විනිවිදභාවය, විවෘත දත්ත සහ තොරතුරු වෙත ප්රවේශය

ලාභ:

• නීති සම්පාදනයට අනුකූලව තොරතුරු ඉල්ලීම් සඳහා ප්‍රතිචාර සකස් කරයි, වැඩි හෝ අඩු නොවේ.
• එය ප්‍රකාශනය කිරීමට පෙර විවෘත දත්ත නිර්නාමික කරන අතර නැවත හඳුනාගැනීමේ අවදානමක් ඇති සංයෝජන මට්ටමින් එය ස්කෑන් කරයි.
• විනිවිදභාවය යනු මහජන විශ්වාසය වැඩි කරන සහ රහසිගතව තබා ගත යුතු දේ වෙන්කර හඳුනා ගන්නා පාලන මෙවලමක් බව දනී.

ප්‍රජාතන්ත්‍රවාදී රාජ්‍ය පරිපාලනයක මූලික ගල විනිවිදභාවයයි: පුරවැසියන්ට තමන් සම්බන්ධ තීරණ ගන්නේ කෙසේද සහ කුමන පදනමකින්ද යන්න ඉගෙන ගැනීමට ඇති හැකියාවයි. මෙම මූලධර්මය සංයුක්ත යාන්ත්‍රණ දෙකකින් ජීවයට පැමිණේ. පළමුවැන්න තොරතුරු දැනගැනීමේ අයිතියයි (තොරතුරු දැනගැනීමේ අයිතිය පිළිබඳ නීතිය අංක 4982; පුරවැසියන්ට ව්යතිරේක සහිතව පොදු ආයතනවලින් තොරතුරු සහ ලේඛන ඉල්ලා සිටිය හැක). දෙවැන්න විවෘත දත්ත වේ (රාජ්‍ය ආයතන විසින් ඔවුන් නිපදවන දත්තවල පුද්ගලික නොවන සහ රහසිගත නොවන කොටස සෑම කෙනෙකුටම ප්‍රවේශ විය හැකි සහ භාවිතා කළ හැකි ආකාරයෙන් ප්‍රකාශයට පත් කරයි). මෙහිදී, AI යනු පැමිණෙන තොරතුරු ඉල්ලීම් වර්ගීකරණය කිරීම, ප්‍රතිචාර කෙටුම්පත් නිෂ්පාදනය කිරීම, කුමන තොරතුරු ලබා දිය හැකිද සහ නිදහස් කර ඇති තොරතුරු පූර්ව තක්සේරු කිරීම සහ ප්‍රකාශනය සඳහා විවෘත දත්ත කට්ටල සකස් කිරීම සඳහා ප්‍රබල ආධාරකයකි. නමුත් මෙම ඒකකයේ ද්විත්ව අවවාදය වැදගත් වේ: විනිවිදභාවය වැඩි නොවිය යුතුය, අඩු නොවිය යුතුය - පුරවැසියාට ඔහුට හිමි තොරතුරු ලබා දිය යුතුය, නමුත් පුද්ගලික දත්ත සහ සැබෑ ව්යතිරේක ආරක්ෂා කළ යුතුය; මෙම ශේෂය ස්ථාපිත කරනු ලබන්නේ වගකිවයුතු රාජ්‍ය නිලධාරියා විසින් මිස AI නොවේ.

දැනුම ලබාගැනීමේ වැරදි අන්ත දෙක

තොරතුරු සඳහා ඉල්ලීම් වලදී, වැරදි දිශාවන් දෙකකින් සිදු කළ හැකිය:

• විනිවිද භාවය නොමැතිකම: ලබා දිය හැකි තොරතුරු අනවශ්‍ය ලෙස "රහස්‍ය/විශේෂ" ලෙස ප්‍රතික්ෂේප කිරීම. මේ දෙකම අයිතිය උල්ලංඝනය කරන අතර ආයතනය කෙරෙහි අවිශ්වාසයක් ඇති කරයි, බොහෝ විට අවසන් වන්නේ අධිකරණය තුළ ය.
• අධික ලෙස හෙළිදරව් කිරීම: ලේඛනයක් ඉදිරිපත් කිරීමේදී අහම්බෙන් තෙවන පාර්ශවීය පුද්ගලික දත්ත, වෙළඳ රහසක් හෝ සැබෑ ව්යතිරේකයක් (ආරක්ෂාව, ආදිය) හෙළිදරව් කිරීම. මෙය KVKK උල්ලංඝනය වන අතර හානි සිදු වේ.

AI හට අන්ත දෙකටම උපකාර කළ හැක: එයට ලේඛනයක් පරිලෝකනය කිරීමට, එය තුළ පුද්ගලික දත්ත සලකුණු කිරීමට සහ නැවත සකස් කිරීමට යෝජනා කිරීමට හැකිය (ලේඛනයේ රහස්‍ය/පෞද්ගලික කොටස් වසන් කිරීම/ඉවත් කිරීම); එය ඔබ ඉල්ලීම ඇගයීමට ලක් කරන ව්‍යතිරේක කාණ්ඩය ලැයිස්තුගත කළ හැක. නමුත් අවසාන තීරණය - මෙම තොරතුරු ලබා දෙන්නේද, කුමන කොටස අපැහැදිලිද යන්න - නීතිමය වගකීම දරන පුද්ගලයෙකුට අයත් වේ.

අවධානය: AI හි ප්‍රකාශය "මෙම තොරතුරු ව්‍යතිරේකයේ විෂය පථය තුළ ඇත" හෝ "දිය හැක" යනු නීතිමය මතයක් නොවේ. තොරතුරු සඳහා ප්රවේශය පිළිබඳ නීතියේ අදාළ වගන්තිවලට අනුකූලව ව්යතිරේක ඇගයීම සිදු කර සාධාරණීකරණය කර ඇත; AI නිෂ්පාදනය කරන්නේ පූර්ව ක්වාල්ස් සහ කෙටුම්පත් පමණි.

විවෘත දත්ත ආරක්ෂිතව ප්‍රකාශයට පත් කිරීම

විවෘත දත්ත මහජන කාර්යක්ෂමතාව සහ වගවීම වැඩි කරයි; ව්යවසායකයින්, මාධ්යවේදීන්, පර්යේෂකයන් මෙම දත්ත වලින් වටිනාකමක් නිර්මාණය කරයි. නමුත් දත්ත කට්ටලයක් ප්‍රකාශයට පත් කිරීමට පෙර, එය නැවත හඳුනාගැනීමේ අවදානමට එරෙහිව පරීක්ෂා කළ යුතුය (නිර්නාමික යැයි සිතන දත්ත වෙනත් දත්ත සමඟ ඒකාබද්ධ කිරීමෙන් පුද්ගලයන්ට නැවත සම්බන්ධ වේ). උදාහරණයක් ලෙස, "වයස + අසල්වැසි + දුර්ලභ රැකියාව" යන සංයෝජනයෙන් තනි පුද්ගලයෙකු දැක්විය හැක. ප්‍රකාශනය සඳහා දත්ත කට්ටලයක් සකස් කරන විට, අවදානම් තීරු සංයෝජන සලකුණු කිරීමට සහ දත්ත ශබ්ද කෝෂයක් ලිවීමට AI උපකාරී වේ (එක් එක් තීරුවේ තේරුම පිළිබඳ විස්තරයක්).

ඉඟිය: විවෘත දත්ත ප්‍රකාශයට පත් කිරීමට පෙර, අසන්න: "මෙම කට්ටලයේ තීරු දෙක තුනක් එකතු කිරීමෙන් මට තනි පුද්ගලයෙකු සොයා ගත හැකිද?" පිළිතුර "සමහරවිට" නම්, එකතු කරන්න (පුද්ගලයා වෙනුවට කණ්ඩායම), දුර්ලභ කාණ්ඩ ඒකාබද්ධ කරන්න, නැතහොත් සංවේදී ප්රදේශය ඉවත් කරන්න.

පියවරෙන් පියවර තොරතුරු ගලා යාම

1. ඉල්ලුම තේරුම් ගෙන වර්ගීකරණය කරන්න. ඉල්ලා සිටින්නේ කුමක්ද, එය අදාළ වන්නේ කුමන ඒකකයද, කාලසීමාව කුමක්ද?
2. තොරතුරු තිබේද නැතහොත් එය නිෂ්පාදනය කළ යුතුද? නීතිය පවතින දැනුම ආවරණය කරයි; ආයතනයට නව විශ්ලේෂණයක් ඉදිරිපත් කිරීමට සිදු නොවිය හැකිය (තහවුරු කර ඇත).
3. ව්යතිරේක ඇගයීම. පුද්ගලික දත්ත, ආරක්ෂාව, වෙළඳ රහස්, අභ්‍යන්තර මතය වැනි ව්‍යතිරේක තිබේද?
4. නැවත සකස් කිරීම. අපනයනය කළ හැකි ලේඛනයේ සංරක්ෂණය කළ යුතු කොටස් ඉවත් කරන්න.
5. තර්කානුකූල පිළිතුර. ලබා දී ඇති/නොදුන් කොටස සහ එහි පදනම; ප්‍රතික්ෂේප කළහොත් විරෝධතා ක්‍රමය.
6. ලොග් සහ විගණන මාර්ගය. ඉල්ලීම, තීරණය සහ සාධාරණීකරණය සටහන් කර ඇත.

කුඩා නඩු තුනක්

නඩුව 1 - සංස්කරණය කිරීමේ දෝෂය වැළකුණි. තොරතුරු දැනගැනීමේ නිදහස ඉල්ලීමකට ආයතනයක් ටෙන්ඩර් ලේඛනයක් ඉදිරිපත් කරයි. AI විසින් ලේඛනය ස්කෑන් කර පුද්ගලයන් තිදෙනෙකුගේ දුරකථන අංක සහ TR ID අංක සලකුණු කළේය. එය සෝදුපත් කියවීමකින් තොරව යවා ඇත්නම්, එය KVKK උල්ලංඝනය කිරීමක් වනු ඇත; පුද්ගලික දත්ත කළු කර ඇත, ලේඛනය ආරක්ෂිතව ලබා දෙන ලදී.

නඩුව 2 - අසාධාරණ ප්රතික්ෂේප කිරීම නිවැරදි කරන ලදී. ඒකකයක් "අභ්‍යන්තර" ලෙස ක්‍රියාකාරකම් දත්ත සඳහා ඉල්ලීමක් පුරුද්දක් ලෙස ප්‍රතික්ෂේප කරයි. AI වෙතින් ව්‍යතිරේක කාණ්ඩ ගැන විමසූ විට, මෙම දත්ත ඇත්ත වශයෙන්ම දැනටමත් විවෘත දත්ත ලෙස ප්‍රකාශයට පත් කළ හැකි බව පෙනී ගියේය. ඉල්ලීම ඉටු විය, විරුද්ධ විය හැකි අතර නඩු පැවරීම වළක්වා ඇත.

නඩුව 3 - නැවත හඳුනාගැනීමේ අවදානම. මහ නගර සභාවක් එහි "සේවා ඉල්ලීම්" දත්ත කට්ටලය විවෘත දත්ත ලෙස ප්‍රකාශයට පත් කරයි. කට්ටලයට අසල්වැසි + සම්පූර්ණ ලිපිනය දිස්ත්‍රික් බිඳවැටීම ඇතුළත් විය. ලිපින ක්ෂේත්‍රය තනි ඉලක්කම් වෙත යොමු විය හැකි බවට AI අනතුරු ඇඟවීය; ලිපිනය වීදි මට්ටමට එකතු කරන ලද අතර කට්ටලය ආරක්ෂිතව ප්‍රකාශයට පත් කරන ලදී.

පිටපත් කළ හැකි සැකිලි හතරක්

1) තොරතුරු ඉල්ලීම් වර්ගීකරණය:

ඔබේ කාර්යභාරය: තොරතුරු ලබා ගැනීමේ විශේෂඥයා. පහත ඉල්ලීම ක්‍රියාවට නංවන්න: (1) හරියටම ඉල්ලා සිටින්නේ කුමක්ද, (2) එය අදාළ වන්නේ කුමන ඒකකයද, (3) එයට පවතින තොරතුරු හෝ නව නිෂ්පාදනය අවශ්‍යද, (4) හැකි ව්‍යතිරේක කාණ්ඩ (පුද්ගලික දත්ත, ආරක්ෂාව, වෙළඳ රහස් යනාදිය). එක් එක් ව්‍යතිරේකය "අදාළ ලිපිය මගින් සාධාරණීකරණය කළ යුතු" බව සඳහන් කරන්න. තීරණ ගැනීම, පූර්ව ඇගයීම. ඉල්ලීම: [පෙළ]

2) අඩු කිරීම (පුද්ගලික/රහස්‍ය දත්ත සලකුණු කිරීම):

පහත ලේඛනයේ, තොරතුරු ප්‍රතිචාරයක ආවරණය කළ යුතු සියලුම කොටස් සලකුණු කරන්න: නම-වාසගම, TR ID අංකය, ලිපිනය, දුරකථන, සෞඛ්‍ය/අපරාධ තොරතුරු, තෙවන පාර්ශ්ව දත්ත, වෙළඳ රහස. එක් එක් ලකුණ සඳහා කෙටි සාධාරණීකරණයක් ලියන්න. ලේඛනයේ අපනයනය කළ හැකි කොටස එලෙසම තබන්න. ලේඛනය: [පෙළ]

3) තර්කානුකූල පිළිතුරු කෙටුම්පත:

පහත ඉල්ලීමට තාර්කික ප්‍රතිචාරයක් කෙටුම්පත් කරන්න: (1) කුමන තොරතුරු ලබා දුන්නේද, (2) කුමන කොටස ලබා නොදුන්නේද සහ ඇයි (ව්‍යතිරේක වගන්තිය [තහවුරු කිරීමට]), (3) අභියාචනා ක්‍රමය සහ කාලසීමාව [තහවුරු කිරීමට]. භාෂාව විධිමත් හා ගෞරවනීය විය යුතුය. ලබා නොදුන් කොටස සඳහා සාධාරණීකරණය කොන්ක්රීට් විය යුතුය, පොදු නොවේ. ඉල්ලීම: [සාරාංශය] තීරණය: [නොදුන්/නොදුන් දේ]

4) විවෘත දත්ත නැවත සත්‍යාපනය පාලනය:

පහත දත්ත කට්ටලයේ තීරු පරීක්ෂා කරන්න. තනි පුද්ගලයෙකු (නැවත හඳුනාගැනීමේ අවදානම) දැක්විය හැකි තීරු සංයෝජන ලැයිස්තුව. එක් එක් අවදානම සඳහා යම් යම් අවම කිරීම් යෝජනා කරන්න: එකතු කිරීම, දුර්ලභ කාණ්ඩ එකතු කිරීම, ක්ෂේත්‍ර නිස්සාරණය. ලබා දී ඇති තීරු ලැයිස්තුව භාවිතා කරන්න. තීරු: [ලැයිස්තුව]

දුර්වල ක්ෂණික / ශක්තිමත් විමසුම

දුර්වල: "තොරතුරු සඳහා මෙම ඉල්ලීමට ප්රතිචාර දක්වන්න."

Güçlü: "ඔබේ කාර්යභාරය තොරතුරු ඒකක විශේෂඥයෙකි. පළමුව, ඉල්ලීම වර්ග කරන්න: ඉල්ලන දේ, කුමන ඒකකය, එය තිබේද, විය හැකි ව්‍යතිරේක මොනවාද. එක් එක් ව්‍යතිරේකයක් 'අදාළ ලිපියෙන් යුක්ති සහගත කළ යුතුය' ලෙස සලකුණු කරන්න, ඔබම නීතිමය තීරණයක් නොගන්න. ඉන්පසු, ලේඛනයේ වසන් කළ යුතු පුද්ගලික/රහස්‍ය කොටස් සලකුණු කරන්න. පසුව, ලේඛනයේ වසන් කළ යුතු පුද්ගලික/රහස්‍ය කොටස් සලකුණු කර අවසානයේ දී ඇති ප්‍රතිචාරය ඇතුළුව ප්‍රතිචාරය ඉදිරිපත් කරන්න. විරුද්ධ වීමට මාර්ගය;

වෙනස: ශක්තිමත් කඩිනම් විනිවිදභාවය සහ ආරක්‍ෂාව සමතුලිත කරයි, ව්‍යතිරේකය සාධාරණීකරණයට සම්බන්ධ කරයි, නැවත සකස් කිරීම සහ අභියාචනා මාර්ගය එක් කරයි.

තොරතුරු වර්ගය අනුව ප්රවේශය

තොරතුරු වර්ගය

පෙරනිමිය

අවධානය

සංඛ්‍යාලේඛන, එකතු කළ දත්ත

විවෘත

නැවත හඳුනාගැනීමේ පරීක්ෂාව

පරිපාලන ක්රියාමාර්ග සඳහා හේතුව

දෙන්න පුළුවන්

තෙවන පාර්ශවීය දත්ත නැවත සකස් කරන්න

තෙවන පාර්ශවීය පුද්ගලික දත්ත

ආරක්ෂා කර ඇත

KVKK; නමුත් අවසරය / ව්යතිරේක සහිතව

ආරක්ෂාව/පෞද්ගලිකත්වය ව්‍යතිරේකය

ආරක්ෂා කර ඇත

එය සැබෑ ව්යතිරේකයක්ද, තහවුරු කරන්න

අභ්‍යන්තර මතය/සාකච්ඡා

රඳා පවතී

අදාළ ලිපියට අනුව ඇගයීම

නිර්නාමිකකරණය සහ නැවත හඳුනාගැනීමේ අවදානම

විවෘත දත්ත ප්‍රකාශයට පත් කිරීමේ වඩාත්ම තාක්ෂණික නමුත් තීරණාත්මක පියවර වන්නේ නිර්නාමිකකරණයයි (පුද්ගලයෙකු දත්තයකින් සෘජුව හෝ වක්‍රව හඳුනාගත නොහැකි කිරීම). නම සහ ටී.ආර්. ID අංකය මකා දැමීම බොහෝ විට ප්රමාණවත් නොවේ; මක්නිසාද යත් සාමාන්‍ය ප්‍රදේශ කිහිපයක එකතුව පුද්ගලයෙකු නැවත හඳුනාගත හැකි බැවිනි. මෙය නැවත හඳුනාගැනීම ලෙස හැඳින්වේ (වෙනත් තොරතුරු සමඟ නිර්නාමික යැයි සිතන දත්ත හරස් ගැලපීම මගින් පුද්ගලයා සොයා ගැනීම). නිදසුනක් වශයෙන්, අසල්වැසි ප්‍රදේශයක 92 හැවිරිදි තනි වැන්දඹුවක් සිටී නම්, "අසල්වැසි + වයස + විවාහක තත්ත්වය" යන තිදෙනා ඔහුව හෙළි කරයි. AI හට දත්ත කට්ටලයක ඇති ක්ෂේත්‍ර සංයෝජන හෙළිදරව් වීමේ අවදානමක් තිබේද යන්න සහ ආරක්ෂිත සමූහගත කිරීම යෝජනා කිරීමට උපකාර කළ හැක (වයස පරාසයට පරිවර්තනය කිරීම, දුර්ලභ කාණ්ඩ ඒකාබද්ධ කිරීම); නමුත් ප්‍රකාශයට පත් කිරීමට තීරණය කිරීම සහ අවසාන විගණනය ආයතනයේ වගකීමකි.

කුඩා නඩුව - ප්රදේශ තුනක් සමඟ හෙළිදරව් කිරීම. එක් නගර සභාවක් සමාජ ආධාර දත්ත "නිර්නාමිකව" ප්‍රකාශයට පත් කළේය: නමක් නැත, නමුත් අසල්වැසි ප්‍රදේශය, උපන් වර්ෂය සහ ආබාධිත වර්ගය. මාධ්‍යවේදියෙකු එක් අසල්වැසි ප්‍රදේශයක සිටින තනි පුද්ගලයෙකුගේ දුර්ලභ ආකාරයේ ආබාධයක් දැක එම පුද්ගලයා හඳුනා ගත්තේය. දත්ත ඉවත් කර ඇත; උපන් වර්ෂය වසර 10 ක පරතරයක් බවට පරිවර්තනය කළ විට එය නැවත ප්‍රකාශයට පත් කරන ලද අතර දුර්ලභ කාණ්ඩ "වෙනත්" යටතේ කාණ්ඩගත කරන ලදී.

නැවත හඳුනාගැනීමේ අවදානම සඳහා තිරගත කරන සැකිල්ල:

කාර්යය: පහත දත්ත කට්ටලයේ තීරු පරීක්ෂා කරන්න; මම පුද්ගලික දත්ත ප්‍රකාශයට පත් නොකරමි, මට අවශ්‍ය වන්නේ අවදානම් පරීක්ෂාව පමණි. තීරු: [තීරු නාම]ප්‍රතිදානය: 1) සෘජු හඳුනාගැනීම් (මකා දැමිය යුතුය). 2) වක්‍ර හඳුනාගැනීමේ සංයෝජන (නැවත හඳුනාගැනීමේ අවදානම). 3) එක් එක් අවදානම් සංයෝජනය සඳහා නිර්දේශිත සමූහගත කිරීම / ආවරණ. 4) ප්‍රකාශනයට පෙර ප්‍රශ්න අවසන් පරීක්‍ෂා කරන්න. රීතිය: මම සැබෑ පුද්ගලික වටිනාකම් කිසිවක් අලවා නැත; තීරු ව්යුහය පමණක් සලකා බලන්න.

අවවාදයයි: "මම නම මකා දැමුවා, දැන් නිර්නාමිකයි" යනු වඩාත් පොදු සහ භයානක වැරදි වැටහීමයි. නිර්නාමිකභාවය තීරණය වන්නේ ක්ෂේත්‍රය විසින්ම නොව, ක්ෂේත්‍රවල සංයෝජනය සහ බාහිර දත්ත සමඟ ගැලපීමේ සම්භාවිතාව මගිනි. සැකයක් ඇත්නම්, පළ නොකරන්න; නිර්නාමිකභාවය යනු ආපසු හැරවිය නොහැකි තීරණයකි.

පොදු වැරදි

• පුරුද්දක් ලෙස ප්රතික්ෂේප කිරීම. අනවශ්‍ය "රහස්‍ය" ලෙස දිය හැකි තොරතුරු සලකා බැලීම අයිතිවාසිකම් කඩ කිරීමක් සහ නඩු පැවරීමට හේතුවකි.
• සකස් නොකළ ලේඛන ඉදිරිපත් කිරීම. තෙවන පාර්ශවීය දත්ත හෙළිදරව් කිරීම KVKK උල්ලංඝනය කිරීමකි.
• සාධාරණීකරණයකින් තොරව ව්යතිරේකය භාවිතා කිරීම. ප්රතික්ෂේප කිරීම කොන්ක්රීට් ද්රව්යයක් සහ කොන්ක්රීට් යුක්ති සහගත කිරීම සිදු කළ යුතුය; "නිවසේ" කීම ප්රමාණවත් නොවේ.
• AI හි නීතිමය විනිශ්චය මත විශ්වාසය තැබීම. ව්යතිරේකයක් කිරීමට තීරණය මනුෂ්ය; AI පූර්ව සුදුසුකම් ලබයි.
• විවෘත දත්තවල නැවත හඳුනාගැනීම මගහැරීම. තීරු සංයෝජන මිනිසුන් සොයා ගත හැක; සමස්ථ.
• විරෝධය දැක්වීමේ මාධ්‍යයන් සඳහන් නොකරයි. ප්‍රතික්ෂේප කිරීමේදී, අයදුම් කිරීමේ ක්‍රමය සහ කාලසීමාව ලිවිය යුතුය (තහවුරු කර ඇත).

සාරාංශයකින්

විනිවිදභාවය මහජන විශ්වාසයේ පදනමයි; AI යනු FOI ඉල්ලීම් වර්ග කිරීම, සෝදුපත් කියවීම නිර්දේශ කිරීම, ප්‍රතිචාර කෙටුම්පත් කිරීම සහ ප්‍රකාශනය සඳහා විවෘත දත්ත සකස් කිරීම සඳහා ප්‍රබල ආධාරකයකි. නමුත් ශේෂය තීරනාත්මක ය: පුරවැසියන්ට ඔවුන්ට හිමි තොරතුරු ලබා දිය යුතුය, සැබෑ ව්යතිරේක සහ පුද්ගලික දත්ත ආරක්ෂා කළ යුතුය. ව්යතිරේකයක් කිරීමට තීරණය තර්කානුකූල සහ මානව විය යුතුය; ප්‍රකාශනයට පෙර නැවත හඳුනාගැනීමේ අවදානම සඳහා විවෘත දත්ත විගණනය කළ යුතුය.

යෙදුම් කාර්යය

තොරතුරු සඳහා සැබෑ (වෙස්මුහුණු) නිදහස ඉල්ලීමක් ලබා ගන්න. "ඉල්ලීම වර්ගීකරණය" අච්චුව සමඟ පූර්ව-ඇගයීම, අමුණා ඇති ලේඛනයකට "Redaction" අච්චුව යොදන්න සහ ආවරණ කළ යුතු ප්‍රදේශ සලකුණු කරන්න. විවෘත දත්ත කට්ටලයක තීරු වෙත "විවෘත දත්ත නැවත හඳුනාගැනීමේ පරීක්ෂාව" අච්චුව යොදන්න සහ අවම වශයෙන් එක් අවදානම් සංයෝගයක් සොයා ගන්න.

පිරික්සුම් ලැයිස්තුව

• [ ] මම ඉල්ලීම වර්ග කළෙමි; අනවශ්‍ය ලෙස දිය හැකි තොරතුරු මම ප්‍රතික්ෂේප කළේ නැහැ.
• [ ] මම ව්‍යතිරේක ඇගයුම් කළේ සංයුක්ත ද්‍රව්‍ය සහ සාධාරණීකරණය (මානව තීරණය) සමඟිනි.
• [ ] මම ඉදිරිපත් කළ යුතු ලේඛනයේ පුද්ගලික/රහස්‍ය දත්ත නැවත සකස් කර ඇත.
• [ ] ප්‍රතික්ෂේප කිරීමකදී, මම විරෝධතා ක්‍රමය සහ කාලසීමාව ප්‍රකාශ කර ඇත (තහවුරු කර ඇත).
• [ ] මම විවෘත දත්තවල නැවත හඳුනාගැනීමේ අවදානම පරීක්ෂා කළෙමි.
• [ ] මම විගණනය සඳහා ඉල්ලීම, තීරණය සහ සාධාරණීකරණය සටහන් කළෙමි.