Kalenderdaten sind häufig verwendete Informationen. In Fällen, in denen Daten als vertrauliche Daten oder personenidentifizierbare Informationen (PII) gelten, müssen Sie diese unter Umständen verallgemeinern, verschleiern oder entfernen.
Eine Methode hierfür ist die Generalisierung oder das Bucketing. Je nach Anwendungsfall und Konfiguration können Datumsangaben beim Bucketing ihren Nutzen verlieren. Wenn Sie beispielsweise alle Datumsangaben auf ein Jahr verallgemeinern, kann die Reihenfolge der Ereignisse innerhalb dieses Jahres verloren gehen. Eine alternative Methode zur Verschleierung von Datumsangaben, mit der dieses Problem behoben wird, ist die Datumsverschiebung.
Verfahren zur Datumsverschiebung verlagern eine Reihe von Datumsangaben um einen zufälligen Wert, behalten aber die Reihenfolge und Dauer bei. Die Datumsverschiebung wird in der Regel in Bezug auf Einzelpersonen oder Entitäten verwendet. Das heißt, die Daten einer bestimmten Person werden um einen Zeitraum verschoben, der sich eindeutig auf diese Person bezieht.
Wann sollte die Datumsverschiebung verwendet werden?
Im Folgenden sind einige gängige Anwendungsfälle aufgeführt:
- Datenschutz in der medizinischen Forschung wahren: Die Aufnahme- und Entlassungsdaten von Patienten werden verschleiert, um die Anforderungen an die De-Identifizierung gemäß HIPAA Safe Harbor zu erfüllen und gleichzeitig die zeitlichen Intervalle zwischen Ereignissen beizubehalten.
- Audit- und Transaktionsprotokolle bereinigen: Maskieren Sie absolute Transaktionsdaten bei der Vorbereitung von Testdatenbanken, während die relative Ereignisreihenfolge beibehalten wird, die zum Validieren von Batch-Workflows erforderlich ist.
- Kohorten zur Nutzerbindung analysieren: Zeitstempel für Kundenaktivitäten für die Kohortenanalyse anonymisieren, während chronologische Trends über Tage oder Monate hinweg beibehalten werden.
- Ereignissequenzen in Längsschnittstudien beibehalten: Schützen Sie die Privatsphäre einzelner Personen in mehrjährigen Tracking-Studien, indem Sie Zeitstempel für jeden Teilnehmer einheitlich verschieben, ohne kausale oder chronologische Beziehungen zu verzerren.
Beispiel für die Datumsverschiebung
Gehen Sie von den folgenden Daten aus:
| user_id | Datum | Aktion |
|---|---|---|
| 1 | 2009-06-09 | Rennen |
| 1 | 2009-06-03 | Laufen |
| 1 | 2009-05-23 | Kraulschwimmen |
| 2 | 2010-11-03 | Kraulschwimmen |
| 2 | 2010-11-22 | Laufen |
| … | … | … |
Wenn Sie diese Daten nach Jahr verallgemeinern, sieht die Ausgabe so aus:
| user_id | date_year | Aktion |
|---|---|---|
| 1 | 2009 | Rennen |
| 1 | 2009 | Laufen |
| 1 | 2009 | Kraulschwimmen |
| 2 | 2010 | Kraulschwimmen |
| 2 | 2010 | Laufen |
| … | … | … |
Die chronologische Reihenfolge der Ereignisse für jeden Nutzer geht jedoch verloren.
Stattdessen verwenden Sie nun die Datumsverschiebung:
| user_id | Datum | Aktion |
|---|---|---|
| 1 | 2009-07-17 | Rennen |
| 1 | 2009-07-11 | Laufen |
| 1 | 2009-06-30 | Kraulschwimmen |
| 2 | 2011-01-26 | Kraulschwimmen |
| 2 | 2011-02-14 | Laufen |
| … | … | … |
Wie Sie sehen, sind die Datumsangaben andere, aber die Reihenfolge und Dauer werden beibehalten.
Bei user_id 1 und 2 wurden die Daten um unterschiedlich große Zeiträume verschoben.
Datumsverschiebung in Sensitive Data Protection
Ein JSON-Objekt, das dies für die Methode content.deidentify von Sensitive Data Protection konfiguriert:
deidentify_config {
record_transformations {
field_transformations {
fields {
name: "date"
}
primitive_transformation {
date_shift_config {
upper_bound_days: 100
lower_bound_days: -100
entity_field_id {
name: "user_id"
}
crypto_key {
unwrapped {
key: "123456789012345678901234567890ab"
}
}
}
}
}
}
}
Die oberen und unteren Grenzen der Verschiebung werden durch die Werte von upper_bound_days und lower_bound_days angegeben. Der Kontext oder der Bereich, auf den diese Verschiebung angewendet werden soll, wird mit dem Wert für entity_id_field festgelegt, der in diesem Fall "user_id" ist.
Beachten Sie, dass hier auch ein crypto_key verwendet wurde. Dies entspricht in etwa der Verwendung für die Pseudonymisierung. Mit dem Schlüssel können Sie die Integrität dieser Datumsverschiebungen über mehrere Anforderungen oder Datenläufe hinweg beibehalten
Ressourcen
Weitere Informationen zum De-Identifizieren von Daten mithilfe von Datumsverschiebung und anderen Methoden in Sensitive Data Protection finden Sie unter:
API-Referenzinformationen zu primitiven Transformationen in Sensitive Data Protection finden Sie hier:
- Objekt
DeidentifyConfig: Objekt, in dem Sie die Optionen zur De-Identifizierung konfigurieren. - Objekt
PrimitiveTransformations: Datumsverschiebung ist in Sensitive Data Protection eine „primitive Transformation“. - Objekt
DateShiftConfig: Objekt, mit dem das ObjektPrimitiveTransformationskonfiguriert wird. Mit der Konfiguration des ObjektsDateShiftConfigkönnen Sie die Datumsangaben um eine zufällige Anzahl von Tagen verschieben.