Tiền phạt liên quan đến phơi nhiễm dữ liệu nhạy cảm đang gia tăng. Chẳng hạn, các vi phạm nghiêm trọng GDPR có thể khiến các công ty thiệt hại tới , trong khi các vi phạm nghiêm trọng HIPAA có thể dẫn đến phạt tù. 4% doanh thu toàn cầu hàng năm của họ Môi trường sản xuất của bạn có thể được bảo vệ triệt để. Nhưng còn về việc thử nghiệm các sáng kiến và bản trình diễn bán hàng thì sao? Bạn có tin tưởng vào các nhà thầu bên thứ ba có quyền truy cập vào dữ liệu nhạy cảm của bạn không? Họ sẽ làm hết sức mình để bảo vệ nó? Để đảm bảo tuân thủ và an toàn dữ liệu, các công ty đang chuyển sang . Nếu bạn cũng quan tâm, hãy xem hướng dẫn này để trả lời ba câu hỏi quan trọng: các nhà cung cấp dịch vụ quản lý dữ liệu Mặt nạ dữ liệu là gì? Tại sao và khi nào bạn cần nó, và Làm thế nào công ty của bạn có thể thực hiện nó thành công? Nó cũng trình bày một ví dụ về mặt nạ dữ liệu chi tiết từ danh mục đầu tư của chúng tôi. Sau khi đọc bài báo, bạn sẽ có đủ thông tin để đàm phán với các nhà cung cấp mặt nạ dữ liệu. Hiểu mặt nạ dữ liệu Vì vậy, mặt nạ dữ liệu là gì? Che giấu dữ liệu được định nghĩa là xây dựng một phiên bản thực tế và có cấu trúc tương tự nhưng dù sao cũng là phiên bản giả mạo của dữ liệu tổ chức. Nó thay đổi các giá trị dữ liệu ban đầu bằng cách sử dụng các kỹ thuật thao tác trong khi vẫn duy trì cùng một định dạng và cung cấp một phiên bản mới không thể được thiết kế ngược hoặc theo dõi trở lại các giá trị xác thực. Đây là một ví dụ về dữ liệu bị che giấu: Bạn có cần áp dụng thuật toán che dấu dữ liệu cho tất cả dữ liệu được lưu trữ trong công ty của mình không? Hầu như không. Dưới đây là các loại dữ liệu mà bạn chắc chắn cần phải bảo vệ: bao gồm hồ sơ y tế, xét nghiệm trong phòng thí nghiệm, thông tin bảo hiểm y tế và thậm chí cả nhân khẩu học. Thông tin sức khỏe được bảo vệ (PHI) có liên quan đến thông tin thẻ tín dụng và thẻ ghi nợ và dữ liệu giao dịch theo Tiêu chuẩn bảo mật dữ liệu ngành thẻ thanh toán (PCI DSS). Thông tin thẻ thanh toán , chẳng hạn như hộ chiếu và số an sinh xã hội. Về cơ bản, bất kỳ phần thông tin nào có thể được sử dụng để xác định một người. Thông tin nhận dạng cá nhân (PII) bao gồm các phát minh, chẳng hạn như thiết kế hoặc bất kỳ thứ gì có giá trị đối với tổ chức và có thể bị đánh cắp. Sở hữu trí tuệ (IP) Tại sao bạn cần mặt nạ dữ liệu? Mặt nạ dữ liệu bảo vệ thông tin nhạy cảm được sử dụng cho các mục đích phi sản xuất. Vì vậy, miễn là bạn sử dụng bất kỳ loại dữ liệu nhạy cảm nào được trình bày trong phần trước trong đào tạo, thử nghiệm, trình diễn bán hàng hoặc bất kỳ loại hoạt động phi sản xuất nào khác, bạn cần áp dụng các kỹ thuật che giấu dữ liệu. Điều này có ý nghĩa vì các môi trường phi sản xuất thường ít được bảo vệ hơn và đưa ra . nhiều lỗ hổng bảo mật hơn Ngoài ra, nếu có nhu cầu chia sẻ dữ liệu của bạn với các nhà cung cấp và đối tác bên thứ ba, bạn có thể cấp quyền truy cập vào dữ liệu được che dấu thay vì buộc bên kia tuân thủ các biện pháp bảo mật mở rộng của bạn để truy cập cơ sở dữ liệu gốc. Thống kê cho thấy xảy ra do sự thỏa hiệp từ phía đối tác kinh doanh. 19% vi phạm dữ liệu Ngoài ra, mặt nạ dữ liệu có thể cung cấp các ưu điểm sau: Làm cho dữ liệu tổ chức trở nên vô dụng đối với tội phạm mạng trong trường hợp chúng có thể truy cập dữ liệu đó Giảm rủi ro bằng cách chia sẻ dữ liệu với người dùng được ủy quyền và các dự án gia công phần mềm Giúp tuân thủ các quy định liên quan đến bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu, chẳng hạn như Quy định bảo vệ dữ liệu chung (GDPR), Đạo luật về trách nhiệm giải trình và cung cấp thông tin bảo hiểm y tế (HIPAA) và bất kỳ quy định nào khác áp dụng trong lĩnh vực của bạn Bảo vệ dữ liệu trong trường hợp xóa, vì các phương pháp xóa tệp thông thường vẫn để lại dấu vết của các giá trị dữ liệu cũ Bảo vệ dữ liệu của bạn trong trường hợp truyền dữ liệu trái phép Các loại mặt nạ dữ liệu Có năm loại mặt nạ dữ liệu chính nhằm đáp ứng các nhu cầu khác nhau của tổ chức. 1. Mặt nạ dữ liệu tĩnh Ngụ ý tạo bản sao lưu của dữ liệu gốc và giữ dữ liệu đó an toàn trong một môi trường riêng biệt cho các trường hợp sử dụng sản xuất. Sau đó, nó ngụy trang bản sao bằng cách đưa vào các giá trị giả mạo nhưng thực tế và cung cấp bản sao đó cho các mục đích phi sản xuất (ví dụ: thử nghiệm, nghiên cứu), cũng như chia sẻ với các nhà thầu. 2. Mặt nạ dữ liệu động Nhằm mục đích sửa đổi một đoạn trích của dữ liệu gốc trong thời gian chạy khi nhận được truy vấn đến cơ sở dữ liệu. Vì vậy, một người dùng không được phép xem thông tin nhạy cảm sẽ truy vấn cơ sở dữ liệu sản xuất và phản hồi sẽ được ẩn ngay lập tức mà không thay đổi các giá trị ban đầu. Bạn có thể triển khai nó thông qua proxy cơ sở dữ liệu, như được trình bày bên dưới. Loại mặt nạ dữ liệu này thường được sử dụng trong cài đặt chỉ đọc để ngăn ghi đè dữ liệu sản xuất. 3. Mặt nạ dữ liệu nhanh chóng Loại mặt nạ dữ liệu này ngụy trang dữ liệu khi chuyển nó từ môi trường này sang môi trường khác, chẳng hạn như từ sản xuất sang thử nghiệm. Nó phổ biến với các tổ chức liên tục triển khai phần mềm và thực hiện tích hợp dữ liệu lớn. 4. Mặt nạ dữ liệu xác định Thay thế dữ liệu cột bằng cùng một giá trị cố định. Ví dụ: nếu bạn muốn thay thế “Olivia” bằng “Emma”, bạn phải thực hiện điều đó trong tất cả các bảng được liên kết, không chỉ trong bảng mà bạn hiện đang ẩn. 5. Làm xáo trộn dữ liệu thống kê Điều này được sử dụng để tiết lộ thông tin về các mẫu và xu hướng trong tập dữ liệu mà không chia sẻ bất kỳ chi tiết nào về những người thực tế được đại diện ở đó. 7 kỹ thuật che giấu dữ liệu chính Dưới đây bạn có thể tìm thấy bảy kỹ thuật che dấu dữ liệu phổ biến nhất. Bạn có thể kết hợp chúng để đáp ứng các nhu cầu khác nhau của doanh nghiệp của bạn. . Bạn có thể xáo trộn và gán lại các giá trị dữ liệu trong cùng một bảng. Ví dụ: nếu bạn xáo trộn cột tên nhân viên, bạn sẽ nhận được thông tin chi tiết cá nhân thực sự của một nhân viên khớp với một nhân viên khác. Xáo trộn . Sắp xếp lại các ký tự và số nguyên của trường dữ liệu theo thứ tự ngẫu nhiên. Nếu ID ban đầu của nhân viên là 97489376, sau khi áp dụng xáo trộn, bạn sẽ nhận được một số giống như 37798649. Điều này bị hạn chế đối với các loại dữ liệu cụ thể. Tranh giành . Đây là một chiến lược che dấu đơn giản trong đó trường dữ liệu được gán giá trị null. Phương pháp này bị hạn chế sử dụng vì nó có xu hướng làm hỏng logic của ứng dụng. Loại bỏ . Dữ liệu gốc được thay thế bằng các giá trị giả nhưng thực tế. Có nghĩa là giá trị mới vẫn cần phải đáp ứng tất cả các ràng buộc miền. Chẳng hạn, bạn thay thế số thẻ tín dụng của ai đó bằng một số khác tuân thủ các quy tắc do ngân hàng phát hành thực thi. thay thế . Điều này chủ yếu áp dụng cho thông tin tài chính. Một ví dụ là che giấu mức lương ban đầu bằng cách áp dụng phương sai +/-20%. Phương sai số . Phương pháp này tăng hoặc giảm một ngày theo một phạm vi cụ thể, duy trì rằng ngày kết quả đáp ứng các ràng buộc của ứng dụng. Chẳng hạn, bạn có thể tăng tuổi cho tất cả các hợp đồng trong 50 ngày. Ngày lão hóa . Liên quan đến việc thay thế tất cả các giá trị dữ liệu gốc bằng giá trị trung bình. Chẳng hạn, bạn có thể thay thế từng trường lương riêng lẻ bằng giá trị lương trung bình trong bảng này. tính trung bình Làm thế nào để triển khai mặt nạ dữ liệu đúng cách? Đây là kế hoạch triển khai mặt nạ dữ liệu gồm 5 bước của bạn. Bước 1: Xác định phạm vi dự án của bạn Trước khi bắt đầu, bạn sẽ cần xác định những khía cạnh nào bạn sẽ đề cập. Dưới đây là danh sách các câu hỏi điển hình mà nhóm dữ liệu của bạn có thể nghiên cứu trước khi tiến hành các sáng kiến che giấu: Dữ liệu nào chúng ta đang tìm cách che giấu? Nó cư trú ở đâu? Ai được phép truy cập nó? Cấp độ truy cập của mỗi người dùng từ trên là gì? Ai chỉ có thể xem và ai có thể thay đổi và xóa các giá trị? Ứng dụng nào đang sử dụng dữ liệu nhạy cảm này? Mặt nạ dữ liệu sẽ có tác động gì đối với những người dùng khác nhau? Mức độ che phủ nào là bắt buộc và chúng tôi cần lặp lại quy trình bao lâu một lần? Chúng tôi đang tìm cách áp dụng mặt nạ dữ liệu trên toàn bộ tổ chức hay giới hạn nó cho một sản phẩm cụ thể? Bước 2: Xác định chồng các kỹ thuật che giấu dữ liệu Trong bước này, bạn cần xác định kỹ thuật nào hoặc sự kết hợp của các công cụ che giấu dữ liệu phù hợp nhất cho nhiệm vụ hiện tại. Trước hết, bạn cần xác định loại dữ liệu nào bạn cần che giấu, chẳng hạn như tên, ngày tháng, dữ liệu tài chính, v.v., vì các loại khác nhau yêu cầu thuật toán che giấu dữ liệu chuyên dụng. Dựa vào đó, bạn và nhà cung cấp của bạn có thể chọn (các) thư viện nguồn mở nào có thể được sử dụng lại để tạo ra giải pháp che dấu dữ liệu phù hợp nhất. Chúng tôi khuyên bạn nên chuyển sang vì họ sẽ giúp bạn tùy chỉnh giải pháp và tích hợp giải pháp đó vào quy trình công việc của bạn trong toàn bộ công ty một cách dễ dàng mà không làm gián đoạn bất kỳ quy trình kinh doanh nào. Ngoài ra, có thể xây dựng thứ gì đó từ con số không để đáp ứng các nhu cầu riêng của công ty. nhà cung cấp phần mềm Có những công cụ che giấu dữ liệu được tạo sẵn mà bạn có thể mua và tự triển khai, chẳng hạn như , , , v.v. Bạn có thể chọn chiến lược này nếu bạn tự mình quản lý tất cả dữ liệu của mình, bạn hiểu cách thức hoạt động của các luồng dữ liệu khác nhau và bạn có bộ phận CNTT có thể giúp tích hợp giải pháp che dấu dữ liệu mới này vào các quy trình hiện có mà không cản trở năng suất. Oracle Data Masking IRI FieldShield DATPROF Bước 3: Bảo mật các thuật toán che dấu dữ liệu đã chọn của bạn Tính bảo mật của dữ liệu nhạy cảm của bạn phần lớn phụ thuộc vào tính bảo mật của các thuật toán tạo dữ liệu giả được chọn. Do đó, chỉ những người được ủy quyền mới có thể biết thuật toán che dấu dữ liệu nào được triển khai, vì những người này có thể thiết kế ngược dữ liệu che giấu thành tập dữ liệu gốc với kiến thức này. Đó là một thực hành tốt để áp dụng phân chia nhiệm vụ. Chẳng hạn, bộ phận bảo mật chọn các thuật toán và công cụ phù hợp nhất, trong khi chủ sở hữu dữ liệu duy trì các cài đặt được áp dụng để che giấu dữ liệu của họ. Bước 4: Duy trì tính toàn vẹn tham chiếu Tính toàn vẹn tham chiếu có nghĩa là mỗi loại dữ liệu trong tổ chức của bạn được che giấu theo cùng một cách. Đây có thể là một thách thức nếu tổ chức của bạn khá lớn và có nhiều chức năng kinh doanh và dòng sản phẩm. Trong trường hợp này, công ty của bạn có khả năng sử dụng các thuật toán che dấu dữ liệu khác nhau cho các nhiệm vụ khác nhau. Để khắc phục sự cố này, hãy xác định tất cả các bảng có chứa ràng buộc tham chiếu và xác định thứ tự bạn sẽ che dữ liệu vì các bảng cha phải được che trước các bảng con tương ứng. Sau khi hoàn thành quá trình tạo mặt nạ, đừng quên kiểm tra xem tính toàn vẹn tham chiếu có được duy trì hay không. Bước 5: Làm cho quy trình tạo mặt nạ có thể lặp lại Bất kỳ điều chỉnh nào đối với một dự án cụ thể hoặc chỉ những thay đổi chung trong tổ chức của bạn đều có thể dẫn đến việc sửa đổi dữ liệu nhạy cảm và tạo nguồn dữ liệu mới, dẫn đến nhu cầu lặp lại quy trình che giấu. Có những trường hợp việc che dấu dữ liệu có thể chỉ là nỗ lực một lần, chẳng hạn như trong trường hợp chuẩn bị một tập dữ liệu huấn luyện chuyên biệt sẽ được sử dụng trong vài tháng cho một dự án nhỏ. Nhưng nếu bạn muốn một giải pháp phục vụ bạn trong một thời gian dài, dữ liệu của bạn có thể trở nên lỗi thời tại một thời điểm. Vì vậy, hãy đầu tư thời gian và nỗ lực vào việc chính thức hóa quy trình tạo mặt nạ để làm cho quy trình diễn ra nhanh chóng, có thể lặp lại và càng tự động càng tốt. Phát triển một bộ quy tắc che giấu, chẳng hạn như dữ liệu nào phải được che giấu. Xác định bất kỳ trường hợp ngoại lệ hoặc trường hợp đặc biệt nào mà bạn có thể thấy trước vào thời điểm này. Thu thập/xây dựng các tập lệnh và để áp dụng các quy tắc che dấu này một cách nhất quán. công cụ tự động Danh sách kiểm tra của bạn để chọn giải pháp che giấu dữ liệu Cho dù bạn làm việc với nhà cung cấp phần mềm theo lựa chọn của mình hay chọn giải pháp làm sẵn, sản phẩm cuối cùng cần tuân theo các phương pháp hay nhất về che giấu dữ liệu sau: Không thể đảo ngược, khiến cho việc đảo ngược dữ liệu giả thành giá trị thực là không thể Bảo vệ tính toàn vẹn của cơ sở dữ liệu gốc và không làm cho nó trở nên vô dụng bằng cách thực hiện các thay đổi vĩnh viễn do nhầm lẫn Che dấu dữ liệu không nhạy cảm nếu điều này là cần thiết để bảo vệ thông tin nhạy cảm Tạo cơ hội để tự động hóa, vì dữ liệu sẽ thay đổi vào một lúc nào đó và bạn không muốn bắt đầu từ con số không mỗi lần Tạo dữ liệu thực tế duy trì cấu trúc và phân phối dữ liệu gốc và đáp ứng các ràng buộc kinh doanh Có thể mở rộng để chứa bất kỳ nguồn dữ liệu bổ sung nào mà bạn muốn kết hợp vào doanh nghiệp của mình Tuân thủ tất cả các quy định hiện hành, chẳng hạn như HIPAA và GDPR cũng như các chính sách nội bộ của bạn Tích hợp tốt vào các hệ thống và quy trình công việc hiện có Thách thức che giấu dữ liệu Dưới đây là danh sách các thách thức mà bạn có thể gặp phải trong quá trình triển khai. Bảo quản định dạng. Giải pháp tạo mặt nạ phải hiểu dữ liệu và có thể giữ nguyên định dạng ban đầu của nó. Bảo tồn giới tính. Phương pháp che giấu dữ liệu được chọn cần lưu ý đến giới tính khi che giấu tên của mọi người. Nếu không, phân phối giới tính trong tập dữ liệu sẽ bị thay đổi. Tính toàn vẹn ngữ nghĩa. Các giá trị giả được tạo cần tuân theo các quy tắc kinh doanh hạn chế các loại dữ liệu khác nhau. Ví dụ, tiền lương phải nằm trong một phạm vi cụ thể và số an sinh xã hội phải tuân theo một định dạng được xác định trước. Điều này cũng đúng đối với việc duy trì sự phân bố địa lý của dữ liệu. Tính duy nhất của dữ liệu. Nếu dữ liệu gốc phải là duy nhất, chẳng hạn như số ID nhân viên, thì kỹ thuật che dấu dữ liệu cần cung cấp một giá trị duy nhất. Cân bằng bảo mật và khả năng sử dụng. Nếu dữ liệu bị che giấu quá nhiều, nó có thể trở nên vô dụng. Mặt khác, nếu nó không được bảo vệ đủ, người dùng có thể truy cập trái phép. Việc tích hợp dữ liệu vào các quy trình công việc hiện có có thể rất bất tiện cho nhân viên ngay từ đầu, vì mọi người đã quen làm việc theo một cách nhất định, hiện đang bị gián đoạn. Một ví dụ về mặt nạ dữ liệu từ danh mục ITRex Một tổ chức chăm sóc sức khỏe quốc tế đang tìm cách che khuất thông tin nhận dạng cá nhân nhạy cảm (PII) được trình bày ở nhiều định dạng và nằm trong cả môi trường sản xuất và phi sản xuất. Họ muốn xây dựng một có thể khám phá và làm xáo trộn PII trong khi tuân thủ các chính sách nội bộ của công ty, GDPR và các quy định về quyền riêng tư dữ liệu khác. phần mềm che giấu dữ liệu do ML cung cấp Nhóm của chúng tôi ngay lập tức nhận thấy những thách thức sau: Khách hàng có khối lượng dữ liệu khổng lồ, hơn 10.000 nguồn dữ liệu và nhiều luồng dữ liệu tương ứng Không có chiến lược che dấu dữ liệu rõ ràng sẽ bao gồm tất cả các bộ phận khác nhau Do sự đa dạng lớn này, nhóm của chúng tôi muốn đưa ra một bộ chính sách và quy trình hướng dẫn các chủ sở hữu tập dữ liệu khác nhau về cách che dấu dữ liệu của họ và sẽ làm cơ sở cho giải pháp của chúng tôi. Chẳng hạn, một người nào đó có thể đưa ra danh sách các điểm dữ liệu mà họ muốn làm xáo trộn, dù là một lần hay liên tục, và giải pháp, dựa trên các nguyên tắc này, sẽ nghiên cứu dữ liệu và chọn các kỹ thuật che giấu thích hợp rồi áp dụng chúng. Chúng tôi tiếp cận dự án này bằng cách khảo sát cảnh quan thông qua các câu hỏi sau: Bạn đang sử dụng giải pháp quản lý dữ liệu nào? Khách hàng đã sử dụng Informatica, vì vậy chúng tôi đã sử dụng nó. Giải pháp che giấu dữ liệu của Informatica cung cấp các tính năng vượt trội, đáp ứng một số nhu cầu của khách hàng, nhưng điều này không đủ để đáp ứng tất cả các yêu cầu. Những loại dữ liệu nào bạn sẵn sàng che giấu? Do có nhiều nguồn dữ liệu nên không thể xử lý mọi thứ cùng một lúc. Vì vậy, chúng tôi đã yêu cầu khách hàng ưu tiên và xác định đâu là nhiệm vụ quan trọng. Bạn muốn làm điều đó một lần hay biến nó thành một quá trình lặp lại? Sau khi trả lời những câu hỏi này, chúng tôi đề xuất cung cấp dịch vụ che dấu dữ liệu chủ yếu vì khách hàng có quá nhiều nguồn dữ liệu ngay từ đầu và có thể mất nhiều năm để xử lý tất cả. Cuối cùng, chúng tôi đã cung cấp các dịch vụ che giấu dữ liệu với sự trợ giúp của một công cụ dựa trên ML tùy chỉnh có thể thực hiện bán tự động việc che giấu dữ liệu theo bốn bước: Xác định các kiểu dữ liệu. Chủ sở hữu dữ liệu đưa nguồn dữ liệu của họ vào công cụ phân tích để nghiên cứu dữ liệu của các cột và tiết lộ các loại dữ liệu mà nó có thể xác định trong các cột này, chẳng hạn như địa chỉ, số điện thoại, v.v. Một chuyên gia về con người xác minh đầu ra của nó, cho phép nó học hỏi từ những sai lầm . Đề xuất các phương pháp che dấu cho từng cột và áp dụng chúng sau khi được con người chấp thuận Triển khai kết quả. Sau khi tạo mặt nạ dữ liệu, nó cần được triển khai. Chúng tôi đã cung cấp nhiều tùy chọn để lưu trữ dữ liệu. Điều này bao gồm nhưng không giới hạn ở việc sử dụng cơ sở dữ liệu tạm thời tồn tại trong vài ngày, chỉ định một vị trí cố định cho môi trường ẩn, tạo các tệp giá trị được phân tách bằng dấu phẩy (CSV), v.v. Kiểm tra và cấp huy hiệu phê duyệt cho một tập hợp dữ liệu hoặc một tập hợp môi trường để làm bằng chứng rằng chúng được che dấu và tuân thủ đúng cách Giải pháp che giấu dữ liệu này đã giúp khách hàng tuân thủ GDPR, giảm đáng kể thời gian cần thiết để hình thành môi trường phi sản xuất và giảm chi phí chuyển dữ liệu từ sản xuất sang hộp cát. Làm cách nào để duy trì dữ liệu bị che giấu sau khi triển khai? Những nỗ lực của bạn không dừng lại khi dữ liệu bí mật bị che giấu. Bạn vẫn cần phải duy trì nó theo thời gian. Dưới đây là các bước sẽ giúp bạn trong sáng kiến này: Thiết lập các chính sách và thủ tục chi phối dữ liệu bị che giấu. Điều này bao gồm việc xác định ai được phép truy cập dữ liệu này và trong hoàn cảnh nào cũng như mục đích mà dữ liệu này phục vụ (ví dụ: thử nghiệm, báo cáo, nghiên cứu, v.v.) Đào tạo nhân viên về cách sử dụng và bảo vệ dữ liệu này Thường xuyên kiểm tra và cập nhật quy trình sử dụng mặt nạ để đảm bảo quy trình vẫn phù hợp Giám sát dữ liệu bị che dấu để phát hiện bất kỳ hoạt động đáng ngờ nào, chẳng hạn như nỗ lực truy cập trái phép và vi phạm Thực hiện sao lưu dữ liệu ẩn để đảm bảo có thể khôi phục được suy nghĩ kết luận Che dấu dữ liệu sẽ bảo vệ dữ liệu của bạn trong môi trường phi sản xuất, cho phép bạn chia sẻ thông tin với các nhà thầu bên thứ ba và giúp bạn tuân thủ. Bạn có thể tự mua và triển khai giải pháp che giấu dữ liệu nếu bạn có bộ phận CNTT và kiểm soát các luồng dữ liệu của mình. Tuy nhiên, hãy nhớ rằng việc triển khai mặt nạ dữ liệu không đúng cách có thể dẫn đến những hậu quả khá khó chịu. Dưới đây là một số trong những cái nổi bật nhất: Cản trở năng suất. Các kỹ thuật che dấu dữ liệu đã chọn có thể gây ra sự chậm trễ lớn không cần thiết trong quá trình xử lý dữ liệu, do đó làm chậm nhân viên. Trở nên dễ bị vi phạm dữ liệu. Nếu các phương pháp che giấu dữ liệu của bạn hoặc thiếu các phương pháp đó không bảo vệ được dữ liệu nhạy cảm, thì sẽ có những hậu quả về tài chính và pháp lý cho đến thời gian ngồi tù. Xuất phát kết quả không chính xác từ phân tích dữ liệu. Điều này có thể xảy ra nếu dữ liệu bị che không chính xác hoặc quá nhiều. Các nhà nghiên cứu sẽ hiểu sai tập dữ liệu thử nghiệm và đưa ra kết luận sai lầm dẫn đến các quyết định kinh doanh đáng tiếc. Do đó, nếu một công ty không tự tin vào khả năng của mình trong việc thực hiện các sáng kiến che giấu dữ liệu, thì tốt nhất bạn nên liên hệ với nhà cung cấp bên ngoài, họ sẽ giúp chọn các kỹ thuật che giấu dữ liệu phù hợp và tích hợp sản phẩm cuối cùng vào quy trình làm việc của bạn mà ít bị gián đoạn nhất. Ở lại bảo vệ! Xem xét để thực hiện một giải pháp mặt nạ dữ liệu? ! Chúng tôi sẽ giúp bạn ưu tiên dữ liệu của mình, xây dựng công cụ che giấu tuân thủ và triển khai công cụ đó mà không làm gián đoạn quy trình kinh doanh của bạn. Hãy liên lạc
