आज, व्यक्तिगत पहचान की जानकारी (पीआईआई) हर जगह है. पीआईआई ईमेल, सुस्त संदेशों, वीडियो, पीडीएफ आदि में है। यह किसी भी डेटा या जानकारी को संदर्भित करता है जिसका उपयोग किसी विशिष्ट व्यक्ति की पहचान करने के लिए किया जा सकता है। पीआईआई प्रकृति में संवेदनशील है और इसमें विभिन्न प्रकार के व्यक्तिगत डेटा शामिल हैं, जैसे नाम, संपर्क जानकारी, पहचान संख्या, वित्तीय जानकारी, चिकित्सा जानकारी, बायोमेट्रिक डेटा, जन्म तिथि, इत्यादि।
गोपनीयता की रक्षा करने, डेटा सुरक्षा सुनिश्चित करने, कानूनों और विनियमों का अनुपालन करने और ग्राहकों और हितधारकों के साथ विश्वास बनाए रखने के लिए पीआईआई को ढूंढना और संशोधित करना आवश्यक है। यह आधुनिक डेटा प्रबंधन और साइबर सुरक्षा प्रथाओं का एक महत्वपूर्ण घटक है। लेकिन इलेक्ट्रॉनिक डेटा के दलदल के बीच पीआईआई को ढूंढना किसी संगठन के लिए चुनौतियां पेश कर सकता है। ये चुनौतियाँ डेटा की विशाल मात्रा और विविधता, डेटा विखंडन, एन्क्रिप्शन, डेटा साझाकरण, गतिशील सामग्री, गलत सकारात्मक और नकारात्मक, प्रासंगिक समझ, कानूनी जटिलताओं, संसाधन बाधाओं, विकसित डेटा, उपयोगकर्ता-जनित सामग्री और अनुकूली खतरों के कारण उत्पन्न होती हैं। हालाँकि, PII का सटीक रूप से पता लगाने और उसे संशोधित करने में विफलता से संगठनों को गंभीर परिणाम भुगतने पड़ सकते हैं। परिणामों में कानूनी दंड, मुकदमे, प्रतिष्ठा क्षति, डेटा उल्लंघन लागत, नियामक जांच, परिचालन व्यवधान, विश्वास क्षरण और प्रतिबंध शामिल हो सकते हैं।
कानूनी प्रणाली में, खोज कानूनी प्रक्रिया है जो मुकदमेबाजी में किसी भी पक्ष के दावों या बचाव से संबंधित गैर-विशेषाधिकार प्राप्त मामले को प्राप्त करने के अधिकार और उत्पादन के दायित्व को नियंत्रित करती है। इलेक्ट्रॉनिक खोज जिसे ईडिस्कवरी के रूप में भी जाना जाता है, किसी मुकदमे या जांच में उत्पादन के अनुरोध के जवाब में इलेक्ट्रॉनिक रूप से संग्रहीत जानकारी (ईएसआई) की पहचान करने, एकत्र करने और उत्पादन करने का इलेक्ट्रॉनिक पहलू है। कानूनी क्षेत्र में, मुकदमे या जांच के दौरान अक्सर ईएसआई की पहचान करना, एकत्र करना और उसका उत्पादन करना आवश्यक होता है। यदि संगठन सम्मन प्रतिक्रियाओं पर मुकदमेबाजी के लिए ईडिस्कवरी से निपट रहे हैं, तो वे संभवतः गलती से पीआईआई साझा करने के बारे में चिंतित हैं। सरकारी एजेंसियों, स्कूल जिलों और कानूनी पेशेवरों सहित कई संगठनों को बड़े पैमाने पर पीआईआई का सटीक रूप से पता लगाने और उसे संशोधित करने की चुनौती का सामना करना पड़ता है। विशेष रूप से यदि वे एक सरकारी समूह का हिस्सा हैं, तो सूचना की स्वतंत्रता अधिनियम और डिजिटल सेवा अधिनियम के माध्यम से पीआईआई को संशोधित करना व्यक्तिगत गोपनीयता की रक्षा करने, डेटा संरक्षण कानूनों का अनुपालन सुनिश्चित करने, पहचान की चोरी को रोकने और सरकार और डिजिटल में विश्वास और पारदर्शिता बनाए रखने के लिए महत्वपूर्ण है। सेवाएँ। यह कानूनी और सुरक्षा जोखिमों को कम करते हुए पारदर्शिता और गोपनीयता के बीच संतुलन बनाता है।
संगठन कीवर्ड खोज, पैटर्न मिलान, डेटा हानि रोकथाम उपकरण, मशीन लर्निंग (एमएल), मेटाडेटा विश्लेषण, डेटा वर्गीकरण सॉफ़्टवेयर, ऑप्टिकल कैरेक्टर रिकग्निशन (ओसीआर), दस्तावेज़ फ़िंगरप्रिंटिंग और एन्क्रिप्शन जैसे तरीकों का उपयोग करके पीआईआई की खोज कर सकते हैं।
अब रिवील के एआई-संचालित ईडिस्कवरी प्लेटफॉर्म का एक हिस्सा, तार्किक एक स्व-सेवा समाधान है जो कानूनी पेशेवरों को मुकदमे या जांच के हिस्से के रूप में इलेक्ट्रॉनिक दस्तावेजों को संसाधित करने, समीक्षा करने, टैग करने और उत्पादन करने की अनुमति देता है। यह अनूठी पेशकश वकीलों को लागत कम करने, समाधानों में तेजी लाने और जोखिमों को कम करने के साथ-साथ मामले से संबंधित बहुमूल्य जानकारी खोजने में मदद करती है।
इस पोस्ट में, रिवील विशेषज्ञ बताते हैं कि उन्होंने इसका उपयोग कैसे किया Amazon Comprehend पीआईआई के अलग-अलग टुकड़ों का पता लगाने और उन्हें संशोधित करने के लिए उनकी दस्तावेज़ प्रसंस्करण पाइपलाइन में। अमेज़ॅन कॉम्प्रिहेंड एक पूरी तरह से प्रबंधित और लगातार प्रशिक्षित प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण (एनएलपी) सेवा है जो किसी दस्तावेज़ या पाठ की सामग्री के बारे में जानकारी निकाल सकती है। आप ग्राहक ईमेल, समर्थन टिकट, उत्पाद समीक्षा, सोशल मीडिया और अन्य में पीआईआई का पता लगाने और उसे संशोधित करने के लिए अमेज़ॅन कॉम्प्रिहेंड एमएल क्षमताओं का उपयोग कर सकते हैं।
समाधान का अवलोकन
इंजीनियरिंग टीम का मुख्य लक्ष्य अपने ग्राहकों के लिए लाखों कानूनी दस्तावेजों में से पीआईआई का पता लगाना और उसे संशोधित करना है। रिवील के लॉजिककुल समाधान का उपयोग करते हुए, इंजीनियरिंग टीम ने दो प्रक्रियाओं को लागू किया, अर्थात् पहला पास पीआईआई डिटेक्शन और दूसरा पास पीआईआई डिटेक्शन और रिडक्शन। यह दो पास समाधान का उपयोग करके संभव बनाया गया था इसमें शामिल हैंPiiइकाइयाँ और डिटेक्टPiiएंटिटीज एपीआई।
प्रथम पास पीआईआई पहचान
फर्स्ट पास पीआईआई डिटेक्शन का लक्ष्य उन दस्तावेजों को ढूंढना है जिनमें पीआईआई हो सकता है।
- उपयोगकर्ता उन फ़ाइलों को अपलोड करते हैं जिन पर वे लॉजिककुल की सार्वजनिक वेबसाइट के माध्यम से एक प्रोजेक्ट फ़ोल्डर में पीआईआई डिटेक्शन और रिडक्शन करना चाहते हैं। ये फ़ाइलें कार्यालय दस्तावेज़, .pdf फ़ाइलें, ईमेल, या सभी समर्थित फ़ाइल प्रकारों वाली .zip फ़ाइल के रूप में हो सकती हैं।
- Logikcull इन प्रोजेक्ट फ़ोल्डरों को एक के अंदर सुरक्षित रूप से संग्रहीत करता है अमेज़न सरल भंडारण सेवा (अमेज़न S3) बाल्टी। इसके बाद फ़ाइलें लॉजिककुल की होस्ट की गई विशाल समानांतर प्रोसेसिंग पाइपलाइन से होकर गुजरती हैं अमेज़न इलास्टिक कम्प्यूट क्लाउड (Amazon EC2), जो फ़ाइलों को संसाधित करता है, मेटाडेटा निकालता है, और डेटा समीक्षा के लिए टेक्स्ट प्रारूप में कलाकृतियाँ उत्पन्न करता है। लॉजिककुल की प्रोसेसिंग पाइपलाइन ऑडियो और वीडियो फ़ाइलों सहित विभिन्न प्रकार के फॉर्म और फ़ाइलों के लिए टेक्स्ट निष्कर्षण का समर्थन करती है।
- फ़ाइलें टेक्स्ट प्रारूप में उपलब्ध होने के बाद, लॉजिककुल इनपुट टेक्स्ट को भाषा मॉडल के साथ पास करता है, जो अंग्रेजी है, अमेज़ॅन कॉम्प्रिहेंशन के माध्यम से। इसमें शामिल हैंPiiइकाइयाँ एपीआई कॉल. Amazon EC2 पर होस्ट किए गए प्रोसेसिंग पाइपलाइन सर्वर Amazon को समझते हैं
ContainsPiiEntities
अनुरोध पैरामीटर को टेक्स्ट और भाषा कोड के रूप में पास करके एपीआई कॉल।ContainsPiiEntities
एपीआई कॉल पीआईआई की उपस्थिति के लिए इनपुट टेक्स्ट का विश्लेषण करती है और पहचाने गए पीआईआई इकाई प्रकारों, जैसे नाम, पता, बैंक खाता संख्या या फोन नंबर के लेबल लौटाती है। एपीआई प्रतिक्रिया में एक आत्मविश्वास स्कोर भी शामिल है जो अमेज़ॅन कॉम्प्रिहेंड द्वारा पहचान सटीकता के लिए दिए गए विश्वास के स्तर को इंगित करता है। कॉन्फिडेंस स्कोर का मान 0 और 1 के बीच होता है, जिसमें 1 100 प्रतिशत आत्मविश्वास को दर्शाता है। लॉजिककुल इस कॉन्फिडेंस स्कोर का उपयोग दस्तावेज़ों को PII डिटेक्टेड टैग निर्दिष्ट करने के लिए करता है। लॉजिककुल केवल उन दस्तावेज़ों को यह टैग प्रदान करता है जिनका आत्मविश्वास स्कोर 0.75 से अधिक है। - पीआईआई पहचाने गए टैग किए गए दस्तावेज़ों को लॉजिककुल के खोज सूचकांक क्लस्टर में फीड किया जाता है ताकि उनके उपयोगकर्ता पीआईआई संस्थाओं वाले दस्तावेज़ों को तुरंत पहचान सकें।
दूसरा पास पीआईआई का पता लगाना और सुधार करना
पहली पास पीआईआई पहचान प्रक्रिया यह पहचान कर डेटासेट के दायरे को कम कर देती है कि किन दस्तावेजों में पीआईआई जानकारी है। इससे पीआईआई का पता लगाने की प्रक्रिया तेज हो जाती है और कुल लागत भी कम हो जाती है। दूसरे पास पीआईआई का पता लगाने का लक्ष्य पीआईआई के व्यक्तिगत उदाहरणों की पहचान करना और उन्हें पहले पास में टैग किए गए दस्तावेज़ों से संशोधित करना है।
- उपयोगकर्ता लॉजिककुल की वेबसाइट के माध्यम से दस्तावेज़ खोजते हैं जिसमें लॉजिककुल की उन्नत खोज फ़िल्टर सुविधा का उपयोग करके पीआईआई शामिल है।
- अनुरोध को लॉजिककुल के एप्लिकेशन सर्वर पर होस्ट किया जाता है अमेज़ॅन EC2 और सर्वर दस्तावेज़ों को खोजने के लिए खोज सूचकांक क्लस्टर के साथ संचार करते हैं।
- लॉजिककुल एप्लिकेशन सर्वर पीआईआई के व्यक्तिगत उदाहरणों की पहचान करने में सक्षम हैं डिटेक्टPiiएंटिटीज एपीआई कॉल. सर्वर इनपुट दस्तावेज़ों के टेक्स्ट और भाषा को पास करके एपीआई कॉल करते हैं।
DetectPiiEntities
एपीआई कार्रवाई उन इकाइयों के लिए इनपुट टेक्स्ट का निरीक्षण करती है जिनमें पीआईआई शामिल है। प्रत्येक इकाई के लिए, प्रतिक्रिया इकाई प्रकार प्रदान करती है, जहां इकाई पाठ शुरू और समाप्त होता है, और अमेज़ॅन कॉम्प्रिहेंड के पास इसका पता लगाने में विश्वास का स्तर होता है। - उपयोगकर्ता तब उन विशिष्ट संस्थाओं का चयन करते हैं जिन्हें वे लॉजिककुल के वेब इंटरफ़ेस का उपयोग करके संशोधित करना चाहते हैं। एप्लिकेशन सर्वर इन अनुरोधों को लॉजिककुल की प्रोसेसिंग पाइपलाइन को भेजता है। निम्नलिखित एक पीडीएफ का स्क्रीनशॉट है जिसे लॉजिककुल के एप्लिकेशन पर अपलोड किया गया था। नीचे दिए गए स्क्रीनशॉट से, आप देख सकते हैं कि विभिन्न PII इकाइयाँ जैसे नाम, पता, फ़ोन नंबर, ईमेल पता इत्यादि को हाइलाइट किया गया है।
- पीआईआई रिडक्शन को कस्टम बिजनेस लॉजिक का उपयोग करके लॉजिककुल की प्रोसेसिंग पाइपलाइन के अंदर सुरक्षित रूप से लागू किया जाता है। निम्नलिखित स्क्रीनशॉट से, आप देख सकते हैं कि उपयोगकर्ता या तो विशिष्ट पीआईआई इकाई प्रकार या सभी पीआईआई इकाई प्रकार का चयन कर सकते हैं जिन्हें वे संशोधित करना चाहते हैं और फिर, एक बटन के एक क्लिक के साथ, सभी पीआईआई जानकारी को संपादित कर सकते हैं।
परिणाम
लॉजिककुल, एक रिवील तकनीक, वर्तमान में प्रत्येक सप्ताह 20 मिलियन से अधिक दस्तावेजों को संसाधित कर रही है और इसका उपयोग करके पता लगाने के दायरे को कम करने में सक्षम है। ContainsPiiEntities
एपीआई और का उपयोग करके अपने ग्राहकों को पीआईआई संस्थाओं के व्यक्तिगत उदाहरण प्रदर्शित करें DetectPiiEntities
एपीआई।
"अमेज़ॅन कॉम्प्रिहेंड के साथ, लॉजिककुल एक कस्टम-निर्मित समाधान के लिए आवश्यक समय के एक अंश में शक्तिशाली एनएलपी क्षमताओं को तेजी से तैनात करने में सक्षम हो गया है।"
- स्टीव न्यूहाउस, लॉजिककुल के उत्पाद उपाध्यक्ष।
निष्कर्ष
Amazon Comprehend रिवील की लॉजिककुल तकनीक को अमेज़ॅन कॉम्प्रिहेंन्ड का उपयोग करके अपेक्षाकृत कम लागत पर बड़े पैमाने पर पीआईआई डिटेक्शन चलाने की अनुमति देता है। ContainsPiiEntities
एपीआई का उपयोग लाखों दस्तावेज़ों का प्रारंभिक स्कैन करने के लिए किया जाता है। DetectPiiEntities
एपीआई का उपयोग हजारों दस्तावेज़ों का विस्तृत विश्लेषण चलाने और उनके दस्तावेज़ों में पीआईआई के अलग-अलग टुकड़ों की पहचान करने के लिए किया जाता है।
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लेखक के बारे में
अमन तिवारी AWS में वर्ल्डवाइड कमर्शियल सेल्स के साथ काम करने वाला एक जनरल सॉल्यूशंस आर्किटेक्ट है। वह डिजिटल नेटिव बिजनेस सेगमेंट में ग्राहकों के साथ काम करता है और उन्हें AWS सेवाओं का उपयोग करके नवीन, लचीला और लागत प्रभावी समाधान डिजाइन करने में मदद करता है। उनके पास नॉर्थईस्टर्न यूनिवर्सिटी से दूरसंचार नेटवर्क में मास्टर डिग्री है। काम के अलावा, उन्हें लॉन टेनिस खेलना और किताबें पढ़ना पसंद है।
जेफ न्यूबर्न एक वरिष्ठ सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग प्रबंधक हैं जो लॉजिककुल - ए रिवील टेक्नोलॉजी में डेटा इंजीनियरिंग टीम का नेतृत्व करते हैं। वह डेटा वेयरहाउस, विज़ुअलाइज़ेशन, एनालिटिक्स और मशीन लर्निंग सहित कंपनी की डेटा पहल की देखरेख करते हैं। राइड शेयरिंग से लेकर डेटा सिस्टम तक के क्षेत्रों में विकास और प्रबंधन के अनुभव के साथ, वह शानदार इंजीनियरों की अग्रणी टीमों से लेकर रोमांचक उत्पादों तक का आनंद लेते हैं।
सोरेन ब्लॉन्ड डौगार्ड लॉजिककुल - ए रिवील टेक्नोलॉजी में डेटा इंजीनियरिंग टीम में एक स्टाफ इंजीनियर है। वह लॉजिककुल उत्पाद में अत्यधिक स्केलेबल एआई और एमएल समाधान लागू करता है, जिससे हमारे ग्राहक अपना काम अधिक कुशलतापूर्वक और उच्च परिशुद्धता के साथ करने में सक्षम होते हैं। उनकी विशेषज्ञता डेटा पाइपलाइनों, वेब-आधारित सिस्टम और मशीन लर्निंग सिस्टम तक फैली हुई है।
केविन लुफ्किन लॉजिककुल - ए रिवील टेक्नोलॉजी में सर्च इंजीनियरिंग टीम में एक वरिष्ठ सॉफ्टवेयर इंजीनियर हैं, जहां वह ग्राहक सामना और खोज-संबंधी सुविधाओं को विकसित करने पर ध्यान केंद्रित करते हैं। यूआई/यूएक्स में उनकी व्यापक विशेषज्ञता फुल-स्टैक वेब विकास की पृष्ठभूमि से पूरित है, जिसमें उत्पाद दृष्टिकोण को जीवन में लाने पर जोर दिया गया है।
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