間接開示：明示的に記載されていない情報を明らかにする
間接的な開示とは、その情報を直接述べることなく、個人または団体に関する情報を明らかにすることを指します 。 控除、推論、または複数のデータの組み合わせが含まれます 明示的に述べられていないものを明らかにするために。
これが故障です：
それがどのように機能するか：
* データ集約： 一見無害なデータポイントを組み合わせると、機密情報が明らかになります。たとえば、誰かの住所と特定の診療所への頻繁な訪問を知ることは、彼らの健康状態を推測するかもしれません。
* 推論： 利用可能な情報に基づいて結論を導き出します。たとえば、人がソーシャルメディアで新しい仕事について投稿した場合、古い仕事を辞めていると推測できます。
* 控除： ロジックと既存の知識を使用して情報を推定します。誰かが動いているために新しい医師を見つける必要があると言及した場合、あなたは彼らの場所の変更を推測できます。
間接開示の例：
* ソーシャルメディア： あなたの場所、興味、活動をオンラインで共有すると、明示的に述べていなくても、あなたに関する個人情報を誤って明らかにすることができます。
* 医療記録： 集約された医療データをリリースすると、個人が含まれていなくても個人に関する情報が明らかになる可能性があります。
* 金融取引： 支出パターンを分析すると、実際の収入や支出額が明らかにされていなくても、人の財政状態や習慣を示すことができます。
間接開示のリスク：
* プライバシー違反： 機密情報への不正アクセス。
* 個人情報盗難： 結合されたデータを使用して、誰かになりすまします。
* 差別： データに基づいて個人に関する特性を推測すると、偏った意思決定につながる可能性があります。
* 評判ダメージ： 情報の誤解は、個人の否定的な認識につながる可能性があります。
間接開示から保護する
* データの最小化： 絶対に必要なデータのみを収集して使用します。
* データマスキング： 機密データを非感受性値に置き換えます。
* データ集約制御： 結合できるデータの量を制限します。
* プライバシーを摂取する手法： 個々のデータを保護するために、差別的なプライバシーや同型暗号化などの手法を使用します。
全体：
間接的な開示は、データ主導の世界で懸念が高まっています。敏感な情報を明らかにするために、一見無害なデータをどのように組み合わせることができるかを認識することが重要です。リスクを理解し、適切な保護手段を実装することにより、個人と組織はプライバシーを保護し、間接開示の影響を最小限に抑えることができます。