1. ڊيٽا ماسڪنگ جو تصور
ڊيٽا ماسڪنگ کي ڊيٽا ماسڪنگ پڻ چيو ويندو آهي. اهو هڪ ٽيڪنيڪل طريقو آهي جيڪو حساس ڊيٽا جهڙوڪ موبائل فون نمبر، بينڪ ڪارڊ نمبر ۽ ٻي معلومات کي تبديل ڪرڻ، تبديل ڪرڻ يا ڍڪڻ لاءِ آهي جڏهن اسان ماسڪنگ جا قاعدا ۽ پاليسيون ڏنيون آهن. هي ٽيڪنڪ بنيادي طور تي حساس ڊيٽا کي سڌو سنئون غير معتبر ماحول ۾ استعمال ٿيڻ کان روڪڻ لاءِ استعمال ڪئي ويندي آهي.
ڊيٽا ماسڪنگ جو اصول: ڊيٽا ماسڪنگ کي اصل ڊيٽا جي خاصيتن، ڪاروباري قاعدن، ۽ ڊيٽا جي مطابقت کي برقرار رکڻ گهرجي ته جيئن اهو يقيني بڻائي سگهجي ته بعد ۾ ترقي، جانچ، ۽ ڊيٽا جو تجزيو ماسڪنگ کان متاثر نه ٿيندو. ماسڪنگ کان اڳ ۽ بعد ۾ ڊيٽا جي تسلسل ۽ صحيحيت کي يقيني بڻايو وڃي.
2. ڊيٽا ماسڪنگ جي درجه بندي
ڊيٽا ماسڪنگ کي جامد ڊيٽا ماسڪنگ (SDM) ۽ متحرڪ ڊيٽا ماسڪنگ (DDM) ۾ ورهائي سگهجي ٿو.
جامد ڊيٽا ماسڪنگ (SDM): جامد ڊيٽا ماسڪنگ لاءِ پيداوار جي ماحول کان الڳ ڪرڻ لاءِ هڪ نئون غير پيداواري ماحول ڊيٽابيس قائم ڪرڻ جي ضرورت آهي. حساس ڊيٽا پيداوار جي ڊيٽابيس مان ڪڍيو ويندو آهي ۽ پوءِ غير پيداواري ڊيٽابيس ۾ محفوظ ڪيو ويندو آهي. هن طريقي سان، غير حساس ڊيٽا پيداوار جي ماحول کان الڳ ڪيو ويندو آهي، جيڪو ڪاروباري ضرورتن کي پورو ڪري ٿو ۽ پيداوار جي ڊيٽا جي حفاظت کي يقيني بڻائي ٿو.
ڊائنامڪ ڊيٽا ماسڪنگ (ڊي ڊي ايم): اهو عام طور تي پيداوار جي ماحول ۾ حقيقي وقت ۾ حساس ڊيٽا کي غير حساس ڪرڻ لاءِ استعمال ڪيو ويندو آهي. ڪڏهن ڪڏهن، مختلف حالتن ۾ ساڳئي حساس ڊيٽا کي پڙهڻ لاءِ مختلف سطحن جي ماسڪنگ جي ضرورت پوندي آهي. مثال طور، مختلف ڪردار ۽ اجازتون مختلف ماسڪنگ اسڪيمن کي لاڳو ڪري سگهن ٿيون.
ڊيٽا رپورٽنگ ۽ ڊيٽا پراڊڪٽس ماسڪنگ ايپليڪيشن
اهڙن منظرنامي ۾ بنيادي طور تي اندروني ڊيٽا مانيٽرنگ پراڊڪٽس يا بل بورڊ، ٻاهرين سروس ڊيٽا پراڊڪٽس، ۽ ڊيٽا تجزيي تي ٻڌل رپورٽون، جهڙوڪ ڪاروباري رپورٽون ۽ منصوبي جو جائزو شامل آهن.
3. ڊيٽا ماسڪنگ حل
عام ڊيٽا ماسڪنگ اسڪيمن ۾ شامل آهن: باطل ڪرڻ، بي ترتيب قدر، ڊيٽا جي متبادل، سميٽرڪ انڪرپشن، سراسري قدر، آفسيٽ ۽ راؤنڊنگ، وغيره.
غيرقانوني قرار ڏيڻ: غلط ڪرڻ جو مطلب آهي حساس ڊيٽا جي انڪرپشن، ٽرنڪيشن، يا لڪائڻ. هي اسڪيم عام طور تي حقيقي ڊيٽا کي خاص علامتن (جهڙوڪ *) سان تبديل ڪري ٿي. آپريشن سادو آهي، پر استعمال ڪندڙ اصل ڊيٽا جي فارميٽ کي نٿا ڄاڻي سگهن، جيڪو ايندڙ ڊيٽا ايپليڪيشنن کي متاثر ڪري سگهي ٿو.
بي ترتيب قدر: بي ترتيب قدر حساس ڊيٽا جي بي ترتيب متبادل ڏانهن اشارو ڪري ٿو (انگ اکر انگن کي تبديل ڪن ٿا، اکر اکرن کي تبديل ڪن ٿا، ۽ اکر اکرن کي تبديل ڪن ٿا). هي ماسڪنگ طريقو هڪ خاص حد تائين حساس ڊيٽا جي فارميٽ کي يقيني بڻائيندو ۽ بعد ۾ ڊيٽا جي درخواست کي آسان بڻائيندو. ڪجهه بامعني لفظن لاءِ ماسڪنگ ڊڪشنري جي ضرورت پئجي سگھي ٿي، جهڙوڪ ماڻهن ۽ جڳهن جا نالا.
ڊيٽا جي متبادل: ڊيٽا جي متبادل null ۽ random قدرن جي ماسڪنگ وانگر آهي، سواءِ ان جي ته خاص ڪردارن يا random قدرن کي استعمال ڪرڻ جي بدران، ماسڪنگ ڊيٽا کي هڪ مخصوص قدر سان تبديل ڪيو ويندو آهي.
سميٽرڪ انڪرپشن: سميٽرڪ انڪرپشن هڪ خاص ريورسيبل ماسڪنگ طريقو آهي. اهو انڪرپشن ڪيز ۽ الگورتھم ذريعي حساس ڊيٽا کي انڪرپٽ ڪري ٿو. سائفر ٽيڪسٽ فارميٽ منطقي قاعدن ۾ اصل ڊيٽا سان مطابقت رکي ٿو.
سراسري: سراسري اسڪيم اڪثر ڪري شمارياتي منظرنامي ۾ استعمال ٿيندي آهي. عددي ڊيٽا لاءِ، اسان پهريان انهن جي اوسط جو حساب ڪريون ٿا، ۽ پوءِ بي ترتيب طور تي غير حساس قدرن کي اوسط جي چوڌاري ورهايون ٿا، اهڙي طرح ڊيٽا جي رقم کي مستقل رکيو وڃي ٿو.
آفسيٽ ۽ رائونڊنگ: هي طريقو ڊجيٽل ڊيٽا کي بي ترتيب شفٽ ذريعي تبديل ڪري ٿو. آفسيٽ راؤنڊنگ ڊيٽا جي سيڪيورٽي کي برقرار رکندي رينج جي تقريبن صداقت کي يقيني بڻائي ٿي، جيڪا پوئين اسڪيمن جي ڀيٽ ۾ حقيقي ڊيٽا جي ويجهو آهي، ۽ وڏي ڊيٽا تجزيي جي منظرنامي ۾ وڏي اهميت رکي ٿي.
تجويز ڪيل ماڊل "ايم ايل-اين پي بي-5660"ڊيٽا ماسڪنگ لاءِ
4. عام طور تي استعمال ٿيندڙ ڊيٽا ماسڪنگ ٽيڪنڪس
(1). شمارياتي طريقا
ڊيٽا نموني ۽ ڊيٽا گڏ ڪرڻ
- ڊيٽا سيمپلنگ: ڊيٽا سيٽ جي نمائندگي ڪندڙ سب سيٽ کي چونڊڻ سان اصل ڊيٽا سيٽ جو تجزيو ۽ جائزو سڃاڻپ جي طريقن جي اثرائتي کي بهتر بڻائڻ لاءِ هڪ اهم طريقو آهي.
- ڊيٽا جو مجموعو: شمارياتي طريقن جي مجموعن جي طور تي (جهڙوڪ مجموعو، ڳڻپ، اوسط، وڌ ۾ وڌ ۽ گهٽ ۾ گهٽ) مائڪروڊيٽا ۾ خاصيتن تي لاڳو ڪيو ويندو آهي، نتيجو اصل ڊيٽا سيٽ ۾ سڀني رڪارڊن جو نمائندو هوندو آهي.
(2) ڪرپٽوگرافي
ڪرپٽوگرافي هڪ عام طريقو آهي جنهن ۾ ڊيسينسائيٽائيزيشن جي اثرائتي کي گهٽائڻ يا وڌائڻ لاءِ استعمال ڪيو ويندو آهي. مختلف قسم جا انڪرپشن الگورتھم مختلف ڊيسينسائيٽائيزيشن اثرات حاصل ڪري سگهن ٿا.
- ڊيٽرمينسٽڪ انڪرپشن: هڪ غير بي ترتيب سميٽرڪ انڪرپشن. اهو عام طور تي ID ڊيٽا کي پروسيس ڪري ٿو ۽ ضرورت پوڻ تي اصل ID تي سائفر ٽيڪسٽ کي ڊيڪرپٽ ۽ بحال ڪري سگهي ٿو، پر ڪنجي کي صحيح طور تي محفوظ ڪرڻ جي ضرورت آهي.
- ناقابلِ واپسي انڪرپشن: هيش فنڪشن ڊيٽا کي پروسيس ڪرڻ لاءِ استعمال ڪيو ويندو آهي، جيڪو عام طور تي ID ڊيٽا لاءِ استعمال ٿيندو آهي. ان کي سڌو سنئون ڊيڪرپٽ نه ٿو ڪري سگهجي ۽ ميپنگ رشتي کي محفوظ ڪرڻ گهرجي. ان کان علاوه، هيش فنڪشن جي خاصيت جي ڪري، ڊيٽا جو ٽڪراءُ ٿي سگهي ٿو.
- هومومورفڪ انڪرپشن: سائفر ٽيڪسٽ هومومورفڪ الگورٿم استعمال ڪيو ويندو آهي. ان جي خاصيت اها آهي ته سائفر ٽيڪسٽ آپريشن جو نتيجو ڊيڪرپشن کان پوءِ سادي ٽيڪسٽ آپريشن وانگر هوندو آهي. تنهن ڪري، اهو عام طور تي عددي شعبن کي پروسيس ڪرڻ لاءِ استعمال ڪيو ويندو آهي، پر ڪارڪردگي جي سببن جي ڪري اهو وڏي پيماني تي استعمال نه ٿيندو آهي.
(3). سسٽم ٽيڪنالاجي
دٻاءُ واري ٽيڪنالاجي ڊيٽا جي شين کي ختم ڪري ٿي يا بچائي ٿي جيڪي رازداري جي تحفظ کي پورا نه ٿيون ڪن، پر انهن کي شايع نه ٿي ڪري.
- ماسڪنگ: اهو خاصيت جي قدر کي لڪائڻ لاءِ سڀ کان عام غير حساسيت واري طريقي جو حوالو ڏئي ٿو، جهڙوڪ مخالف نمبر، سڃاڻپ ڪارڊ تي ستاري جو نشان لڳل آهي، يا پتو ڪٽيل آهي.
- مقامي دٻاءُ: مخصوص خاصيت جي قدرن (ڪالمن) کي ختم ڪرڻ، غير ضروري ڊيٽا فيلڊز کي ختم ڪرڻ جي عمل کي ظاهر ڪري ٿو؛
- رڪارڊ دٻائڻ: مخصوص رڪارڊ (قطار) کي ختم ڪرڻ جي عمل کي ظاهر ڪري ٿو، غير ضروري ڊيٽا رڪارڊ کي ختم ڪرڻ.
(4) تخلص ٽيڪنالاجي
سوڊوميننگ هڪ ڊي-آئينٽيفڪيشن ٽيڪنڪ آهي جيڪا سڌي سڃاڻپ ڪندڙ (يا ٻيو حساس سڃاڻپ ڪندڙ) کي تبديل ڪرڻ لاءِ تخلص استعمال ڪندي آهي. تخلص ٽيڪنڪ هر انفرادي معلوماتي موضوع لاءِ سڌي يا حساس سڃاڻپ ڪندڙ جي بدران منفرد سڃاڻپ ڪندڙ ٺاهيندي آهي.
- اهو اصل ID سان مطابقت رکڻ، ميپنگ ٽيبل کي محفوظ ڪرڻ، ۽ ميپنگ ٽيبل تائين رسائي کي سختي سان ڪنٽرول ڪرڻ لاءِ آزاديءَ سان بي ترتيب قدر پيدا ڪري سگهي ٿو.
- توهان تخلص پيدا ڪرڻ لاءِ انڪرپشن پڻ استعمال ڪري سگهو ٿا، پر ڊيڪرپشن ڪي کي صحيح طرح رکڻ جي ضرورت آهي؛
هي ٽيڪنالاجي وڏي تعداد ۾ آزاد ڊيٽا استعمال ڪندڙن جي صورت ۾ وڏي پيماني تي استعمال ٿئي ٿي، جهڙوڪ اوپن آئي ڊي اوپن پليٽ فارم جي منظرنامي ۾، جتي مختلف ڊولپر هڪ ئي استعمال ڪندڙ لاءِ مختلف اوپن آئي ڊي حاصل ڪندا آهن.
(5). عام ڪرڻ جون ٽيڪنڪون
جنرلائيزيشن ٽيڪنڪ هڪ ڊي-آئينٽيفڪيشن ٽيڪنڪ جو حوالو ڏئي ٿي جيڪا ڊيٽا سيٽ ۾ چونڊيل خاصيتن جي گرينولرٽي کي گهٽائي ٿي ۽ ڊيٽا جي وڌيڪ عام ۽ تجريدي وضاحت فراهم ڪري ٿي. جنرلائيزيشن ٽيڪنالاجي لاڳو ڪرڻ آسان آهي ۽ رڪارڊ-سطح جي ڊيٽا جي صداقت جي حفاظت ڪري سگهي ٿي. اهو عام طور تي ڊيٽا پراڊڪٽس يا ڊيٽا رپورٽن ۾ استعمال ٿيندو آهي.
- رائونڊنگ: چونڊيل خاصيت لاءِ رائونڊنگ بيس چونڊڻ شامل آهي، جهڙوڪ مٿي يا هيٺيون فارنسڪس، نتيجا 100، 500، 1K، ۽ 10K ڏئي ٿو.
- مٿي ۽ هيٺان ڪوڊنگ ٽيڪنڪ: حد کان مٿي (يا هيٺان) قدرن کي هڪ حد سان تبديل ڪريو جيڪا مٿين (يا هيٺان) سطح جي نمائندگي ڪري ٿي، جنهن سان "X کان مٿي" يا "X کان هيٺ" جو نتيجو نڪرندو.
(6). بي ترتيب ڪرڻ جون ٽيڪنڪون
هڪ قسم جي سڃاڻپ جي ٽيڪنڪ جي طور تي، بي ترتيب ڪرڻ واري ٽيڪنالاجي جو مطلب آهي بي ترتيب ڪرڻ ذريعي ڪنهن خاصيت جي قدر کي تبديل ڪرڻ، ته جيئن بي ترتيب ڪرڻ کان پوءِ جي قيمت اصل حقيقي قدر کان مختلف هجي. هي عمل حملي آور جي صلاحيت کي گهٽائي ٿو ته هو ساڳئي ڊيٽا رڪارڊ ۾ ٻين خاصيت جي قدرن مان هڪ خاصيت جي قيمت حاصل ڪري، پر نتيجي ۾ ڊيٽا جي صداقت کي متاثر ڪري ٿو، جيڪو پيداوار ٽيسٽ ڊيٽا سان عام آهي.
پوسٽ جو وقت: سيپٽمبر-27-2022