ਡੇਟਾ ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਟੂਲ ਚੋਣ ਅਤੇ ਅਗਿਆਤਕਰਨ

ਲਾਭ:

• ਗਾਹਕ ਦੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਅਤੇ ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਸਾਧਨਾਂ ਨੂੰ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਲੋੜ ਦਾ ਅਗਿਆਤਕਰਨ ਅਤੇ ਮੁਲਾਂਕਣ
• ਗੋਪਨੀਯਤਾ, ਡਾਟਾ ਧਾਰਨ, ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਵਿੱਚ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਅਤੇ ਜਨਤਕ AI ਟੂਲਸ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ
• KVKK ਦੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ, ਧਾਰਨ ਦੀ ਮਿਆਦ ਅਤੇ ਤੀਜੀ ਧਿਰ ਨੂੰ ਸਾਂਝਾ ਕਰਨ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰਨ ਦੀ ਸਮਰੱਥਾ

ਬੀਮਾ ਉਹਨਾਂ ਪੇਸ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚੋਂ ਇੱਕ ਹੈ ਜੋ ਸਭ ਤੋਂ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਬੀਮਾ ਫਾਈਲ; ਇਸ ਵਿੱਚ ਪਛਾਣ ਜਾਣਕਾਰੀ, ਪਤਾ, ਆਮਦਨ, ਬੈਂਕ ਖਾਤਾ, ਸਿਹਤ ਇਤਿਹਾਸ, ਨੁਕਸਾਨ ਦੇ ਰਿਕਾਰਡ, ਲਾਇਸੈਂਸ ਪਲੇਟ, ਟਾਈਟਲ ਡੀਡ, ਅਤੇ ਇੱਥੋਂ ਤੱਕ ਕਿ ਪਰਿਵਾਰਕ ਜਾਣਕਾਰੀ ਵੀ ਸ਼ਾਮਲ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ। ਇਸ ਵਿੱਚੋਂ ਕੁਝ ਡੇਟਾ KVKK (ਪਰਸਨਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਟੈਕਸ਼ਨ ਲਾਅ) ਵਿੱਚ "ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਪ੍ਰਕਿਰਤੀ ਦੇ ਨਿੱਜੀ ਡੇਟਾ" ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਉੱਚਤਮ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੈ; ਸਿਹਤ, ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਅਤੇ ਸਮਾਨ ਡੇਟਾ ਇਸ ਦੀਆਂ ਖਾਸ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਹਨ। ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਟੂਲਸ (ਖਾਸ ਕਰਕੇ ਕਲਾਉਡ-ਅਧਾਰਿਤ) ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਸਮੇਂ ਇਸ ਡੇਟਾ ਦਾ ਬੇਕਾਬੂ ਸਾਂਝਾਕਰਨ ਵਿਸ਼ਵਾਸ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਅਤੇ ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਗੰਭੀਰ ਜੋਖਮ ਹੈ। ਇੱਕ ਵਾਰ ਲੀਕ ਹੋਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਡੇਟਾ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ। ਇਸ ਯੂਨਿਟ ਵਿੱਚ, ਤੁਸੀਂ ਸਿੱਖੋਗੇ ਕਿ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਨਕਲੀ ਖੁਫੀਆ ਜਾਣਕਾਰੀ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ (ਨਿੱਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਪਛਾਣਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ), ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਅਤੇ ਜਨਤਕ ਸਾਧਨਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਅੰਤਰ, ਅਤੇ KVKK ਦੇ ਢਾਂਚੇ ਦੇ ਅੰਦਰ ਡੇਟਾ ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ, ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਤੀਜੀ-ਧਿਰ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਦੇ ਜੋਖਮਾਂ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ। ਇਹ ਯੂਨਿਟ ਕਾਨੂੰਨੀ ਸਲਾਹ ਨਹੀਂ ਹੈ; ਆਮ ਸਿਧਾਂਤਾਂ ਦੀ ਵਿਆਖਿਆ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਖਾਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਪਾਲਣਾ/ਕਾਨੂੰਨੀ ਵਿਭਾਗ ਨਾਲ ਸਲਾਹ ਕਰੋ।

ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਨ ਕਿਉਂ ਹੈ: ਡੇਟਾ ਕਿਸਮਾਂ

ਬੀਮੇ ਵਿੱਚ, ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਪੱਧਰ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਵੱਖ ਕਰਨਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ:

• ਪਛਾਣ ਡੇਟਾ: ਨਾਮ, ਉਪਨਾਮ, ਟੀਆਰ ਆਈਡੀ ਨੰਬਰ, ਜਨਮ ਮਿਤੀ, ਸੰਪਰਕ। ਇਹ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਵਿਅਕਤੀ ਦੀ ਪਛਾਣ ਕਰਦਾ ਹੈ।
• ਵਿੱਤੀ ਡੇਟਾ: ਆਮਦਨ, ਬੈਂਕ ਖਾਤਾ, ਭੁਗਤਾਨ ਇਤਿਹਾਸ। ਨਿੱਜੀ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ।
• ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗੁਣਵੱਤਾ ਡੇਟਾ: ਸਿਹਤ, ਬਾਇਓਮੈਟ੍ਰਿਕ ਡੇਟਾ। ਉੱਚ ਸੁਰੱਖਿਆ; ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਲਈ ਸਖਤ ਸ਼ਰਤਾਂ (ਸਪਸ਼ਟ ਸਹਿਮਤੀ ਜਾਂ ਵਿਧਾਨਕ ਅਪਵਾਦ) ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ।
• ਫਾਈਲ ਡੇਟਾ: ਪਾਲਿਸੀ ਨੰਬਰ, ਲਾਇਸੈਂਸ ਪਲੇਟ, ਟਾਈਟਲ ਡੀਡ, ਨੁਕਸਾਨ ਦਾ ਵੇਰਵਾ। ਜਦੋਂ ਦੂਜਿਆਂ ਨਾਲ ਜੋੜਿਆ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਇਹ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਡਾ ਖ਼ਤਰਾ ਪਛਾਣਯੋਗਤਾ ਹੈ ਜੋ ਉਦੋਂ ਵਾਪਰਦੀ ਹੈ ਜਦੋਂ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਇਕੱਠੇ ਕਰਦੇ ਹੋ। ਜਦੋਂ ਕਿ "45 ਸਾਲ ਦੀ ਔਰਤ" ਅਗਿਆਤ ਹੈ, "45 ਸਾਲ ਦੀ ਔਰਤ + ਇੱਕ ਖਾਸ ਲਾਇਸੈਂਸ ਪਲੇਟ + ਇੱਕ ਖਾਸ ਪਤਾ" ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ।

ਧਿਆਨ ਦਿਓ: ਆਰਟੀਫੀਸ਼ੀਅਲ ਇੰਟੈਲੀਜੈਂਸ ਟੂਲ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਦੇਣ ਤੋਂ ਬਾਅਦ "ਮਿਟਾਓ" ਕਹਿਣਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਇਸਨੂੰ ਮਿਟਾਉਂਦਾ ਨਹੀਂ ਹੈ। ਕੁਝ ਟੂਲ ਇੰਪੁੱਟ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਵੀ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਨਿਯਮ: ਕਦੇ ਵੀ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨਾ ਭੇਜੋ; ਅਗਿਆਤਕਰਨ ਭੇਜਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਆਉਂਦਾ ਹੈ।

ਅਗਿਆਤਕਰਨ: ਇਹ ਕਿਵੇਂ ਕਰਨਾ ਹੈ

ਅਨਾਮਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨ ਪਛਾਣਯੋਗ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾਉਣਾ ਅਤੇ ਤੱਥਾਂ ਦੇ ਸਮਾਨ ਦੁਆਰਾ ਬਦਲਣਾ ਹੈ; ਟੀਚਾ ਆਉਟਪੁੱਟ ਗੁਣਵੱਤਾ ਨੂੰ ਕਾਇਮ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਪਛਾਣਨਯੋਗ ਬਣਾਉਣਾ ਹੈ। ਵਧੀਆ ਅਗਿਆਤਕਰਨ:

• ਨਾਮ, TR ID, ਟੈਲੀਫੋਨ, ਪਤਾ, ਪਾਲਿਸੀ ਨੰਬਰ, ਲਾਇਸੈਂਸ ਪਲੇਟ ਅਤੇ ਟਾਈਟਲ ਡੀਡ ਦੀ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੰਦਾ ਹੈ।
• ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਇੱਕ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਰਥਪੂਰਨ ਬਰਾਬਰ ਦੇ ਨਾਲ ਬਦਲਦਾ ਹੈ: "45 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ, ਮਰਦ, ਬੀਮਾ ਪਾਲਿਸੀ, ਕੇਂਦਰੀ ਐਨਾਟੋਲੀਆ, ਇੱਕ-ਪਾਸੜ ਟੱਕਰ"।
• ਇਹ ਦੁਰਲੱਭ/ਵਿਲੱਖਣ ਸੰਜੋਗਾਂ ਤੋਂ ਪਰਹੇਜ਼ ਕਰਦਾ ਹੈ: ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਹੀ ਖਾਸ ਪੇਸ਼ੇ + ਇੱਕ ਬਹੁਤ ਛੋਟੀ ਜਗ੍ਹਾ, ਜੋ ਇਕੱਲੇ ਹੀ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਖੋਲ੍ਹ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਮੈਡੀਕਲ/ਤਕਨੀਕੀ ਅਰਥ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ: ਜਿਵੇਂ ਕਿ "ਪੂਰਕ ਸਿਹਤ, ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਆਰਥੋਪੀਡਿਕ ਸਰਜਰੀ"।

ਸੁਝਾਅ: ਅਗਿਆਤ ਕਰਨ ਤੋਂ ਬਾਅਦ, ਆਪਣੇ ਆਪ ਨੂੰ ਪੁੱਛੋ: "ਜੇ ਕੋਈ ਅਜਨਬੀ ਇਹ ਟੈਕਸਟ ਪੜ੍ਹਦਾ ਹੈ, ਤਾਂ ਕੀ ਉਹ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਲੱਭ ਸਕਦਾ ਹੈ?" ਜੇ ਜਵਾਬ ਹਾਂ ਹੈ, ਤਾਂ ਹੋਰ ਸਧਾਰਣ ਕਰੋ। ਖਾਸ ਤੌਰ 'ਤੇ ਦੁਰਲੱਭ ਸੰਜੋਗ (ਛੋਟੇ ਜ਼ਿਲ੍ਹੇ + ਖਾਸ ਘਟਨਾ) ਖਤਰਨਾਕ ਹਨ.

ਐਂਟਰਪ੍ਰਾਈਜ਼ ਬਨਾਮ ਜਨਤਕ ਸਾਧਨ

ਸਾਰੇ AI ਟੂਲਸ ਦੀ ਗੋਪਨੀਯਤਾ ਦਾ ਇੱਕੋ ਪੱਧਰ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ। ਉਹ ਤਿੰਨ ਮਾਪਾਂ ਵਿੱਚ ਵੱਖਰੇ ਹਨ:

1. ਡਾਟਾ ਧਾਰਨ: ਕੀ ਇਹ ਇੰਪੁੱਟ ਨੂੰ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਕਿੰਨੇ ਸਮੇਂ ਲਈ?
2. ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ: ਕੀ ਇਹ ਮਾਡਲ ਨੂੰ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਲਈ ਇੰਪੁੱਟ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ?
3. ਸਥਾਨ ਅਤੇ ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ: ਡੇਟਾ ਕਿੱਥੇ ਪ੍ਰੋਸੈਸ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਕੀ ਕੋਈ ਕਾਰਪੋਰੇਟ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਝੌਤਾ ਹੈ?

ਸੰਸਥਾਗਤ (ਸੰਸਥਾ ਦਾ ਇਕਰਾਰਨਾਮਾ, ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਭਰੋਸਾ) ਸਾਧਨ ਅਕਸਰ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਅਤੇ ਸਟੋਰੇਜ ਨਾ ਕਰਨ ਦੀਆਂ ਸੀਮਾਵਾਂ ਦੀ ਪੇਸ਼ਕਸ਼ ਕਰਦੇ ਹਨ। ਜਨਤਕ, ਮੁਫਤ ਸਾਧਨ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ ਅਤੇ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ। ਨਿਯਮ: ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਸੰਸਥਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ, ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਾਲੇ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਜਿੰਨਾ ਸੰਭਵ ਹੋ ਸਕੇ ਗੁਮਨਾਮ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਸੰਸਾਧਿਤ ਕੀਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਗਾਹਕ ਡੇਟਾ ਦਾਖਲ ਕਰਨਾ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਰ ਨੂੰ ਅਣ-ਆਡਿਟਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ।

ਕਦਮ ਦਰ ਕਦਮ: ਗੁਪਤ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰਨਾ

1. ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਕਰੋ। ਪਛਾਣ / ਵਿੱਤੀ / ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਗੁਣਵੱਤਾ / ਫਾਈਲ ਡੇਟਾ.
2. ਜ਼ਰੂਰੀ ਟੈਸਟ. ਕੀ ਇਸ ਕੰਮ ਲਈ ਇਹ ਡੇਟਾ ਅਸਲ ਵਿੱਚ ਜ਼ਰੂਰੀ ਹੈ? ਜੇ ਨਹੀਂ, ਤਾਂ ਇਸਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰੋ।
3. ਅਗਿਆਤ. ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਓ, ਤੱਥਾਂ ਦੇ ਸਮਾਨ ਨੂੰ ਬਦਲੋ, ਦੁਰਲੱਭ ਸੰਜੋਗਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਓ।
4. ਵਾਹਨ ਦੀ ਚੋਣ ਕਰੋ. ਸਿਰਫ਼ ਏਜੰਸੀ-ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ, ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਾਲੇ ਵਾਹਨ; ਜਨਤਕ ਸਾਧਨ ਲਈ ਕੋਈ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਉਪਲਬਧ ਨਹੀਂ ਹੈ।
5. ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਡੇਟਾ ਨਾਲ ਕੰਮ ਕਰੋ। ਕੰਮ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੀ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਜਾਣਕਾਰੀ ਸਾਂਝੀ ਕਰੋ।
6. ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰੋ। ਤੁਸੀਂ ਆਉਟਪੁੱਟ ਨੂੰ ਕਿੱਥੇ ਸਟੋਰ ਕਰਦੇ ਹੋ, ਤੁਸੀਂ ਇਸਨੂੰ ਕਿਸ ਨਾਲ ਸਾਂਝਾ ਕਰਦੇ ਹੋ; KVKK ਧਾਰਨ ਦੀ ਮਿਆਦ ਅਤੇ ਤੀਜੀ ਧਿਰ ਦੇ ਨਿਯਮਾਂ ਦੀ ਪਾਲਣਾ ਕਰੋ। ਆਪਣਾ ਨਿਸ਼ਾਨ ਛੱਡੋ।

ਤਿੰਨ ਛੋਟੇ ਕੇਸ

ਕੇਸ 1 — ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਕਰਨਾ। ਇੱਕ ਦਾਅਵਿਆਂ ਦਾ ਮਾਹਰ AI ਨੂੰ ਇੱਕ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਸਿਹਤ ਬੀਮਾ ਫਾਈਲ ਬਾਰੇ ਪੁੱਛਣਾ ਚਾਹੁੰਦਾ ਸੀ। ਬੀਮੇ ਵਾਲੇ ਦਾ ਨਾਮ, ਆਈਡੀ ਅਤੇ ਨਿਦਾਨ ਲਿਖਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਉਸਨੇ ਇੱਕ ਅਗਿਆਤ ਸੰਦਰਭ ਬਣਾਇਆ ਜਿਵੇਂ ਕਿ "52 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ, ਔਰਤ, ਪੂਰਕ ਸਿਹਤ ਨੀਤੀ, ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਦਿਲ ਦੇ ਵਾਲਵ ਸਰਜਰੀ, ਵਿਵਾਦਿਤ ਰਕਮ"। ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਗੁਣਵੱਤਾ ਵਿੱਚ ਕਮੀ ਨਹੀਂ ਆਈ ਹੈ; ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਡਾਟਾ ਕਿਸੇ ਵੀ ਕਲਾਊਡ 'ਤੇ ਨਹੀਂ ਗਿਆ। ਸਿਹਤ ਡੇਟਾ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੈ; ਇਸ ਆਦਤ ਨੇ ਉਲੰਘਣਾ ਨੂੰ ਰੋਕਿਆ।

ਕੇਸ 2 - ਦੁਰਲੱਭ ਸੁਮੇਲ ਜਾਲ। "38 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ, ਔਰਤ, [ਬਹੁਤ ਛੋਟੀ ਕਾਉਂਟੀ] ਵਿੱਚ ਸਿਰਫ ਫਾਰਮਾਸਿਸਟ, ਪੇਸ਼ੇਵਰ ਦੇਣਦਾਰੀ ਨੀਤੀ," ਇੱਕ ਮਾਹਰ ਨੇ ਲਿਖਿਆ। ਹਾਲਾਂਕਿ ਇਸ ਵਿੱਚ ਤਕਨੀਕੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਕੋਈ ਨਾਮ ਨਹੀਂ ਸੀ, ਪਰ ਇਹ ਸਿੱਧੇ ਤੌਰ 'ਤੇ ਉਸਦੀ ਪਛਾਣ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰਦਾ ਹੈ ਕਿਉਂਕਿ ਉਹ ਉਸ ਜ਼ਿਲ੍ਹੇ ਵਿੱਚ ਇਕਲੌਤਾ ਫਾਰਮਾਸਿਸਟ ਸੀ। ਮਾਹਰ ਨੇ ਇਸ ਨੂੰ ਦੇਖਿਆ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ "ਛੋਟਾ ਬੰਦੋਬਸਤ, ਸਿਹਤ ਸੰਭਾਲ ਪੇਸ਼ੇ" ਵਜੋਂ ਆਮ ਕੀਤਾ। ਗੁਮਨਾਮਕਰਨ ਸਿਰਫ਼ ਨਾਮ ਨੂੰ ਮਿਟਾਉਣਾ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਇਹ ਪਛਾਣਯੋਗਤਾ ਨੂੰ ਨਸ਼ਟ ਕਰ ਰਿਹਾ ਹੈ।

ਕੇਸ 3 — ਗਲਤ ਟੂਲ ਚੋਣ। ਗਤੀ ਲਈ, ਇੱਕ ਕਰਮਚਾਰੀ ਇੱਕ ਮੁਫਤ, ਜਨਤਕ ਟੂਲ 'ਤੇ ਗਾਹਕ ਦੇ ਦਾਅਵੇ ਦੇ ਟੁੱਟਣ ਨੂੰ ਅਪਲੋਡ ਕਰੇਗਾ। ਟੀਮ ਨੀਤੀ ਲਾਗੂ ਹੁੰਦੀ ਹੈ: ਗ੍ਰਾਹਕ ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕੇਵਲ ਸੰਸਥਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ, ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਾਲੇ ਸਾਧਨ ਵਿੱਚ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ। ਕਰਮਚਾਰੀ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਕੀਤਾ ਅਤੇ ਫਿਰ ਇਸਨੂੰ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਟੂਲ ਵਿੱਚ ਚਲਾਇਆ। ਜੇਕਰ ਇੱਕ ਗੈਰ-ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਗਈ ਸੀ, ਤਾਂ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਸਿੱਖਿਆ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਜੋਖਮ ਬੇਕਾਬੂ ਹੋ ਜਾਵੇਗਾ।

ਚਾਰ ਕਾਪੀ ਕਰਨ ਯੋਗ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

1) ਅਗਿਆਤਕਰਨ ਸਹਾਇਕ:

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਟੈਕਸਟ ਤੋਂ ਸਾਰਾ ਨਿੱਜੀ ਅਤੇ ਪਛਾਣ ਕਰਨ ਵਾਲਾ ਡੇਟਾ ਹਟਾਓ: ਨਾਮ, ਉਪਨਾਮ, ID, ਜਨਮ ਮਿਤੀ, ਟੈਲੀਫੋਨ, ਪਤਾ, ਪਾਲਿਸੀ ਨੰਬਰ, ਲਾਇਸੈਂਸ ਪਲੇਟ, ਟਾਈਟਲ ਡੀਡ, IBAN। ਉਹਨਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਅਰਥਾਂ ਦੇ ਨਾਲ ਇੱਕ ਤੱਥ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਨਾਲ ਬਦਲੋ (ਜਿਵੇਂ ਕਿ "45 ਸਾਲ ਦੀ ਉਮਰ, ਮਰਦ, ਬੀਮਾ ਪਾਲਿਸੀ, ਇੱਕ-ਪਾਸੜ ਟੱਕਰ")। ਦੁਰਲੱਭ/ਵਿਲੱਖਣ ਸੰਜੋਗਾਂ ਨੂੰ ਸਾਧਾਰਨ ਬਣਾਓ (ਛੋਟੀ ਜਗ੍ਹਾ + ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਿੱਤਾ)। ਮੈਡੀਕਲ/ਤਕਨੀਕੀ ਅਰਥ ਬਰਕਰਾਰ ਰੱਖੋ। ਟੈਕਸਟ: [ਪੇਸਟ]

2) ਪਛਾਣਯੋਗਤਾ ਜਾਂਚ:

ਪਛਾਣ ਲਈ ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਅਗਿਆਤ ਟੈਕਸਟ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ: [ਟੈਕਸਟ]ਪੁੱਛੋ: ਕੀ ਕੋਈ ਅਜਨਬੀ ਇਸ ਟੈਕਸਟ ਵਾਲੇ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਲੱਭ ਸਕਦਾ ਹੈ? ਕੀ ਕੋਈ ਦੁਰਲੱਭ ਸੁਮੇਲ (ਛੋਟਾ ਬੰਦੋਬਸਤ + ਖਾਸ ਪੇਸ਼ੇ/ਘਟਨਾ), ਵਿਲੱਖਣ ਮਿਤੀ ਜਾਂ ਰਕਮ ਹੈ? ਹਰੇਕ ਜੋਖਮ ਭਰੇ ਬਿੰਦੂ ਨੂੰ ਉਜਾਗਰ ਕਰੋ ਅਤੇ ਸੁਝਾਅ ਦਿਓ ਕਿ ਹੋਰ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਢੰਗ ਨਾਲ ਕਿਵੇਂ ਸਧਾਰਣ ਕਰਨਾ ਹੈ।

3) ਡਾਟਾ ਲੋੜ ਅਤੇ ਵਰਗੀਕਰਨ:

ਹੇਠਾਂ ਦਿੱਤੇ ਕੰਮ ਲਈ ਲੋੜੀਂਦੇ ਡੇਟਾ ਦਾ ਵਰਗੀਕਰਨ ਅਤੇ ਲੋੜਾਂ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ: ਕਾਰਜ: [ਵੇਰਵਾ] ਮੇਰੇ ਕੋਲ ਡੇਟਾ: [ਸੂਚੀ] ਹਰੇਕ ਡੇਟਾ ਲਈ: ਕਿਸਮ (ਪਛਾਣ/ਵਿੱਤੀ/ਵਿਸ਼ੇਸ਼/ਫਾਈਲ), ਕੀ ਇਸ ਕੰਮ ਲਈ ਇਹ ਲੋੜੀਂਦਾ ਹੈ (ਹਾਂ/ਨਹੀਂ), ਜੇ ਲੋੜ ਹੋਵੇ, ਤਾਂ ਇਸ ਨੂੰ ਅਗਿਆਤ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕਿਵੇਂ ਵਰਤਣਾ ਹੈ। ਬੇਲੋੜੇ ਡੇਟਾ ਨੂੰ "ਵਰਤੋਂ ਨਾ ਕਰੋ" ਵਜੋਂ ਮਾਰਕ ਕਰੋ।

4) ਵਾਹਨ ਚੋਣ ਚੈੱਕਲਿਸਟ:

ਬੀਮਾ ਡੇਟਾ ਦੇ ਨਾਲ ਏਆਈ ਟੂਲ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਇੱਕ ਚੈਕਲਿਸਟ ਬਣਾਓ। ਪ੍ਰਸ਼ਨ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰੋ: ਕੀ ਵਾਹਨ ਸੰਸਥਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਹੈ? ਕੀ ਕੋਈ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਸਮਝੌਤਾ ਹੈ? ਕੀ ਇਹ ਸਿਖਲਾਈ ਵਿੱਚ ਇਨਪੁਟ ਨੂੰ ਸਟੋਰ/ਵਰਤਦਾ ਹੈ? ਡੇਟਾ ਦੀ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਿੱਥੇ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ? ਕਿਸ ਡੇਟਾ ਕਿਸਮ ਲਈ ਇਹ ਢੁਕਵਾਂ/ਅਣਉਚਿਤ ਹੈ? ਕੀ ਗੁਮਨਾਮੀਕਰਨ ਕਾਫ਼ੀ ਹੈ?

ਕਮਜ਼ੋਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ / ਮਜ਼ਬੂਤ ਪ੍ਰੋਂਪਟ

ਕਮਜ਼ੋਰ: "ਕਲਾਇੰਟ ਅਹਮੇਤ ਯਿਲਮਾਜ਼ ਦੀ ਫਾਈਲ ਦਾ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ (TC 123..., ਮੈਡੀਕਲ ਰਿਪੋਰਟ ਨੱਥੀ ਹੈ)।"

ਸਮੱਸਿਆ: ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ (ਸਿਹਤ) ਡੇਟਾ ਸਿੱਧੇ ਸਾਂਝੇ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ; KVKK ਦੀ ਉਲੰਘਣਾ ਦਾ ਵੱਡਾ ਖਤਰਾ।

ਮਜ਼ਬੂਤ: "ਹੇਠ ਦਿੱਤੇ ਅਗਿਆਤ ਸੰਦਰਭ 'ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੋ: ਉਮਰ 52, ਔਰਤ, ਪੂਰਕ ਸਿਹਤ ਨੀਤੀ, ਯੋਜਨਾਬੱਧ ਸਰਜਰੀ, ਵਿਵਾਦਿਤ ਰਕਮ। ਕੋਈ ਪਛਾਣ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨਹੀਂ ਹੈ।"

ਇਹ ਚੰਗਾ ਕਿਉਂ ਹੈ: ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣਾਤਮਕ ਅਰਥ ਸੁਰੱਖਿਅਤ ਹੈ, ਪਛਾਣ ਅਤੇ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਪ੍ਰਗਟ ਨਹੀਂ ਕੀਤੇ ਗਏ ਹਨ।

ਤੁਲਨਾ ਚਾਰਟ

ਡਾਟਾ ਕਿਸਮ

ਸੁਰੱਖਿਆ ਪੱਧਰ

ਨਕਲੀ ਬੁੱਧੀ ਵਿੱਚ ਵਰਤੋਂ

ਨਾਮ/TC/ਸੰਪਰਕ

ਉੱਚ

ਹਟਾਓ, ਬਰਾਬਰ ਪਾਓ

ਵਿੱਤੀ (ਆਮਦਨ/IBAN)

ਉੱਚ

ਹਟਾਓ/ਆਧਾਰਿਤ ਕਰੋ

ਸਿਹਤ/ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਯੋਗਤਾਵਾਂ

ਸਭ ਤੋਂ ਉੱਚਾ

ਕਦੇ ਕੱਚਾ ਨਹੀਂ; ਅਗਿਆਤ + ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ ਵਾਹਨ

ਪਾਲਿਸੀ ਨੰਬਰ/ਪਲੇਟ/ਟਾਈਟਲ ਡੀਡ

ਮੱਧਮ-ਉੱਚਾ

ਹਟਾਓ; ਇਕੱਲਾ ਖ਼ਤਰਨਾਕ ਹੈ

ਕੁੱਲ/ਅੰਕੜੇ

ਘੱਟ

ਉਪਲਬਧ (ਜੇਕਰ ਕੋਈ ਸੰਪਰਕ ਨਹੀਂ)

ਆਮ ਗਲਤੀਆਂ

• ਕੱਚਾ ਨਿੱਜੀ/ਸਿਹਤ ਡਾਟਾ ਪੇਸਟ ਕੀਤਾ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਅਕਸਰ ਅਤੇ ਸਭ ਤੋਂ ਗੰਭੀਰ ਉਲੰਘਣਾ।
• ਇਹ ਸੋਚ ਕੇ ਕਿ ਨਾਮ ਮਿਟਾਉਣਾ ਹੀ ਕਾਫੀ ਹੈ। ਦੁਰਲੱਭ ਸੰਜੋਗ ਅਜੇ ਵੀ ਪਛਾਣ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ।
• "ਬਾਅਦ ਵਿੱਚ ਮਿਟਾਓ" ਕਹਿਣ 'ਤੇ ਭਰੋਸਾ ਕਰਨਾ ਟੂਲ ਟਰੇਨਿੰਗ ਵਿੱਚ ਡਾਟਾ ਸਟੋਰ/ਵਰਤ ਰਿਹਾ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ।
• ਗੈਰ-ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ/ਜਨਤਕ ਡਰਾਈਵਿੰਗ। ਬੇਕਾਬੂ ਡਾਟਾ ਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ।
• ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਨਹੀਂ ਕਰ ਰਿਹਾ। ਆਉਟਪੁੱਟ ਦੀ ਅਸੀਮਿਤ ਸਟੋਰੇਜ, ਤੀਜੀ ਧਿਰ ਨਾਲ ਬੇਕਾਬੂ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ।

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ

ਬੀਮਾ ਡੇਟਾ ਬਹੁਤ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਹੁੰਦਾ ਹੈ; ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਡੇਟਾ ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਸਿਹਤ KVKK ਦੇ ਅਧੀਨ ਸਭ ਤੋਂ ਵੱਧ ਸੁਰੱਖਿਆ ਦੇ ਅਧੀਨ ਹੈ। ਏਆਈ ਨੂੰ ਦੇਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕਰੋ, ਚੁਣੌਤੀ ਦਿਓ ਅਤੇ ਅਗਿਆਤ ਬਣਾਓ: ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾਓ, ਤੱਥਾਂ ਦੇ ਸਮਾਨਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਪੇਸ਼ ਕਰੋ, ਦੁਰਲੱਭ ਸੰਜੋਗਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਓ। ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਸਿਰਫ ਸੰਸਥਾ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ, ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਾਲੇ ਸਾਧਨਾਂ ਅਤੇ ਘੱਟੋ-ਘੱਟ ਹੱਦ ਤੱਕ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਕਰੋ। KVKK ਦੇ ਫਰੇਮਵਰਕ ਦੇ ਅੰਦਰ ਸਟੋਰੇਜ਼ ਪੀਰੀਅਡ ਅਤੇ ਥਰਡ ਪਾਰਟੀ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕਰੋ ਅਤੇ ਇੱਕ ਟਰੇਸ ਛੱਡੋ। ਖਾਸ ਮਾਮਲੇ ਵਿੱਚ ਪਾਲਣਾ/ਕਾਨੂੰਨੀ ਨਾਲ ਸਲਾਹ ਕਰੋ; ਲੀਕ ਹੋਏ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਨਹੀਂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ।

ਐਪਲੀਕੇਸ਼ਨ ਦਾ ਕੰਮ

ਇੱਕ ਅਸਲ ਨੁਕਸਾਨ/ਹਵਾਲਾ ਟੈਕਸਟ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰੋ (ਟੈਸਟਿੰਗ ਦੇ ਉਦੇਸ਼ਾਂ ਲਈ)। ਪ੍ਰੋਂਪਟ #1 ਨਾਲ ਅਗਿਆਤ ਬਣਾਓ, ਫਿਰ ਪ੍ਰੋਂਪਟ #2 ਨਾਲ ਪਛਾਣ ਦੀ ਜਾਂਚ ਕਰੋ: ਕੀ ਟੈਕਸਟ ਵਿੱਚ ਅਜੇ ਵੀ ਦੁਰਲੱਭ ਸੰਜੋਗ ਹਨ ਜੋ ਵਿਅਕਤੀ ਨੂੰ ਪ੍ਰਗਟ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ? ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਲੱਭੇ ਗਏ ਹਰੇਕ ਜੋਖਮ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਓ। ਚੈਕਲਿਸਟ ਨੰਬਰ 4 ਦੇ ਨਾਲ ਤੁਹਾਡੇ ਦੁਆਰਾ ਵਰਤੇ ਜਾਣ ਵਾਲੇ AI ਟੂਲ ਦਾ ਵੀ ਮੁਲਾਂਕਣ ਕਰੋ: ਕੀ ਇਹ ਸੰਵੇਦਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾ ਲਈ ਢੁਕਵਾਂ ਹੈ?

ਚੈੱਕਲਿਸਟ

• [ ] ਮੈਂ ਡੇਟਾ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਦੀਆਂ ਕਿਸਮਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸ਼੍ਰੇਣੀਬੱਧ ਕੀਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਜ਼ਰੂਰੀ ਟੈਸਟ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ; ਮੈਂ ਬੇਲੋੜੇ ਡੇਟਾ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨਹੀਂ ਕੀਤੀ.
• [ ] ਮੈਂ ਪਛਾਣਕਰਤਾਵਾਂ ਨੂੰ ਹਟਾ ਦਿੱਤਾ ਹੈ ਅਤੇ ਇਸਨੂੰ ਇੱਕ ਤੱਥ ਦੇ ਬਰਾਬਰ ਨਾਲ ਬਦਲ ਦਿੱਤਾ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਦੁਰਲੱਭ/ਵਿਲੱਖਣ ਸੰਜੋਗਾਂ ਨੂੰ ਆਮ ਬਣਾਇਆ।
• [ ] ਮੈਂ ਇੱਕ ਪਛਾਣਯੋਗਤਾ ਜਾਂਚ ਕੀਤੀ ਹੈ।
• [ ] ਮੈਂ ਸਿਰਫ ਕੰਪਨੀ ਦੁਆਰਾ ਪ੍ਰਵਾਨਿਤ, ਇਕਰਾਰਨਾਮੇ ਵਾਲੇ ਵਾਹਨਾਂ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ।
• [ ] ਮੈਂ KVKK ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਟੋਰੇਜ ਅਤੇ ਤੀਜੀ ਧਿਰ ਸ਼ੇਅਰਿੰਗ ਦਾ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਕੀਤਾ; ਮੈਂ ਇੱਕ ਨਿਸ਼ਾਨ ਛੱਡਿਆ.