まずは、データの匿名化とは何でしょうか?
ウィキペディアによると:
データの匿名化は、情報サニタイゼーションの一種で、プライバシー保護を意図しています。 データセットから個人を特定可能な情報を取り除き、データが説明するユーザーが匿名性を維持できるようにするプロセスです。
言い換えると、データの匿名化は、データを保持しながらソースを匿名に維持するプロセスと言えます。 採用された匿名化手法に応じて、データは編集、マスク、または置換されます。
そして、これが iris-Disguise の目的です。一連の匿名化ツールを提供します。
メソッドの実行、または永続クラスの定義自体で匿名化ストラテジーを指定する、2 つの方法で使用することができます。
iris-Disguise の最新のバージョンには、データを匿名化するためのストラテジーが 6 つ用意されています。
- 破壊
- スクランブル
- シャッフル
- 部分マスキング
- ランダム化
- 偽装
それぞれのストラテジーを説明しましょう。例を使用してメソッドの実行を示し、前述のように、永続クラスの定義内に提供する方法も示します。 この方法で iris-Disguise を使用するには、「変装メガネをかける」必要があります。 永続クラスでは、dc.Disguise.Glasses クラスを拡張し、指定したストラテジーでそのデータ型を持つプロパティを変更できます。


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