Veri Anonimleştirme Teknikleri: Mahremiyet ve Fayda Arasındaki Hassas Terazi
Veri anonimleştirme, kişisel verilerin kimliği ortaya çıkarılamayacak şekilde dönüştürülmesini sağlayan kritik bir veri güvenliği sürecidir. Günümüzde kurumlar büyük veri analizi ve yapay zeka geliştirme süreçlerinde veri kullanırken aynı zamanda GDPR ve KVKK gibi regülasyonlara uymak zorundadır. Bu nedenle veri anonimleştirme teknikleri, veri mahremiyeti ile veri faydası arasında hassas bir denge kurmayı amaçlar. k-Anonymity, l-Diversity, t-Closeness ve Diferansiyel Gizlilik gibi modeller sayesinde veri setleri hem analiz edilebilir kalır hem de bireylerin kimliği korunur.