|
||
|
| ||
|
|
|
|
|
BC/NW 2021№ 1 (37):11.1 ПРОБЛЕМЫ ОБЕЗЛИЧИВАНИЯ ПЕРСОНАЛЬНЫХ ДАННЫХ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ Бабак, Н. Г. Оцоков Ш. А. В современном мире объём хранимых и обрабатываемых данных постоянно растёт, а сами данные нуждаются всё в более надёжной защите. Особенно актуален вопрос защиты персональных данных, передаваемых через компьютерные сети и хранимых в информационных системах. Перечень и порядок обработки персональных данных зафиксирован в федеральном законе № 152 «О персональных данных» [1]. Люди сами передают компаниям информацию о себе, подписывая соглашение об обработке персональных данных. Для развития своих сервисов у компаний возникает желание обрабатывать персональные данные пользователей, строить прогнозы на их основе. Из-за юридических ограничений и рисков понести репутационные потери данные в открытом виде нельзя обрабатывать и хранить в неспециализированных системах. Также в случае обработки данных в компаниях-партнёрах их необходимо передать по сети, что вызывает дополнительные сложности. Решить, описанные выше проблемы, позволяет обезличивание данных. Обезличивание персональных данных — это действия, в результате которых становится невозможным без использования дополнительной информации определить принадлежность персональных данных конкретному субъекту этих данных. Чтобы обезличить информацию, недостаточно её просто заменить на случайную, схожую по типу. В связи с чем возникает несколько проблем: 1. Классификация данных для последующего выбора алгоритма обезличивания; 2. Реализация надежных и автоматических алгоритмов обезличивания, позволяющих однозначно определить, что данные обезличены; 3. Обезличивание данных не должно приводить к падению качества обучения моделей искусственного интеллекта. Для решения первой проблемы классификации данных, а также для автоматизации процесса обезличивания, возможно использование алгоритмов машинного обучения [2]. В зависимости от того структурированная или неструктурированная информация возможно применение различных моделей искусственного интеллекта. Литература 1. Федеральный закон от 27.07.2006 № 152-ФЗ «О персональных данных» // СПС КонсультантПлюс. 2. Рашка С., Мирджалили В. Python и машинное обучение // СПб.: ООО «Диалектика», 2020. 848 с.
|
