ്

എന്താണ് സംഭവിക്കുന്നത്?

AI ശ്രദ്ധാകേന്ദ്രം

ശേഖരണം

ഡാറ്റ ലഭിക്കുന്നു

ലക്ഷ്യവും അടിസ്ഥാനവും വ്യക്തമാണോ? അത് ചെറുതാക്കിയിട്ടുണ്ടോ?

ഉപയോഗം/സംസ്കരണം

AI-യിൽ പ്രവേശിച്ചു, പ്രോസസ്സ് ചെയ്തു

മുഖംമൂടി നടത്തിയിട്ടുണ്ടോ? അംഗീകൃത വാഹനം?

സംഭരണം

ഡാറ്റ സൂക്ഷിച്ചിരിക്കുന്നു

ചാറ്റ് ചരിത്രം എത്രത്തോളം നിലനിൽക്കും?

കൈമാറ്റം

മറ്റൊരാളിലേക്ക് പോകുന്നു

അന്താരാഷ്ട്ര സെർവർ? ഉചിതമായ ഉറപ്പ് ഉണ്ടോ?

നാശം

ഇല്ലാതാക്കൽ/അജ്ഞാതമാക്കൽ

ഉദ്ദേശ്യം പൂർത്തീകരിച്ചതിന് ശേഷം അത് ഇല്ലാതാക്കിയോ? സ്പെയറുകൾ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ടോ?

ഏറ്റവും അവഗണിക്കപ്പെട്ട രണ്ട് ഘട്ടങ്ങൾ സംഭരണവും നിർമാർജനവുമാണ്. ഡാറ്റ "മറന്നിരിക്കുന്നു" കൂടാതെ സിസ്റ്റത്തിൽ അടിഞ്ഞുകൂടുന്നത് തുടരുന്നു - ഇത് രണ്ടും കെവികെകെ തത്ത്വത്തെ ലംഘിക്കുകയും ലംഘനമുണ്ടായാൽ കേടുപാടുകൾ വർദ്ധിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.

സംഭരണ ​​സമയം: നിങ്ങൾക്ക് ഇത് എത്രത്തോളം സൂക്ഷിക്കാൻ കഴിയും?

KVKK-യുടെ നിലനിർത്തൽ തത്വം വ്യക്തമാണ്: വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന ആവശ്യത്തിന് ആവശ്യമായതിലും കൂടുതൽ സമയം സൂക്ഷിക്കാൻ കഴിയില്ല. ഉദ്ദേശ്യം ലഭ്യമല്ലാത്തപ്പോൾ, ഡാറ്റ ഇല്ലാതാക്കുകയോ നശിപ്പിക്കുകയോ അജ്ഞാതമാക്കുകയോ ചെയ്യണം. സ്ഥാപനം ഒരു സ്റ്റോറേജ് ആൻഡ് ഡിസ്പോസൽ പോളിസി തയ്യാറാക്കുന്നു; ഡാറ്റയുടെ ഓരോ വിഭാഗത്തിനും എത്രമാത്രം സൂക്ഷിക്കണമെന്ന് നിർണ്ണയിക്കുന്നു.

AI-യുടെ നിർണായക പോയിൻ്റ്: AI ചാറ്റ് ചരിത്രങ്ങളും സംഭരിച്ച ഡാറ്റയാണ്. ഒരു ജീവനക്കാരൻ മാസങ്ങളോളം ഒരേ ചാറ്റിൽ ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ നൽകിയിട്ടുണ്ടെങ്കിൽ, ആ ചരിത്രം ഒരു ഡാറ്റാ ശേഖരമായി മാറുന്നു. ഇതിനായി:

• എൻ്റർപ്രൈസ് AI ടൂളുകളിൽ ഡാറ്റ നിലനിർത്തൽ ക്രമീകരണങ്ങൾ കോൺഫിഗർ ചെയ്യുക (സാധ്യമെങ്കിൽ ചരിത്രം സ്വയമേവ ഇല്ലാതാക്കുക അല്ലെങ്കിൽ മോഡൽ പരിശീലനത്തിൽ ഉപയോഗം ഓഫാക്കുക).
• നിങ്ങളുടെ നശീകരണ ഷെഡ്യൂളിൽ ചാറ്റ് ചരിത്രം ഉൾപ്പെടുത്തുക.
• കോർപ്പറേറ്റ് കരാറിലെ "മോഡൽ പരിശീലനത്തിൽ ഉപയോഗിക്കരുത്" (ഒഴിവാക്കൽ) ഓപ്ഷൻ ഉറപ്പാക്കുക.

ശ്രദ്ധിക്കുക: ഡാറ്റ ഇല്ലാതാക്കുന്നത് അത് സ്ക്രീനിൽ നിന്ന് നീക്കം ചെയ്യുക മാത്രമല്ല. ദാതാവിൻ്റെ സെർവറിലെ ബാക്കപ്പുകൾ, ലോഗുകൾ, പകർപ്പുകൾ എന്നിവയും പരിഗണിക്കണം. നിങ്ങൾ "ഇല്ലാതാക്കി" എന്ന് പറയുമ്പോൾ, നിങ്ങൾ ഇല്ലാതാക്കിയത് യഥാർത്ഥത്തിൽ വീണ്ടെടുക്കാനാകാത്തതാണെന്ന് ഉറപ്പാക്കുക.

അജ്ഞാതവൽക്കരണമോ വ്യാജനാമകരണമോ?

ഈ രണ്ട് പദങ്ങളും പലപ്പോഴും ആശയക്കുഴപ്പത്തിലാണ്, എന്നാൽ അവയുടെ നിയമപരമായ അനന്തരഫലങ്ങൾ തികച്ചും എതിരാണ്.

• അജ്ഞാതവൽക്കരണം: ഒരു വ്യക്തിയുമായി ഒരു തരത്തിലും ബന്ധപ്പെടാൻ കഴിയാത്തവിധം ഡാറ്റ ഉണ്ടാക്കുക. ശരിയായി ചെയ്‌താൽ, ഫലം മേലിൽ വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയല്ല, മാത്രമല്ല KVKK-യുടെ പരിധിക്ക് പുറത്തായിരിക്കും. ഉദാഹരണം: 10,000 ആളുകളുടെ ഡാറ്റാ സെറ്റിലെ വ്യക്തിഗത വരികൾ ഇല്ലാതാക്കുകയും "ഇസ്താംബൂളിലെ 25-34 പ്രായത്തിലുള്ളവരുടെ ശരാശരി ചെലവ്" പോലെയുള്ള മൊത്തം സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകൾ മാത്രം അവശേഷിപ്പിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• വ്യാജനാമം: ഐഡൻ്റിറ്റി വിവരങ്ങൾ ഒരു കോഡ്/ടാഗ് ഉപയോഗിച്ച് മാറ്റിസ്ഥാപിക്കുന്നു, എന്നാൽ ഒരു "കീ" ഉള്ള വ്യക്തിക്ക് തിരികെ നൽകാം. ഉദാഹരണം: "Ahmet Yılmaz" എന്നതിനുപകരം "Customer-4471" എന്ന് എഴുതുന്നു, എന്നാൽ ഏത് കോഡ് ആർക്കാണെന്ന് കാണിക്കുന്ന ഒരു പട്ടിക സൂക്ഷിക്കുക. ഇത് ഇപ്പോഴും വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയാണ് കൂടാതെ കെവികെകെയുടെ പരിധിയിൽ വരുന്നതുമാണ്.

സവിശേഷത

അജ്ഞാതവൽക്കരണം

വ്യാജനാമം

ആളെ തിരിച്ച് കിട്ടുമോ?

ഇല്ല (ശരിയായി ചെയ്താൽ)

അതെ, താക്കോലിനൊപ്പം

ഇത് ഇപ്പോഴും വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയാണോ?

ഇല്ല

അതെ

കെവികെകെ സ്കോപ്പ്

പുറത്ത്

ഇൻ

AI-യിൽ പ്രവേശിക്കാൻ

ഏറ്റവും സുരക്ഷിതമായ മാർഗം

വീണ്ടും, ഒരു അടിസ്ഥാനം/നിയമം ആവശ്യമാണ്

നുറുങ്ങ്: "ഇത് പഴയപടിയാക്കാനാകുമോ?" AI-യിലേക്ക് ഡാറ്റ നൽകുന്നതിന് മുമ്പ്. ചോദിക്കുക. അതിൽ ഒരു കീ/പൊരുത്തമുണ്ടെങ്കിൽ, അത് വ്യാജനാമമുള്ളതും ഇപ്പോഴും വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയുമാണ്. യഥാർത്ഥ അജ്ഞാതവൽക്കരണം എന്നത് വ്യക്തിഗത വരികളല്ല, സമാഹരിച്ച ഫലമാണ് പങ്കിടുന്നത്.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - വ്യാജ അജ്ഞാതത്വം. ഒരു ഹെൽത്ത് കെയർ കമ്പനി AI-ക്ക് വിശകലനത്തിനായി "അജ്ഞാതമാക്കിയിരിക്കുന്നു" എന്ന് പറയുന്ന ഒരു കൂട്ടം ഡാറ്റ നൽകുന്നു. എന്നാൽ സെറ്റിൽ ജനനത്തീയതി, കൗണ്ടി, അപൂർവ രോഗനിർണയം എന്നിവ ഉൾപ്പെടുന്നു; ഈ മൂവരും ഒരു ചെറിയ കൗണ്ടിയിലെ ഒരു വ്യക്തിയെ സൂചിപ്പിക്കാം. ഇത് അജ്ഞാതവൽക്കരണമല്ല; ഡാറ്റ ഇപ്പോഴും വ്യക്തിഗതമാണ്. ശരിയായ മാർഗം: ജനനത്തീയതി പ്രായപരിധിയിലേക്ക് പരിവർത്തനം ചെയ്യുക, കൗണ്ടി അനുസരിച്ച് സാമാന്യവൽക്കരിക്കുക, അപൂർവ രോഗനിർണയങ്ങൾ ഗ്രൂപ്പുചെയ്യുക-അതായത്, യഥാർത്ഥ സംഗ്രഹം.

കേസ് 2 - സംഭാഷണം കൂടുന്നു. ഒരു കോൾ സെൻ്ററിൽ, 6 ഏജൻ്റുമാർ 4 മാസത്തേക്ക് അതേ കോർപ്പറേറ്റ് AI അക്കൗണ്ടിലേക്ക് ഉപഭോക്തൃ ഡാറ്റ നൽകുന്നു. ഭൂതകാലം ആരും മായ്‌ക്കുന്നില്ല; ഒടുവിൽ 12,000-ത്തിലധികം ഉപഭോക്തൃ ഇടപെടലുകൾ ഒരിടത്ത് ശേഖരിക്കപ്പെട്ടു. ഒരു ഓഡിറ്റിൽ, ഈ ശേഖരണം ഒരു വലിയ അപകടസാധ്യതയായി അടയാളപ്പെടുത്തിയിരിക്കുന്നു. പരിഹാരം: ഓരോ 30 ദിവസത്തിലും ചരിത്രം സ്വയമേവ ഇല്ലാതാക്കുന്നതിനുള്ള ക്രമീകരണം, ജോലി പൂർത്തിയാകുമ്പോൾ ലോഗ് ഔട്ട് ചെയ്യാനുള്ള ഒരു നിയമം, നിലനിർത്തൽ നയത്തിലേക്ക് തുറന്നിരിക്കുന്ന ഒരു ക്ലോസ്.

കേസ് 3 - ശരിയായ വ്യാജനാമം. AI ഉപയോഗിച്ച് ജീവനക്കാരുടെ പ്രകടനം വിശകലനം ചെയ്യുമ്പോൾ, ഒരു HR ടീം "Employee-001" പോലെയുള്ള പേരുകൾ കോഡ് ചെയ്യുകയും പൊരുത്തപ്പെടുന്ന പട്ടിക പ്രത്യേക ആക്സസ്-നിയന്ത്രിത ഫയലിൽ സൂക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു. ഇത് വ്യാജനാമകരണമാണ്; ഡാറ്റ ഇപ്പോഴും വ്യക്തിഗതമാണ്, പക്ഷേ അപകടസാധ്യത കുറയുന്നു. ഇത് അജ്ഞാതവൽക്കരണമല്ലെന്ന് ടീമിന് അറിയാം, അതനുസരിച്ച് അതിൻ്റെ നിയമപരമായ അടിസ്ഥാനവും നിലനിർത്തൽ കാലയളവും നിർണ്ണയിക്കുന്നു.

പകർത്താവുന്ന ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

ടെംപ്ലേറ്റ് 1 — നിലനിർത്തൽ, നശിപ്പിക്കൽ നയ ലൈൻ: "ഇനിപ്പറയുന്ന ഡാറ്റ വിഭാഗത്തിനായി ഒരു നിലനിർത്തൽ-നശീകരണ നയരേഖ നിർദ്ദേശിക്കുക: [വിഭാഗം]. ഫീൽഡുകൾ: നിലനിർത്തൽ കാലയളവ് (ഉദ്ദേശ്യമനുസരിച്ച് ന്യായീകരിക്കപ്പെടുന്നു), നശിപ്പിക്കൽ രീതി (ഇല്ലാതാക്കൽ/നശീകരണം/അജ്ഞാതമാക്കൽ), AI ചാറ്റ് ചരിത്രം ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ടോ, ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള പങ്ക്. നിയമപരമായ നിലനിർത്തൽ ഉണ്ടെങ്കിൽ ഓർമ്മിപ്പിക്കുക."

ടെംപ്ലേറ്റ് 2 — അജ്ഞാതവൽക്കരണ പരിശോധന: "ഇനിപ്പറയുന്ന ഡാറ്റാസെറ്റ് യഥാർത്ഥത്തിൽ അജ്ഞാതമാണോ എന്ന് വിലയിരുത്തുക: [ലിസ്റ്റ് ഫീൽഡുകൾ]. ഏത് ഫീൽഡുകളുടെ സംയോജനമാണ് ഒരു വ്യക്തിയെ വീണ്ടും തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്നത് (ഉദാ. ജനനത്തീയതി + പിൻ കോഡ് + അപൂർവ സവിശേഷത)? ഓരോ റിസ്ക് ഫീൽഡിനും (പ്രായപരിധി, പ്രവിശ്യാ നില പോലുള്ളവ) ഒരു പൊതുവൽക്കരണം നിർദ്ദേശിക്കുക."

ടെംപ്ലേറ്റ് 3 — മാസ്കിംഗ് + റിട്ടേൺ കീ വേർതിരിക്കൽ: "ഇനിപ്പറയുന്ന ടെക്‌സ്‌റ്റിനെ ഓമനപ്പേരിട്ട് വിളിക്കുക: വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ ([NAME]->K001 പോലെ) എൻകോഡ് ചെയ്യുക, എന്നാൽ എനിക്ക് പൊരുത്തമുള്ള ഒരു പട്ടിക പ്രത്യേകം നൽകുക. ടെക്‌സ്റ്റിൽ തന്നെ യഥാർത്ഥ ഐഡൻ്റിറ്റിയൊന്നും നൽകരുത്. പൊരുത്തപ്പെടുന്ന പട്ടിക 'വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ' ആണെന്നും അത് പ്രത്യേകം സൂക്ഷിക്കേണ്ടതാണെന്നും ശ്രദ്ധിക്കുക."

ടെംപ്ലേറ്റ് 4 — AI ടൂൾ ഡാറ്റ സ്റ്റോറേജ് ഓഡിറ്റ്: "ഞങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന AI ടൂളിൻ്റെ ഡാറ്റ സ്റ്റോറേജ് സ്വഭാവം ഓഡിറ്റ് ചെയ്യുന്നതിന് ചോദ്യങ്ങളുടെ ഒരു ലിസ്റ്റ് തയ്യാറാക്കുക: ചരിത്രം എത്രത്തോളം സൂക്ഷിക്കുന്നു, അത് ഇല്ലാതാക്കാൻ കഴിയും, മോഡൽ പരിശീലനത്തിൽ ഇത് ഉപയോഗിക്കുന്നുണ്ടോ, ഒഴിവാക്കൽ ഉണ്ടോ, ഡാറ്റ പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്നത് എവിടെയാണ്, ബാക്കപ്പുകൾ എന്തൊക്കെയാണ്? പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന ഓരോ ചോദ്യത്തിനും ഉത്തരം എഴുതുക."

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

ദുർബലമായത്: "ഈ ഡാറ്റ അജ്ഞാതമാക്കുക." (കോഡ് ചെയ്ത് പേരുകൾ വിടുന്നു)-> വെറും വിളിപ്പേരുകൾ; ജനനത്തീയതി, അപൂർവ സ്വഭാവം തുടങ്ങിയ പുനർ-തിരിച്ചറിയൽ അപകടസാധ്യതകൾ അവശേഷിക്കുന്നു; അത് "അജ്ഞാതൻ" എന്ന മിഥ്യ സൃഷ്ടിക്കുന്നു. GÜÇLÜ: "വ്യക്തിയെ വീണ്ടും തിരിച്ചറിയാൻ കഴിയുന്ന ഫീൽഡുകളുടെ കോമ്പിനേഷനുകൾ ഈ സെറ്റിൽ കണ്ടെത്തുക; അവ ഓരോന്നും (പ്രായപരിധി, പ്രവിശ്യാ തലം) സാമാന്യവൽക്കരിക്കുക. എൻ്റെ ലക്ഷ്യം ഒരൊറ്റ റെക്കോർഡല്ല, മൊത്തത്തിലുള്ള സ്ഥിതിവിവരക്കണക്കുകളാണ്. തൽഫലമായി, ആരെയും ഒരൊറ്റ വ്യക്തിയായി തിരിച്ചറിയാനും ഇത് പരിശോധിക്കാനും കഴിയില്ല." -> മോഡൽ യഥാർത്ഥ അജ്ഞാതവൽക്കരണത്തിലേക്ക് പ്രവണത കാണിക്കുന്നു, ഇത് വീണ്ടും തിരിച്ചറിയാനുള്ള സാധ്യത കുറയ്ക്കുന്നു.

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• അജ്ഞാതവൽക്കരണത്തിനായി വ്യാജനാമകരണം തെറ്റിദ്ധരിക്കുന്നു; അത് വ്യക്തിഗത ഡാറ്റയായി തുടരുന്നു എന്നത് മറക്കുന്നു.
• പേരുകൾ ഇല്ലാതാക്കുകയും ജനനത്തീയതി + സ്ഥാനം + അപൂർവ സ്വഭാവം പോലുള്ള വിവരണാത്മക കോമ്പിനേഷനുകൾ ഉപേക്ഷിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• AI ചാറ്റ് ചരിത്രത്തെ ഒരു നിലനിർത്തൽ/നശീകരണ നിയമത്തിന് വിധേയമാക്കരുത്; അനിശ്ചിതമായി ശേഖരിക്കുക.
• കരാറിലെ "മോഡൽ പരിശീലനത്തിൽ ഉപയോഗിക്കരുത്" (ഒപ്റ്റ്-ഔട്ട്) ക്ലോസ് ഉറപ്പാക്കുന്നില്ല.
• ഞാൻ ഇല്ലാതാക്കൽ എന്ന് പറയുമ്പോൾ, സ്‌ക്രീൻ ക്ലിയർ ചെയ്യുക, ബാക്കപ്പുകളും ലോഗുകളും മറക്കുക എന്നാണ് ഞാൻ ഉദ്ദേശിക്കുന്നത്.
• സംഭരണ ​​കാലയളവ് ആവശ്യത്തിന് വേണ്ടിയല്ലാതെ "കേസിൽ" കൂടുതൽ നേരം നിലനിർത്തുന്നു.
• കൈമാറ്റവും സംഭരണവും ദാതാവിൻ്റെ സെർവറിൽ നടക്കുന്നുവെന്നത് അവഗണിക്കുന്നു.

ചുരുക്കത്തിൽ

• വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ ഒരു ജീവിതചക്രത്തിലൂടെ കടന്നുപോകുന്നു; സംഭരണവും നിർമാർജനവുമാണ് ഏറ്റവും അവഗണിക്കപ്പെട്ട ഘട്ടങ്ങൾ.
• ആവശ്യത്തിന് ആവശ്യമായതിലും കൂടുതൽ സമയം ഡാറ്റ സൂക്ഷിക്കാൻ പാടില്ല; സ്ഥാപനം ഒരു സംഭരണ, നശീകരണ നയം സ്ഥാപിക്കണം.
• AI ചാറ്റ് ചരിത്രങ്ങളും സംഭരിച്ച ഡാറ്റയാണ്; ഡിസ്പോസൽ ഷെഡ്യൂളിലും സംഭരണ ​​ക്രമീകരണങ്ങളിലും ഉൾപ്പെടുത്തണം.
• അജ്ഞാതവൽക്കരണം കെവികെകെയിൽ നിന്ന് ഡാറ്റ എടുക്കുന്നു; വ്യാജനാമകരണം ഇപ്പോഴും ഡാറ്റയെ വ്യക്തിഗതമാക്കുന്നു.
• ഒരു പേര് ഇല്ലാതാക്കുന്നത് അജ്ഞാതവൽക്കരണമല്ല; വീണ്ടും തിരിച്ചറിയാനുള്ള അപകടസാധ്യതയുള്ള എല്ലാ കോമ്പിനേഷനുകളും സാമാന്യവൽക്കരിക്കപ്പെടണം.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

AI ഉപയോഗിച്ച് നിങ്ങളുടെ സ്ഥാപനം പ്രോസസ്സ് ചെയ്യുന്ന ഡാറ്റയുടെ ഒരു വിഭാഗം തിരഞ്ഞെടുക്കുക (ഉദാഹരണത്തിന്, ഉപഭോക്തൃ പിന്തുണ റെക്കോർഡുകൾ). ഈ വിഭാഗത്തിനായി ഒരു നിലനിർത്തൽ, നശിപ്പിക്കൽ നയരേഖ എഴുതുക: നിലനിർത്തൽ കാലയളവ് (നീതിയുള്ളത്), നശീകരണ രീതി, AI ചാറ്റ് ചരിത്രം ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ടോ, ഉത്തരവാദിത്തമുള്ള പങ്ക്. തുടർന്ന് അതേ ഡാറ്റയിൽ നിന്ന് ഒരു സാമ്പിൾ റെക്കോർഡ് എടുത്ത് ആദ്യം അതിനെ ഓമനപ്പേരിടുക (പൊരുത്തമുള്ള പട്ടിക പ്രത്യേകം സൂക്ഷിക്കുക), തുടർന്ന് ഏത് ഫീൽഡുകളാണ് നിങ്ങൾ സാമാന്യവൽക്കരിക്കുക, ഈ റെക്കോർഡ് യഥാർത്ഥ അജ്ഞാതവൽക്കരണത്തിലേക്ക് കൊണ്ടുവരുന്നത് എങ്ങനെയെന്ന് എഴുതുക. അവസാനമായി, നിങ്ങൾ ഉപയോഗിക്കുന്ന AI ഉപകരണത്തിൻ്റെ ഡാറ്റ സംഭരണ ​​സ്വഭാവത്തെ നിയന്ത്രിക്കുന്ന അഞ്ച് ചോദ്യങ്ങൾ തയ്യാറാക്കി ഓരോന്നിനും നിങ്ങൾ പ്രതീക്ഷിക്കുന്ന "സുരക്ഷിത" ഉത്തരം ചേർക്കുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] ഡാറ്റ വിഭാഗത്തിനായി ഞാൻ നിലനിർത്തൽ കാലയളവും നശിപ്പിക്കുന്ന രീതിയും നിർണ്ണയിച്ചു.
• [] ഞാൻ AI ചാറ്റ് ചരിത്രം നശിപ്പിക്കൽ ഷെഡ്യൂളിൽ ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്.
• [ ] "മോഡൽ പരിശീലനത്തിൽ ഉപയോഗിക്കരുത്" എന്ന ഓപ്റ്റ് ഔട്ട് ഇനം ഞാൻ പരിശോധിച്ചു.
• [ ] വ്യാജനാമകരണവും അജ്ഞാതവൽക്കരണവും തമ്മിലുള്ള വ്യത്യാസം ഞാൻ നടപ്പിലാക്കി.
• [ ] വീണ്ടും തിരിച്ചറിയാൻ സാധ്യതയുള്ള പൊതുവൽക്കരിച്ച ഫീൽഡ് കോമ്പിനേഷനുകൾ എനിക്കുണ്ട്.
• [ ] ഇല്ലാതാക്കലിൻ്റെ പരിധിയിൽ ഞാൻ ബാക്കപ്പുകളും ലോഗുകളും ഉൾപ്പെടുത്തിയിട്ടുണ്ട്.
• AI ടൂളിൻ്റെ ഡാറ്റ സ്റ്റോറേജ് സ്വഭാവം ഞാൻ ഓഡിറ്റ് ചെയ്തു.