Cryptography and Security,Computation and Language,Information Retrieval,Machine Learning,رمزنگاری و امنیت , محاسبات و زبان , بازیابی اطلاعات , یادگیری ماشین ,
توضیحات
Submitted 13 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: 7 pages, 3 tables, 1 figure
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 13 اوت 2024 ؛در ابتدا اوت 2024 اعلام شد ، نظرات: 7 صفحه ، 3 جدول ، 1 شکل
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
With the increasing demand for data sharing across platforms and organizations, ensuring the privacy and security of sensitive information has become a critical challenge. This paper introduces "TableGuard". An innovative approach to data obfuscation tailored for relational databases. Building on the principles and techniques developed in prior work on context-sensitive obfuscation, TableGuard applies these methods to ensure that API calls return only obfuscated data, thereby safeguarding privacy when sharing data with third parties. TableGuard leverages advanced context-sensitive obfuscation techniques to replace sensitive data elements with contextually appropriate alternatives. By maintaining the relational integrity and coherence of the data, our approach mitigates the risks of cognitive dissonance and data leakage. We demonstrate the implementation of TableGuard using a BERT based transformer model, which identifies and obfuscates sensitive entities within relational tables. Our evaluation shows that TableGuard effectively balances privacy protection with data utility, minimizing information loss while ensuring that the obfuscated data remains functionally useful for downstream applications. The results highlight the importance of domain-specific obfuscation strategies and the role of context length in preserving data integrity. The implications of this research are significant for organizations that need to share data securely with external parties. TableGuard offers a robust framework for implementing privacy-preserving data sharing mechanisms, thereby contributing to the broader field of data privacy and security.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
با افزایش تقاضا برای به اشتراک گذاری داده ها در سیستم عامل ها و سازمان ها ، اطمینان از حفظ حریم خصوصی و امنیت اطلاعات حساس به یک چالش مهم تبدیل شده است.در این مقاله "TableGuard" معرفی شده است.یک رویکرد نوآورانه در مورد انسداد داده ها متناسب با پایگاه داده های رابطه ای.TableGuard با تکیه بر اصول و تکنیک های توسعه یافته در کار قبلی در زمینه انسداد حساس به متن ، این روش ها را برای اطمینان از بازگشت API فقط داده های مبهم و در نتیجه حفظ حریم خصوصی هنگام به اشتراک گذاری داده ها با اشخاص ثالث اعمال می کند.TableGuard از تکنیک های انسجام حساس به متن استفاده می کند تا عناصر داده حساس را با گزینه های مناسب از نظر متنی جایگزین کند.با حفظ یکپارچگی رابطه و انسجام داده ها ، رویکرد ما خطرات ناهماهنگی شناختی و نشت داده ها را کاهش می دهد.ما اجرای TableGuard را با استفاده از یک مدل ترانسفورماتور مبتنی بر BERT نشان می دهیم ، که موجودات حساس را در جداول رابطه ای مشخص و مبهم می کند.ارزیابی ما نشان می دهد که TableGuard به طور موثری محافظت از حریم خصوصی را با استفاده از داده ها متعادل می کند ، و ضمن اطمینان از اینکه داده های مبهم از نظر عملکردی برای برنامه های پایین دست مفید هستند ، از دست دادن اطلاعات به حداقل می رسد.نتایج اهمیت استراتژی های انسداد خاص دامنه و نقش طول زمینه در حفظ یکپارچگی داده ها را برجسته می کند.پیامدهای این تحقیق برای سازمانهایی که باید داده ها را به طور ایمن با احزاب خارجی به اشتراک بگذارند ، قابل توجه است.TableGuard یک چارچوب قوی برای اجرای مکانیسم های به اشتراک گذاری داده های حفظ حریم خصوصی ارائه می دهد و از این طریق به زمینه گسترده تر حریم خصوصی و امنیت داده ها کمک می کند.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
