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数据匿名化计算系统V2

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华东江苏大数据交易中心2024-12-17 更新2024-12-18 收录
官方服务:

资源简介:

1.数据分类分级 提供行业数据分类分级模板,根据不同数据标准、不同行业数据的数据特征对数据进行自动化分类分级。同时可自定义分类分级规则,创建自定义模板,针对不同类型的数据,自由设计不同的分类分级解决方案。 2.数据脱敏 脱敏规则细化到每个字段,同时提供多个常规字段的脱敏规则,简单配置,一键脱敏。针对非常规字段可自定义脱敏规则,适用所有字段类型。 3.数据匿名化处理 支持多种隐私模型的自由组合,可以针对不同类型的数据配置不同的隐私模型。同时可基于效用分析和风险分析的结果重新设置隐私模型以得到最优结果。 4.数据效用分析 支持使用统计指标的方法、机器学习的方法以及质量模型的方法对结果数据的可用性进行量化评估。 5.隐私泄露风险分析 支持使用检察官风险模型、记者风险模型以及营销者风险模型对结果数据存留的重新识别风险进行量化评估。 6.基础管理 支持用户权限管理,不同级别的用户可使用的系统功能不同。支持任务管理和版本管理。一个用户可创建多个任务,同时一个任务下可存在多个版本结果,方便用户比对不同版本下的结果以选择最优结果。支持任务调度

1. Data Classification and Grading Provides industry-specific data classification and grading templates, enabling automated classification and grading of data based on different data standards and data characteristics of various industries. It also supports customizing classification and grading rules, creating custom templates, and freely designing tailored classification and grading solutions for different types of data. 2. Data Desensitization Desensitization rules are detailed down to individual fields, with multiple pre-configured desensitization rules for common fields, allowing one-click desensitization after simple configuration. Custom desensitization rules can be created for non-standard fields, making the solution compatible with all field types. 3. Data Anonymization Supports free combination of multiple privacy models, allowing users to configure different privacy models for different types of data. It also enables adjusting privacy models based on the results of utility analysis and risk analysis to achieve optimal outcomes. 4. Data Utility Analysis Supports quantitative evaluation of the availability of resulting data using statistical metrics, machine learning methods, and quality model-based approaches. 5. Privacy Leakage Risk Analysis Supports quantitative assessment of the re-identification risk remaining in the resulting data using prosecutor risk model, journalist risk model, and marketer risk model. 6. Basic Management Supports user permission management, where users at different levels have access to different system functions. It also supports task management and version management: one user can create multiple tasks, and multiple version results can exist under a single task, enabling users to compare results across different versions to select the optimal one. Task scheduling is also supported.

创建时间:
2024-12-17
搜集汇总
背景与挑战
背景概述
该数据集描述了一个集成化的数据匿名化计算系统,提供从数据分类分级到匿名化处理的全流程解决方案。系统支持自定义规则和多种隐私模型组合,能够量化评估数据效用和隐私泄露风险,并包含用户权限和任务管理功能,适用于不同行业的数据保护需求。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
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