AI 数据分析课
尹会生
太乙人工智能技术合伙人 
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模块七:数据隐私与保护 (1讲)
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当前播放: 28|数据保密:利用ChatGPT实现数据脱敏和匿名化
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开篇词|AIGC时代,数据分析可以很简单
01|数据分析入门:从掌握基础流程开始
02|大模型基础:掌握核心原理,知其所以然
03|Prompt提示词:与大模型交互的主要方式
04|让大模型替你干活:数据清洗之自动识别数据格式与纠正异常
05|让大模型帮你干活:数据清洗之处理数据存储形式不一致
06|AI工具:不用手写代码,让大模型帮你搞定爬虫
07|让大模型扮演教练教你SQL基础:学会数据提取、查询与管理
08|让大模型扮演你的数据分析专家:跨越通用方法的障碍
09|数据探索:用和大模型交互的方式做探索性数据分析
10|让大模型为你绘图:利用ChatGPT创建直观且有洞察力的图表
11|让大模型提升你的叙事技巧:ChatGP帮助你打造更有说服力的数据报告
12|数据导入及清洗:ChatGPT在数据处理过程中的完整应用(上)
13|数据分析及展示:ChatGPT在数据处理过程中的完整应用(下)
14|预测与优化:ChatGPT在数据驱动决策中的综合应用(上)
15|预测与优化:ChatGPT在数据驱动决策中的综合应用(下)
16|战略咨询新伙伴:ChatGPT在SWOT与PEST分析中的实用性
17|用户洞察全面探索:ChatGPT在用户行为分析中的应用
18|数据驱动的产品策略:利用ChatGPT优化产品生命周期
19|构建知识库:利用Coze通过自然语言查询数据(上)
20|深度优化:为Coze知识库实现更准确的数据查询(中)
21|联网与实时更新:利用技能模块为Coze知识库提高查询准确性(下)
22|打造专属助手:利用OpenAI Playground构建可控的数据分析工具
23|对话智能:使用OpenAI Assistants构建支持文件搜索的机器人
24|全面联网:三种方式让ChatGPT接入网络,提高回答精度
25|自动化数据处理:利用AgentGPT进行数据任务拆解与分析
26|数据一体化:集成不同来源的数据资产,打造统一数据湖支持大模型分析
27|云上构建:利用云计算的弹性和可扩展性,构建高性能的大模型数据分析平台
28|数据保密:利用ChatGPT实现数据脱敏和匿名化
本节摘要

今天,我想和你聊一下数据安全的话题。

在 AI 数据分析领域,如何在使用数据的同时保护数据隐私是一个重大挑战。这些数据中常包含大量的个人敏感信息,如姓名、身份证号码、银行账号和医疗记录等。一旦泄露,不仅会对个人造成严重影响,还会引发法律纠纷和损害企业声誉。即使大模型供应商声称不使用这些数据作为训练数据,但是你可能还是不放心。那么有没有什么技术,既能保护数据隐私,又能实现用大模型进行数据处理呢?我为你提供两种方法:数据脱敏和匿名化技术,来解决数据隐私问题。

什么是数据脱敏和匿名化呢?

数据脱敏匿名化是两种用于保护个人隐私的数据处理技术,比如我向 ChatGPT 提问,数据脱敏和匿名化的定义与实现方法有哪些?

ChatGPT 的回答是:

什么是数据脱敏和匿名化?
 
数据脱敏:通过替换、掩盖或删除敏感信息,使数据在使用过程中不会暴露个人隐私。例如,将姓名替换为编号,将具体地址模糊化为区域信息。
 
匿名化:通过修改或删除数据中的识别信息,使得数据无法再关联到具体个人。
实现方法有哪些?
 
数据脱敏的方法
数据掩码:隐藏部分敏感信息,例如将信用卡号的中间部分用星号替代,只显示最后四位。
数据泛化:将具体数据概括到更高层次,例如将具体的家庭住址泛化为城市或地区,将具体年龄转换为年龄段。
数据扰乱:对数据进行随机扰动,使得原始数据无法被准确恢复,例如在数据中加入随机噪声。
 
匿名化的方法
去标识化:删除或替换数据中的所有个人标识信息,例如删除姓名、身份证号等信息。
伪匿名化:将个人识别信息替换为假名或其他无法追溯到原始个人的信息。
聚合数据:将个人数据汇总为群体数据,例如统计一个地区的平均收入而不是个人收入。

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