Как сделать обезличенные данные пригодными для тестирования и не потерять их смысл

Тезисы

В докладе я расскажу о том, что такое обезличенные данные и где они используются, а также какие подходы к обезличиванию персональных данных существуют, включая методы подстановки и агрегирования, выделив их плюсы и минусы в контексте реальных примеров.

Покажу на конкретных примерах, почему синтетические данные часто непригодны для тестирования. Рассмотрим ключевые показатели, которые необходимо учитывать при обезличивании, чтобы не потерять качество. Расскажу о результатах эксперимента по количественной оценке безопасности демаскированных данных при сохранении достаточного уровня полезности.

Этот доклад поможет слушателям понять важность тестирования на обезличенных, а не синтетических данных и сформировать подход к подготовке таких данных на своих тестовых контурах, что повысит качество тестирования.

Для кого?

Доклад будет интересен QA, работающим с персональными данными и их качеством. А также всем IT-специалистам, кто интересуется темой обезличивания и информационной безопасности и следит за трендами в этой сфере.

Аудитория

QA-engineer.

Уровень сложности

Any level.