Turinys:
Apibrėžimas - ką reiškia duomenų trūkumas?
Duomenų trikdymas yra privatumą išsaugojanti duomenų gavybos forma elektroninių sveikatos įrašų (EHR) forma. Yra du pagrindiniai duomenų trikdžių, tinkamų ESI duomenų apsaugai, tipai. Pirmasis tipas yra žinomas kaip tikimybių pasiskirstymo metodas, o antrasis tipas vadinamas vertės iškraipymo metodu. Duomenų perteklinimas laikomas gana lengvu ir veiksmingu metodu siekiant apsaugoti neskelbtinus elektroninius duomenis nuo neteisėto naudojimo.
„Techopedia“ paaiškina duomenų trūkumą
Dėl didesnio tikimybės, kad gali įvykti išpuoliai, siejantys viešus duomenų rinkinius su originaliais identifikatoriais ar tiriamaisiais, buvo paisoma duomenų pertekliaus, nes tai yra veiksmingesnis duomenų apsaugos taikymas sveikatos priežiūros srityje nei identifikavimo panaikinimas / pakartotinis identifikavimas. Dėl šios priežasties duomenų perteklius yra laikomas tvirčiau pritaikomu EHR saugumui.
Tikimybės pasiskirstymo metodas imasi duomenų ir pakeičia juos iš tos pačios paskirstymo imties arba iš paties paskirstymo. Vertės iškraipymo metodas trikdo duomenis daugiaplazminiu ar papildomu triukšmu arba kitais atsitiktiniais procesais. Manoma, kad jis yra veiksmingesnis už buvusį pasipiktinimo tipą. Šis metodas sukuria sprendimų medžio klasifikatorius, kur, pavyzdžiui, kiekvienam elementui priskiriamas atsitiktinis triukšmas iš Gauso paskirstymo. Atlikus duomenų gavybą, pirminis duomenų paskirstymas atstatomas iš netinkamos versijos. Tačiau kritikai atkreipia dėmesį į tai, kad atsitiktinis priedų triukšmas gali būti filtruojamas, o tai gali sukelti EHR privatumo pavojų.
