Qual é a diferença entre desidentificado e anonimizado?

Resumo do artigo

[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30”
padding_left = “30” border_radius = “30”] O que é
considerado desidentificado

Dados desidentificados descrevem registros que possuem um código de re-identificação e
ter informações de identificação pessoal suficientes removidas ou obscurecidas para que as informações restantes não
identificar um indivíduo e não há base razoável para acreditar que as informações podem ser usadas para identificar um
Individual.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30”
padding_left = “30” border_radius = “30”] O que é
a diferença entre desidentificado e pseudonimizado

Isso difere dos dados não identificados, que são
dados que podem estar vinculados a indivíduos que usam um código, algoritmo ou pseudônimo. Definição -chave: “pseudonimização” de
Dados refere -se a um procedimento pelo qual identificadores pessoais em um conjunto de informações são substituídos por artificial
identificadores, ou pseudônimos. Cache

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30”
padding_left = “30” border_radius = “30”] O que
De-anonimiza significa

A desanimização é uma estratégia de mineração de dados na qual dados anônimos são
Referenciado cruzado com outras fontes de dados para re-identificar a fonte de dados anônimos. Qualquer informação que
distingue uma fonte de dados de outra pode ser usada para desanimização.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30”
padding_left = “30” border_radius = “30”] O que
os dados do paciente não identificados significam

Dados de paciente desidentificados são informações do paciente que tiveram
Informações pessoalmente identificáveis ​​(PII; e.g. o nome de uma pessoa, endereço de e -mail ou número do Seguro Social), incluindo
Informações de saúde protegidas (PHI; E.g. histórico médico, resultados de testes e informações de seguro) removidas.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30”
padding_left = “30” border_radius = “30”] O que
é um exemplo de dados desidentificados

Números de conta. Plano de saúde Números beneficiários.
Números de certificado/licença. Identificadores de veículos e números de série, incluindo placas.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30”
padding_left = “30” border_radius = “30”] O que
são os dois tipos de métodos de desidentificação

Técnicas. Estratégias comuns de desidentificação são
mascarando identificadores pessoais e generalização de quase identificadores.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30”
padding_left = “30” border_radius = “30”] O que
é o oposto de dados não identificados

O processo reverso de usar dados desidentificados para identificar
Os indivíduos são conhecidos como re-identificação de dados.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30”
padding_left = “30” border_radius = “30”] O que
é pseudonimizado vs dados anonimizados

Com a anonimização, os dados são lavados para qualquer informação que
pode servir como um identificador de um titular de dados. A pseudonimização não remove todas as informações de identificação do
dados, mas apenas reduz a ligação de um conjunto de dados com a identidade original de um indivíduo (e.g., via an
esquema de criptografia).

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30”
padding_left = “30” border_radius = “30”] O que
é um exemplo de desanimização

Indiscutivelmente o melhor envolve a plataforma de streaming popular
Netflix e remonta a 2006. Naquela época, pesquisadores da Universidade do Texas desanimizaram um grande número de
Usuários da Netflix, referenciando suas classificações de filmes com as resenhas deixadas no banco de dados de filmes da Internet (IMDB).

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30”
padding_left = “30” border_radius = “30”] O que
é um exemplo de dados anonimizados

Um exemplo de dados anônimos é um conjunto de dados que foi despojado
de qualquer informação pessoalmente identificável, como nomes, endereços e números de telefone. Este tipo de dados pode ser
usado para analisar tendências e padrões sem o risco de expor as informações pessoais de qualquer indivíduo.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” background_color = “#e0f3ff” padding_right = “30”
padding_left = “30” border_radius = “30”] O que
são dados anônimos no nível do paciente

APLD:- Dados de nível de paciente anonimizado, dados para RX e DX em um paciente
Nível em que não conhecemos o nome do paciente e os detalhes do paciente, mas é identificado por um ID de paciente único.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] O que é considerado desidentificado

Os dados não identificados descrevem registros que possuem um código de re-identificação e têm informações de identificação pessoal suficientes removidas ou obscurecidas para que as informações restantes não identifiquem um indivíduo e não haja base razoável para acreditar que a informação pode ser usada para identificar um indivíduo.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Qual é a diferença entre identificado e pseudonimizado

Isso difere dos dados não identificados, que são dados que podem estar vinculados a indivíduos que usam um código, algoritmo ou pseudônimo. Definição -chave: “Pseudonimização” de dados refere -se a um procedimento pelo qual identificadores pessoais em um conjunto de informações são substituídos por identificadores artificiais ou pseudônimos.
Cache

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] O que significa de anonimato

A desanimização é uma estratégia de mineração de dados na qual dados anônimos são referenciados com outras fontes de dados para re-identificar a fonte de dados anônimos. Qualquer informação que distingue uma fonte de dados de outra pode ser usada para desanimização.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] O que significa os dados desidentificados do paciente

Dados de paciente desidentificados são informações do paciente que tiveram informações pessoalmente identificáveis ​​(PII; e.g. O nome de uma pessoa, endereço de e -mail ou número do Seguro Social), incluindo informações de saúde protegidas (Phi; e.g. histórico médico, resultados de testes e informações de seguro) removidas.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] O que é um exemplo de dados desidentificados

Números de conta. Plano de saúde Números beneficiários. Números de certificado/licença. Identificadores de veículos e números de série, incluindo placas.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Quais são os dois tipos de métodos de desidentificação

Técnicas. Estratégias comuns de desidentificação estão mascarando identificadores pessoais e generalizando os quase-identificadores.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Qual é o oposto dos dados de identificação

O processo reverso de usar dados desidentificados para identificar indivíduos é conhecido como re-identificação de dados.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] O que é pseudonimizado vs dados anônimos

Com a anonimização, os dados são lavados para qualquer informação que possa servir como identificador de um titular de dados. A pseudonimização não remove todas as informações de identificação dos dados, mas apenas reduz a ligação de um conjunto de dados com a identidade original de um indivíduo (e.g., através de um esquema de criptografia).

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] O que é um exemplo de anonimato

Indiscutivelmente o melhor envolve a popular plataforma de streaming Netflix e remonta a 2006. Naquela época, pesquisadores da Universidade do Texas desanimizaram um grande número de usuários da Netflix, referenciando suas classificações de filme com as resenhas deixadas no banco de dados de filmes da Internet (IMDB).

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] O que é um exemplo de dados anônimos

Um exemplo de dados anonimizados é um conjunto de dados que foi retirado de qualquer informação de identificação pessoal, como nomes, endereços e números de telefone. Esse tipo de dados pode ser usado para analisar tendências e padrões sem o risco de expor as informações pessoais de qualquer indivíduo.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] O que são dados anônimos no nível do paciente

APLD:- Dados anonimizados do nível do paciente, dados para RX e DX em um nível de paciente, onde não sabemos o nome do paciente e os detalhes do paciente, mas é identificado por um ID de paciente único.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Como você desidentifica os dados do paciente

5 etapas para remover identificadores do DataSetsReview e remover identificadores diretos.Remova e codifique datas específicas.Remova e codificam variáveis ​​geográficas.Remover / recodificar variáveis ​​que apresentam risco de link para conjuntos de dados externos.Re-derrubando e renumer.

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Um exemplo de dados anonimizados é um conjunto de dados que foi retirado de qualquer informação de identificação pessoal, como nomes, endereços e números de telefone. Esse tipo de dados pode ser usado para analisar tendências e padrões sem o risco de expor as informações pessoais de qualquer indivíduo.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] O que é identificado dados usados ​​para

Dados desidentificados podem ser usados ​​em pesquisa médica e tratamento. Depois que as informações de identificação são removidas, os dados podem fornecer informações úteis para o avanço da saúde.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Qual é o oposto de anonimizado

A desanimização é o processo reverso no qual dados anônimos são referenciados cruzados com outras fontes de dados para re-identificar a fonte de dados anônimos.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Qual é a diferença entre dados desidentificados e codificados

Codificado refere -se a dados de que ninguém fora de uma equipe de estudo pode vincular à identidade de um sujeito. Desidentificado refere-se a dados que costumavam ser totalmente identificáveis ​​ou codificados, até que o pesquisador destruiu todos os identificadores que ligam os dados para estudar sujeitos.

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Dados pseudônimos são dados que foram desidentificados do assunto dos dados, mas podem ser re-identificados conforme necessário. Dados anônimos são dados que foram alterados para que a reidentificação do indivíduo seja impossível.

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Alguém que é anônimo é capaz de operar ou falar de uma maneira que os torna não identificáveis. Alguém que é pseudônimo opera ou fala de uma maneira como eles podem ser identificados, mas seus escudos de identificação que eles realmente são.

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Deanonimização, também conhecida como re-identificação de dados, referências cruzadas informações anonimizadas com outros dados disponíveis para identificar uma pessoa, grupo ou transação.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Como você desidentifica dados

5 etapas para remover identificadores do DataSetsReview e remover identificadores diretos.Remova e codifique datas específicas.Remova e codificam variáveis ​​geográficas.Remover / recodificar variáveis ​​que apresentam risco de link para conjuntos de dados externos.Re-derrubando e renumer.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] Os dados anonimizados podem ser identificados

A re-identificação de dados ocorre quando as informações de identificação pessoalmente são descobertas em dados limpos ou os chamados dados “anonimizados”. Quando um conjunto de dados lavado é re-identificado, identificadores diretos ou indiretos se tornam conhecidos e o indivíduo pode ser identificado.

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Conforme discutido abaixo, a regra de privacidade fornece dois métodos de desidentificação: 1) uma determinação formal por um especialista qualificado; ou 2) a remoção de identificadores individuais especificados, bem como a ausência de conhecimento real pela entidade coberta de que as informações restantes poderiam ser usadas sozinhas ou em combinação com outros …

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A desanimização é o processo reverso no qual dados anônimos são referenciados cruzados com outras fontes de dados para re-identificar a fonte de dados anônimos.

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Nesta página, você encontrará 36 sinônimos, antônimos e palavras relacionadas ao anônimo, como: Nomeless, não revelado, não identificado, sem nome, sem assinatura e nulo.

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[wPremark Preset_name = “chat_message_1_my” icon_show = “0” Background_color = “#e0f3ff” Padding_right = “30” Padding_left = “30” Border_radius = “30”] [WPREMARK_ICON ICON = “Quott-LEFT-Solid” 32 “Height =” 32 “] O que é um sinônimo de anonimização

Deanonimização, também conhecida como re-identificação de dados, referências cruzadas informações anonimizadas com outros dados disponíveis para identificar uma pessoa, grupo ou transação.

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