Table of Contents

આર્યૅન્ડમાં માહિતીને અમૂલ્યતાનું જ્ઞાન

માહિતી અનિમાજાઇઝેશન એ વ્યક્તિગત ખાનગીતાને સાચવી રાખવા માટે પાત્ર છે, ખાસ કરીને આર્યૅન્ડ જેવી માહિતી સુરક્ષા ફ્રેન્ડલર (GDPR) અને IRIE માહિતી આર્યશાનની આપ-ચકાસતા, સંસ્થાઓ સંભાળી શકે છે કે જે identifialise. અદાચિત્રતાને બદલવા માટે વ્યક્તિગત માહિતીને લાગુ પાડવાની જરૂર છે કે જેથી વ્યક્તિઓ, સીધી રીતે ઓળખી શકે, કે કે, પર્સન્યનિક રીતે, અને સંશોધન માટે માહિતી જાળવી રાખી શકે. આ લેખમાં અાપેવયવ, આર્વાહિત કાર્યક્રમો, અને સંમતિની સંમતિઓ માટે ઉપયોગમાં છે.

માહિતી અણુમૂલ્યતા શું છે?

GDPR ની નીચે, અંગત માહિતીને આ રીતે રેન્ડર કરવાની પ્રક્રિયા વ્યાખ્યાયિત થયેલ છે કે જે માહિતી વિષય લાંબા સમય સુધી ઓળખી શકાય નહિં. GDPR ની આવૃત્તિ ૨૬ સ્પષ્ટ કરે છે કે અનિષ્ટ માહિતીની સીમા બહાર પડે છે કારણ કે તે લાંબા સમય સુધી આની ઓળખાણ અથવા ઓળખી શકાય તેવી વ્યક્તિને સંબંધી નથી. પરંતુ, થ્રેશોલ્ડ ઊંચી છે, તે ઊંચી છે, એ વધારાની માહિતીનો ઉપયોગ કરીને કોઇપણ ચકાસણીને પુન:નિમત કરવી જ જોઈએ. આર્યશાંત્ર (DPI) માં (DPI) માહિતીને અરજિત કરવાનું અશક્ય છે. આર્ય છે કે માહિતીને આઇટલ (DPANI) એ અંગતમાઇઝેશનને આધિષણ હુતિને પણ મુક્તિ સાથે હુમ કરવાની જરૂર છે.

વ્યવહારિક રીતે, આનો અર્થ એ થાય કે સંસ્થાઓએ તેઓનાં ખાસ સંદર્ભમાં પુન:પ્રોત્નનનનનન્દ્રિપ્શનના જોખમનું તપાસ કરવું જ પડશે. ઉદાહરણ તરીકે, માહિતીસમૂહ કે જે ફક્ત નામો અને ઈમેઈલ સરનામાંઓને દૂર કરે છે તે જ બીજા ગુણધર્મો (દા.ત., પોસ્ટલ કોડ, જન્મની તારીખ, કાર્યક્રમ)ને એક સાથે જોડાય છે. સાચું અદાલત કરવા માટે માહિતી અને વિષય વચ્ચેની કડીને એક સાથે ભાંગી રાખવાની જરૂર છે.

આર્યૅન્ડમાં સામાન્ય માહિતી

આઇરલેન્ડના સંસ્થાઓ અલગ અલગ રીતો વાપરે છે. પસંદગી માહિતી પ્રકાર, હેતુ વગરનો ઉપયોગ અને ઉપયોગને સ્વીકારી શકાય તે પર આધાર રાખે છે. નીચે સૌથી વધારે અલગ અલગ રીતો છે, જેમાં આઇરશ માહિતી પ્રોસેસેશન સંદર્ભો માટે ઉપયોગી ઉદાહરણો છે.

માહિતી માસ્કીંગ

મૂળ કિંમતોને પુન:પ્રાપ્તિ માહિતી સાથે બદલવામાં આવે છે. ઉદાહરણ તરીકે, વાસ્તવિક વહીવટકર્તા નામોને જોવા કોષ્ટકમાં અશુદ્ધ રીતે બદલાવ, અથવા મેસ્કોક્સ આવૃત્તિઓ (દા.

૨. અધૂરીયન

[FLT] [[FLT]] સંશોધકોને sudoms અથવા કોડો સાથે બદલાય છે, આ સરખું અને સલામત રાખે છે. આ GDPRAND ની નિરક્ષિત સુરક્ષા માપ (Adric 4(5) છે પરંતુ સાચી નથી કારણ કે શુદ્યુનિમાઇઝ માહિતી હજુ પણ વ્યક્તિગત માહિતી તરીકે હોઇ છે. ઘણા આઇશ કૉમ્પ્યુટરોઅલિકો અવયવ છે, પછી વધારાની ટકીઓ માટે પગલાં તરીકે લાગુ કરે છે.

૩ સામાન્યાઇઝેશન

[FLT] માહિતી ગુણધર્મોની ચોક્કસતા ઘટાડે છે. ઉદાહરણ તરીકે, માહિતી ૩૪ વર્ષ (૩૦૦) ની ઉંમરને બદલવાની જગ્યાએ માહિતીને સીધી રીતે સરખી રીતે ગોઠવી શકાય છે. આ રીતે, સીધી સંખ્યાને શહેર અથવા સ્થળ સ્તરમાં સામાન્ય રીતે ગોઠવવામાં આવે છે. આર્યમાં સામાન્ય રીતે, સંશોધન સામાન્ય રીતે સામાન્ય રીતે ઉપયોગ કરવામાં આવે છે અને માહિતી માહિતી માહિતીને પુન:નિશ્ચિત કરી શકે છે. આઇરીશ માહિતી અને હાઇટલ (HIRIRE) સંશોધન (HIRITE) એ સામાન્ય માહિતી (HIRE) પર પ્રકાશિત કરી શકે છે.

૪ નાબૂદ કરવું

[FLT] માહિતી દૂર કરવાનો સમાવેશ થાય છે જ્યાં તે ઊંચો રિઝોલ્યુશન કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, જો આર્યલૅન્ડમાં એક નાનો શહેર એક જ છે જેની સાથે એક નાની બીમારી હોય, તો, તેનું અહેવાલ રિપોર્ટ માહિતીસેટથી દબાવવામાં આવે છે. દબાવવું ઘણી વાર ક્વાનિનિમની સાથે જોડાય છે (કેન્યુરીનિયમ કે દરેક અહેવાલ કૉલનીનિકનનીટીસથી અસંખ્ય છે.

જાગૃત

[FLT] માહિતી અહેવાલો વ્યક્તિગત કિંમતોની જગ્યાએ સારવાર ઉત્પન્ન કરે છે. ઉદાહરણ તરીકે, દરેક વ્યક્તિની આવડતની યાદી કરવાને બદલે “સત્રિક આવર્ત આઇરલ આઇર્યનલ આયર્નીય ઓફિસ દ્વારા ઉપયોગ કરવામાં આવે છે, પરંતુ તે ધ્યાનથી લાગુ પડે છે: જો નાના જૂથો હોય તો, સરેરાશ માહિતીને હજુ પણ વ્યક્તિગત માહિતી પરિચય આપે છે.

અદ્યતન અનામિકતા પદ્ધતિઓ

આ રીતે આયર્લૅન્ડમાં મોટા ભાગે પોતાને સ્વીકારવામાં આવે છે, ખાસ કરીને દુકાન અને સારવાર જેવા સેક્ટરોમાં.

  • [[FLT]] માહિતીને સંતોષ આપે છે ક્યુનિનેટી ક્યુન્યમિટીટી જો દરેક રેકોર્ડ ક્વોઝિડેન્ટીફેયર પર આધારિત હોય તો. આઇરશ સંયોજનો ksonynimity ને યોગ્ય કિંમત પસંદ કરે છે; કે. scamanys rescreensions:creentration ને ઘટાડે છે, પરંતુ તે માહિતીને ઘટાડે છે.
  • [FLDIVEST] અને tchlowns: વિસ્તરણો કે જે હુમલો અરજી અથવા દવાની જેમ સંવેદનશીલતા પર હુમલોથી બચાવે છે. ldisity જરૂરી છે કે દરેક વર્ગમાં સંવેદનશીલ ગુણધર્મો માટે ઓછામાં ઓછું મૂલ્યો છે. ટીલાક્લાસને દરેક વર્ગમાં સંવેદનશીલ કિંમતોની વહેંચણી કરવાની જરૂર છે.
  • ડિફ્રેક્ટરી ખાનગી: એક અધર્મી ગાણિતિક ફ્રેમ જે પરિણામોને પૂછવા માટે કે જેને બદલે રંગબેરંગિત કરે છે, ખાતરી કરે છે કે આઉટપુટ એ બતાવતું નથી કે ક્યાં કોઈ ખાસ વ્યક્તિ માહિતીસમૂહમાં છે કે નહિં. અલગ અલગ જાતની ખાનગીતા આઇરશિયન CSO દ્વારા આઇરશિયન કોષ્ટકોને મુક્ત કરવા માટે ઉપયોગ કરવામાં આવે છે અને આર્યિક આર્યિકમાં આર્કિટિક પાર્ટી કૉમ્પ્નીઓ પર ઓપરેશનિંગિંગ કરે છે.
  • શીન્તિક માહિતી બનાવતા: કંપની માહિતી બનાવવાની કાયદા છે કે જેમાં કોઈ વાસ્તવિક માહિતી ધરાવ્યા વગર મૂળ માહિતીની નકલ કરે છે. (દા.ત., Gans, VAE) આર્યમાં ટ્રેકિંગ પ્રાપ્ત કરી રહ્યા છે. પરંતુ, તેમ છતાં તેઓ મૂળ માહિતી ન લેતા અટકાવવા માટે યોગ્ય માહિતીની જરૂર છે.

આર્યૅન્ડમાં કાયદાકીય અને હિંસક રીતે વિચારવું

GDPR જરૂરિયાતો અને આઇરીશ માહિતી સુરક્ષા At 2018

GDPR એ અનિમોકલ માટે ઊંચી પટ્ટી ગોઠવે છે. રીસીટલ ૨૬ કહે છે કે માહિતી અનામિક છે કે નહિ, ખાતાને નક્કી કરવા માટે માહિતી નિયંત્રક દ્વારા "બધા જ ઉપયોગ કરી શકાય છે" અથવા માહિતી સંશોધન માટે કોઇપણ બીજા વ્યક્તિને જરૂરી છે. આર્યમાં માહિતી આકાર સાથેની બોજ. આર્ય ૨૦૧૮ એ માહિતી સંરચનાને આધાર આપે છે (DP) ને વ્યવહાર અને માર્ગદર્શનો માટે વ્યવહારને વધુ મજબૂત કરે છે. તેની પ્રક્રિયાને અલ્પવિષ્ટ, નિશ્ચિત, નિષ્ણા, અને રિવાહન પદ્ધતિને વાપરવાની રીતો સાથે જાક્ષણ અને રિવ્યવસ્થા.

આઇરશનના કાયદા પ્રમાણે, આઇશરના નિયમોમાં લોકોના રસ, વૈજ્ઞાનિક કે ઇતિહાસના હેતુઓ કે ગણાતા હેતુઓ વિષે માહિતી મેળવવાની ખાસ ગોઠવણ કરવામાં આવી છે.

માહિતી સુરક્ષા અંદાજ (DPIA)

અણુમૂનોનું અમલીકરણ કરતા પહેલા, આઇરીશ સંસ્થાઓ માહિતી સુરક્ષા આશ્રય (DPA) (DPA) વ્યવહાર કરે છે જો પ્રક્રિયા વ્યક્તિના હક્ક અને સ્વતંત્રો માટે વધારે જોખમમાં છે. DPA એ રિઅનિમાઇડેશનની જરૂર છે, અને કોઇપણ ટીપ્પણિકરણની ક્ષમતાની ક્ષમતાની જરૂર છે. DPC એ પ્રોસેસંગોની યાદીને પ્રકાશિત કરી છે કે જેને હંમેશા “બધી માહિતીની પ્રોગ્રામની જરૂર છે. ”

પારદર્શકતા અને ખાતાની ક્ષમતા

અણુમૂનિકાઇઝેશન પછી પણ, સંસ્થાઓ માહિતી પ્રોસેસરની પ્રક્રિયાઓ વિશે પારદર્શક હોવા જોઈએ. GDPR ની યોગ્ય સિદ્ધાંત નીચે માહિતી વિષયો સ્પષ્ટ ભાષામાં જણાવવામાં આવવી જોઈએ કે તેઓની માહિતી બીજા વપરાશ માટે ઉપયોગમાં લેવામાં આવે છે. ઘણા આઇરશ કૉમ્પ્યુટરોમાં તેઓની ખાનગીતામાં અંગોલાઇઝેશનનો અંગત રિપૉર્ટ છે. DPC ની માર્ગદર્શન આપેક્ષા છે કે અનિશ્ચિતિકરણની જવાબદારીને કાઢી નાખતી નથી: સંસ્થાઓએ તે માહિતીને નિરક્ષણિક રીતે ગોઠવી દેવાની જરૂર છે.

આઇરીશ સંસ્થા માટે માહિતીના લાભ

એનું કારણ એ છે કે, હિંસાની શરૂઆતમાં જ એટલી બધી રીતો હતી.

  • ] Privatese Decurity: અહિંયા માહિતી વ્યક્તિઓને માહિતીના ભંગાણ કે અપંગતાથી જોખમ ઘટાડે છે, આર્યક્લૅન્ડની માહિતી માહિતી રક્ષણ સમાજ સાથે જોડાય છે.
  • [FLT] [ યોગ્ય આન્યૂમેન્ટિઝેશન GDPR ની હેઠળ દુર્ગન ટાળી શકે છે, જે આર્યલમાં ૨૦ કરોડ અથવા ૪% વર્ણવત્તા વૈશ્વિક રિવરને પહોંચી શકે છે.
  • માહિતી ભાગીદારી અને ઇન્નોવેશન: અાપેલ માહિતીને સંશોધકો, સમાજ અથવા જાહેરમાં વ્યક્તિગત માહિતીને અવ્યાખ્યા વગર વહેંચી શકાય છે. ઉદાહરણ તરીકે, Irivish હૉસ્પિટલ સેવા એકવ્યુ (HSE) માં જાદુ અને મેડિકલ સંશોધન માટે માહિતીને વહેંચી શકાય છે.
  • ઘટાડાયેલ માહિતી બ્રાહક: જો અનિષ્ઠાપણાવાળી માહિતી ભંગેલ હોય તો, સૂચનાની હદ અને નુકસાનની હદ એ મર્યાદિત છે કે જે વ્યક્તિગત માહિતીને લગતી ભંગાણ સાથે.
  • બસનેસની બુદ્ધિ અને અનાલીટીક્સ: સંસ્થાઓ સંમતિ સંચાલન સંચાલન અને માહિતી હકોના હક્કનો ઉપર ઉપરથી અંદાજ કર્યા વગર અનિનિમેટ થયેલ માહિતીમાંથી પુરાવા મેળવી શકે છે.

આર્યંડળમાં અનાથ થવાની તકલીફો

એમાંથી લાભ હોવા છતાં, ચાંદીની ગોળી ન હોય એ રીતે એકતા જાળવી રાખવાની જરૂર છે.

જોખમો

રિવ્યૂની રીતોમાં આગળ વધી જાય છે- જેમ કે જાહેર ડેટાબેઝ, ખાનગી વિશોધન, મૅસીન મિશનરીની માહિતીની મદદથી અને સોશિયલ મીડિયામાંથી મદદગાર માહિતીની મદદથી અણુ હુમલો. આર્લૅન્ડમાં "ઇરીશ ડેવિડ રીડ્યુલૅન્ડેશન રીઝેન્ટિડન્ટેશન" (વિશ્વાસુ કોલિજમાં સંશોધકોએ) અભ્યાસ (ઇરીશ ડેઇશ ડેઇડ રીડ્યુલૅન્ડ્ડલૅઝેશન) ની ચર્ચા કરી છે કે આઇડૉલૅક્ટલૅન્ડમાં અદાલૅક્ટરિક હૉસ્પિટલની માહિતીઓ પ્રોપિટીમાં પ્રાપ્ત કરવામાં આવી શકે છે, અને એ સ્પષ્ટતાથી વ્યક્તિઓને ઓળખી શકાય છે. આ બતાવે છે કે અતિશક્તિઓ એ એક હુમિકનિકનિકનલાઇઝેશન છે.

ઉપયોગિતા

સ્ટાર અનિમાઇઝેશન ઘણી વાર માહિતી ઉપયોગને ઘટાડે છે, જે વિશ્લેષણ માટે ઉપયોગી માહિતીને બનાવી શકે છે. ઉદાહરણ તરીકે, ભારે સામાન્ય રીતે, સંશોધનમાં પાવર ગુમાવી શકે છે. આઇરીશ સંસ્થાઓએ ધ્યાનથી વ્યવસ્થિત રીતે હેતુ સાથે અનિમિતિકરણ જાળવવું જોઈએ. અલગ અલગ જાતિની ખાનગીતાની જેમ, વેપારીઓ વેપાર કરવાની પરવાનગી આપે છે, પરંતુ તેઓ માટે પુષ્કળતાની જરૂર છે.

કાયદાકીય અબીગ્યુટી

ડી.પિ. পি. એ. ડૉ. ડૉ. ડૉ. ડૉ. ડૉ. ડૉ. ડૉ. ડૉ. ડૉ. ડૉ. સી. સી. સી.

સ્રોત તીવ્રતા

ફૂલની કૉન્યૂનિઝેશન ફ્રેમલર જેવા વિવિધ જાતના ખાનગીતાના ફ્રેમની જરૂરિયાતો છે. આર્યૅન્ડમાં નાના અને મધ્યમ મિડીયાઓએ આ બધા જ સાધનો (SMS) ફાળવવા માટે લલચાવવી પડે છે.

માહિતી વિષય હકો

જ્યારે માહિતી ખરેખર એકીમાઇઝ થયેલ હોય, GDPR હકો (જેમ કે જે રીતે એકલાજ, સુવિધા અને પોર્ટેલિટી માટે યોગ્ય છે) અનિશ્ચિત માહિતીસમૂહમાં હવે લાગુ પડતું નથી. છતાં, જો અનિશ્ચિત માહિતી ફરીથી જોડાયેલ હોય તો, તે હક્કને લગતી છે, તો પછી તે અધ્યક્ષત રાખે છે. સંસ્થાએ માહિતીને કાળજીપૂર્વક સંચાલિત કરવી જ જોઈએ કે જેને અવયવતાથી અનૂસરતાથી અનંતતા કરી શકાય છે.

આર્યૅન્ડમાં માહિતી માટે સૌથી સારો રિવાજો

આઇરશ સંસ્થાઓએ DPC અને આંતરરાષ્ટ્રિય ધોરણો પર આધાર રાખીને આદરકાર્ય અને સંશોધન માટેના ધોરણો પર આધાર રાખીને આઇશન્સના સંમેલનનો ઉપયોગ કરવો જોઈએ.

  • અણુને અણુઓનિકતા અસ્નિષ્ટતાને ફરીથી ચકાસવા પહેલાં, સંદર્ભ, ઉપલબ્ધ માહિતી અને માહિતી પર વિચાર કરવાની જોખમનું મૂલ્ય નક્કી કરો. આરક્સ અથવા અનાન્યાયામને અણુઓ માટે અણધારિત કરવા માટે સાધનો વાપરો.
  • પ્રક્રિયાને દસ્તાવેજ કરો: [[FLT]] ટીક્રોકલ, પરિમાણો અને માન્યતાનાં પરિણામો સમાવીને, આ દસ્તાવેજીકરણ આઇરલમાં પુન:પ્રાપ્તિ માટે મહત્વનું છે.
  • વિવિધ ટૅકનોકીક લાગુ પાડો: [ સ્તર પદ્ધતિઓ (દા.ત., માસ્ક કરવાનુ અને અલગ અલગ ખાનગીતા કરતાં વધારે મજબૂત રક્ષણ આપે છે)
  • પુન:પ્રાપ્તિકરણ માટે ચકાસણી: હુમલો કરવાના પરિણામો સામે અનિમય માહિતીની ચકાસણી થાવ, ખાસ કરીને જો નવા જાહેર માહિતીને પ્રાપ્ત કરી શકાય છે કે જે કડીને સક્રિય કરી શકે.
  • ખાનગીપણાને ટૅકનોલોજી વાપરો (PETs): વિશ્વાસપાત્ર એનવેકેશન, સુરક્ષિત અને હોમોફિક એનક્રિપ્શન જેવા પિત્તેરનો ઉપયોગ કરો જ્યાં વિશ્લેષણ દરમ્યાન સંવેદનશીલ માહિતીનું રક્ષણ કરવાની જરૂર છે.
  • જાઅો: આઇરશ DPC, યુરોપ માહિતી સુરક્ષા બોર્ડ (EDPB) અને પ્લાનિક શરીરો જે આઇરશ કૉમ્પ્યુટર સોસાયટી જેવા છે તેમાંથી માર્ગદર્શન પારખીએ છે.

આર્યૅન્ડમાં માહિતી માટે ભવિષ્યની દિશાઓ

આર્યંડળમાં આ ક્ષેત્રના ભવિષ્યને અસર કરી રહ્યા છે.

રિગેલન્ટર ક્લારીટિ અને એનવિલેશન

DPC એ અનિમાઇઝેશન પર વધુ માર્ગદર્શનની આશા રાખે છે, સંભળાય છે સેક્ટર રાક્ષસ કોડો સાથે. EU માહિતી કાર્ય માટે યુરોપીય કોશિશનો પ્રસ્તાવ એ માહિતી વહેંચવા અને અનિશ્ચિતિકરણ પર નવા નિયમોનો પણ પ્રારંભ કરી શકે છે. આઇરીશ સંસ્થાઓ આ આ અાપોનો ધ્યાનથી અભ્યાસ કરવો જોઈએ.

AI અને મશીન શીખવાનું

અઆઈ મોડેલ અંગત રીતે સંવેદનશીલ વિગતો યાદ રાખી શકે છે, મોડલ આઉટપુટો વ્યક્તિગત માહિતી તરીકે ઓળખાય છે કે નહી. DPC સૂચવે છે કે મોડલ પરિમાણોને એનકોડ કરી શકાય તે રીતે વ્યક્તિગત માહિતી તરીકે સમજાય છે. તત્વ અલગ રીતે ખાનગી તાલીમ અને જાગતા ડેવૉશ ઍનિમાઇઝેશન માટે વધારે મહત્વનું બનશે.

ક્વાન્ટુમ ગણતરી જોખમો

આ રીતે આ રીતે પુરાવો આપે છે કે આ રીતે ત્રૈક્યની ક્વાન્ટમ કૉલેજ અને વિજ્ઞાન કૉલેજ કૉન્સરના સરહદથી પુરાવો મળે છે.

આંતરરાષ્ટ્રિય માહિતી પરિવહનો

અનામિક માહિતી GDPR હેઠળ વ્યક્તિગત માહિતી નથી અને તેથી, વધારાની સુરક્ષિત રાખેલ નથી. પરંતુ, જો અનિશ્ચિતિ અપૂરતી હોય તો, પરિવહનો અધ્યાયનો નકાર કરી શકાય છે.

સંકલન

માહિતી અોન્યમાઇઝેશન એક અનૂરૂપ નથી પરંતુ આર્યન માહિતી સુરક્ષા ફ્રેમલ માટે એક જ ભાગ નથી. સમજ અને વ્યવહાર, કેન્ચિત્ર, કેન્યૂનીમતા, અને અલગ અલગ અલગ ખાનગીતા જેવા વ્યવહારોથી વ્યક્તિગત ખાનગીપણાનું રક્ષણ કરી શકાય છે. આ કાયદાકીય ભૂમિકા, GPR uscilus uscursion, recisions, concurity, concoration, અને પારદર્શકતા સાથે . આઇરશીયન સંસ્થાએ પોતાના પર આધારિત માહિતીને જ રાખીને ઢાંકી નાખવી જોઈએ.

આગળ વાંચવા માટે, નો અભ્યાસ કરો [FLT] [FT:3]] [FT:3] યુરોપ માહિતી સંશોધન માટે માહિતી સંશોધન પરના પાસાઓ [FT:4] પર માર્ગદર્શનો. [FT:4] પણ જુઓ [FT] [FT] [FIL] ICONULUSISIONSANSIZ [FORIOND] નો સંદર્ભ માટે સામાન્ય છે. [FT] [7:FT] [NDRIT] [N] [ND]