Tartalomjegyzék:
Meghatározás - Mit jelent az adatkiesés?
Az adatok zavarása az adatvédelem egyik formája az elektronikus egészségügyi nyilvántartások (EHR) számára. Az EHR-adatok védelme szempontjából az adatmegszakítás két fő típusa létezik. Az első típust valószínűség-eloszlási megközelítésnek, a második típust pedig érték-torzítási megközelítésnek nevezik. Az adatmegfigyelést viszonylag egyszerű és hatékony módszernek tekintik az érzékeny elektronikus adatok jogosulatlan felhasználás elleni védelmében.
A Techopedia magyarázza az Data Perturbation-ot
Az adatmegfigyelés az adatvédelem hatékonyabb alkalmazása az egészségügyben, mint az azonosítás eltávolítása / újbóli azonosítás, mivel nagyobb a valószínűsége annak, hogy támadások következhetnek be, amelyek a nyilvános adatkészleteket összekapcsolják az eredeti azonosítókkal vagy alanyokkal. Ezen okból kifolyólag az adatgyűjtés szilárdabb alkalmazásként említik az EHR biztonságát.
A valószínűség-eloszlási megközelítés az adatokat veszi és helyettesíti ugyanazon eloszlási mintából vagy magából az eloszlásból. Az érték-torzítási megközelítés zavarja az adatokat multiplaztatív vagy additív zaj, vagy más véletlenszerű folyamatok eredményeként. Hatékonyabbnak tekintik, mint az előző típusú zavargás. Ez a megközelítés döntésfa-osztályozókat épít, ahol minden elemhez véletlenszerű zajt rendelnek például a Gauss-eloszlásból. Adatbányászat révén az eredeti adatterjesztés átalakul a zavart verziójáról. A kritikusok azonban rámutatnak arra a tényre, hogy a véletlenszerű additív zaj szűrhető, ami az EHR adatvédelmi kompromisszumait eredményezheti.
