ଡାଟା ମାସ୍କିଂର ଧାରଣା |
ଡାଟା ମାସ୍କିଂକୁ ଡାଟା ମାସ୍କିଂ ମଧ୍ୟ କୁହାଯାଏ | ଯେତେବେଳେ ଆମେ ମାସ୍କିଂ ନିୟମ ଏବଂ ପଲିସି ଦେଇଥାଉ ସେତେବେଳେ ମୋବାଇଲ୍ ଫୋନ୍ ନମ୍ବର, ବ୍ୟାଙ୍କ କାର୍ଡ ନମ୍ବର ଏବଂ ଅନ୍ୟାନ୍ୟ ସୂଚନା ପରି ସମ୍ବେଦନଶୀଳ ତଥ୍ୟକୁ ରୂପାନ୍ତର, ରୂପାନ୍ତର କିମ୍ବା କଭର୍ କରିବା ଏହା ଏକ ଯାନ୍ତ୍ରିକ ପଦ୍ଧତି | ଏହି କ que ଶଳ ମୁଖ୍ୟତ sens ଅବିଶ୍ୱାସନୀୟ ପରିବେଶରେ ସମ୍ବେଦନଶୀଳ ତଥ୍ୟକୁ ରୋକିବା ପାଇଁ ବ୍ୟବହୃତ ହୁଏ |
ଡାଟା ମାସ୍କିଂ ନୀତି: ଡାଟା ମାସ୍କିଂ ମୂଳ ତଥ୍ୟ ବ characteristics ଶିଷ୍ଟ୍ୟ, ବ୍ୟବସାୟ ନିୟମ, ଏବଂ ତଥ୍ୟ ପ୍ରାସଙ୍ଗିକତା ବଜାୟ ରଖିବା ଉଚିତ ଯେ ପରବର୍ତ୍ତୀ ବିକାଶ, ପରୀକ୍ଷଣ ଏବଂ ତଥ୍ୟ ବିଶ୍ଳେଷଣ ମାସ୍କିଂ ଦ୍ୱାରା ପ୍ରଭାବିତ ହେବ ନାହିଁ | ମାସ୍କିଂ ପୂର୍ବରୁ ଏବଂ ପରେ ଡାଟା ସ୍ଥିରତା ଏବଂ ବ valid ଧତା ନିଶ୍ଚିତ କରନ୍ତୁ |
ଡାଟା ମାସ୍କିଂ ବର୍ଗୀକରଣ |
ଡାଟା ମାସ୍କିଂକୁ ଷ୍ଟାଟିକ୍ ଡାଟା ମାସ୍କିଂ (SDM) ଏବଂ ଗତିଶୀଳ ଡାଟା ମାସ୍କିଂ (DDM) ରେ ବିଭକ୍ତ କରାଯାଇପାରେ |
ଷ୍ଟାଟିକ୍ ଡାଟା ମାସ୍କିଂ (SDM): ଷ୍ଟାଟିକ୍ ଡାଟା ମାସ୍କିଂ ଉତ୍ପାଦନ ପରିବେଶରୁ ବିଚ୍ଛିନ୍ନତା ପାଇଁ ଏକ ନୂତନ ଅଣ-ଉତ୍ପାଦନ ପରିବେଶ ଡାଟାବେସ୍ ପ୍ରତିଷ୍ଠା ଆବଶ୍ୟକ କରେ | ସମ୍ବେଦନଶୀଳ ଡାଟା ଉତ୍ପାଦନ ଡାଟାବେସରୁ ବାହାର କରାଯାଇଥାଏ ଏବଂ ତା’ପରେ ଅଣ ଉତ୍ପାଦନ ଡାଟାବେସରେ ଗଚ୍ଛିତ ହୁଏ | ଏହିପରି ଭାବରେ, ଡିସେନ୍ସାଇଜଡ୍ ଡାଟା ଉତ୍ପାଦନ ପରିବେଶରୁ ବିଚ୍ଛିନ୍ନ, ଯାହା ବ୍ୟବସାୟ ଆବଶ୍ୟକତା ପୂରଣ କରେ ଏବଂ ଉତ୍ପାଦନ ତଥ୍ୟର ସୁରକ୍ଷାକୁ ସୁନିଶ୍ଚିତ କରେ |
ଡାଇନାମିକ୍ ଡାଟା ମାସ୍କିଂ (DDM): ପ୍ରକୃତ ସମୟରେ ସମ୍ବେଦନଶୀଳ ତଥ୍ୟକୁ ସମ୍ବେଦନଶୀଳ କରିବା ପାଇଁ ଏହା ସାଧାରଣତ the ଉତ୍ପାଦନ ପରିବେଶରେ ବ୍ୟବହୃତ ହୁଏ | ବେଳେବେଳେ, ବିଭିନ୍ନ ପରିସ୍ଥିତିରେ ସମାନ ସମ୍ବେଦନଶୀଳ ତଥ୍ୟ ପ to ିବା ପାଇଁ ବିଭିନ୍ନ ସ୍ତରର ମାସ୍କିଂ ଆବଶ୍ୟକ ହୁଏ | ଉଦାହରଣ ସ୍ୱରୂପ, ବିଭିନ୍ନ ଭୂମିକା ଏବଂ ଅନୁମତି ବିଭିନ୍ନ ମାସ୍କିଂ ସ୍କିମ୍ କାର୍ଯ୍ୟକାରୀ କରିପାରନ୍ତି |
ଡାଟା ରିପୋର୍ଟିଂ ଏବଂ ଡାଟା ଉତ୍ପାଦ ମାସ୍କିଂ ପ୍ରୟୋଗ |
ଏହି ପରି ପରିସ୍ଥିତିରେ ମୁଖ୍ୟତ internal ଆଭ୍ୟନ୍ତରୀଣ ତଥ୍ୟ ମନିଟରିଂ ଉତ୍ପାଦ କିମ୍ବା ବିଲବୋର୍ଡ, ବାହ୍ୟ ସେବା ତଥ୍ୟ ଉତ୍ପାଦ ଏବଂ ତଥ୍ୟ ବିଶ୍ଳେଷଣ ଉପରେ ଆଧାରିତ ରିପୋର୍ଟ ଯେପରିକି ବ୍ୟବସାୟ ରିପୋର୍ଟ ଏବଂ ପ୍ରକଳ୍ପ ସମୀକ୍ଷା ଅନ୍ତର୍ଭୁକ୍ତ |
ଡାଟା ମାସ୍କିଂ ସମାଧାନ |
ସାଧାରଣ ଡାଟା ମାସ୍କିଂ ସ୍କିମ୍ ଅନ୍ତର୍ଭୂକ୍ତ କରେ: ଅବ alid ଧତା, ରାଣ୍ଡମ ମୂଲ୍ୟ, ଡାଟା ରିପ୍ଲେସମେଣ୍ଟ, ସିମେଟ୍ରିକ୍ ଏନକ୍ରିପସନ୍, ହାରାହାରି ମୂଲ୍ୟ, ଅଫସେଟ୍ ଏବଂ ରାଉଣ୍ଡିଂ ଇତ୍ୟାଦି |
ଅବ val ଧତା |: ଅବ val ଧତା ସମ୍ବେଦନଶୀଳ ତଥ୍ୟର ଏନକ୍ରିପସନ୍, ଟ୍ରଙ୍କେସନ୍ କିମ୍ବା ଲୁଚାଇବାକୁ ବୁ .ାଏ | ଏହି ସ୍କିମ୍ ସାଧାରଣତ real ପ୍ରକୃତ ତଥ୍ୟକୁ ବିଶେଷ ସଙ୍କେତ ସହିତ ବଦଳାଇଥାଏ (ଯେପରିକି *) | ଅପରେସନ୍ ସରଳ, କିନ୍ତୁ ଉପଭୋକ୍ତାମାନେ ମୂଳ ତଥ୍ୟର ଫର୍ମାଟ୍ ଜାଣିପାରିବେ ନାହିଁ, ଯାହା ପରବର୍ତ୍ତୀ ତଥ୍ୟ ପ୍ରୟୋଗ ଉପରେ ପ୍ରଭାବ ପକାଇପାରେ |
ଅନିୟମିତ ମୂଲ୍ୟ |: ରାଣ୍ଡମ ମୂଲ୍ୟ ସମ୍ବେଦନଶୀଳ ତଥ୍ୟର ଅନିୟମିତ ପ୍ରତିସ୍ଥାପନକୁ ବୁ refers ାଏ (ସଂଖ୍ୟାଗୁଡ଼ିକ ସଂଖ୍ୟା ବଦଳାଇଥାଏ, ଅକ୍ଷରଗୁଡ଼ିକ ଅକ୍ଷର ବଦଳାଇଥାଏ, ଏବଂ ଅକ୍ଷରଗୁଡ଼ିକ ଅକ୍ଷର ବଦଳାଇଥାଏ) | ଏହି ମାସ୍କିଂ ପଦ୍ଧତି ଏକ ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ପରିମାଣରେ ସମ୍ବେଦନଶୀଳ ତଥ୍ୟର ଫର୍ମାଟ୍ ନିଶ୍ଚିତ କରିବ ଏବଂ ପରବର୍ତ୍ତୀ ତଥ୍ୟ ପ୍ରୟୋଗକୁ ସୁଗମ କରିବ | କିଛି ଅର୍ଥପୂର୍ଣ୍ଣ ଶବ୍ଦ ପାଇଁ ମାସ୍କିଂ ଅଭିଧାନଗୁଡ଼ିକ ଆବଶ୍ୟକ ହୋଇପାରେ, ଯେପରିକି ଲୋକ ଏବଂ ସ୍ଥାନର ନାମ |
ଡାଟା ରିପ୍ଲେସମେଣ୍ଟ: ଡାଟା ରିପ୍ଲେସମେଣ୍ଟ୍ ନଲ୍ ଏବଂ ରାଣ୍ଡମ ମୂଲ୍ୟର ମାସ୍କିଂ ସହିତ ସମାନ, ଏହା ବ୍ୟତୀତ ବିଶେଷ ଅକ୍ଷର କିମ୍ବା ରାଣ୍ଡମ ମୂଲ୍ୟ ବ୍ୟବହାର କରିବା ପରିବର୍ତ୍ତେ ମାସ୍କିଂ ଡାଟା ଏକ ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ମୂଲ୍ୟ ସହିତ ବଦଳାଯାଏ |
ସିମେଟ୍ରିକ୍ ଏନକ୍ରିପସନ୍ |: ସିମେଟ୍ରିକ୍ ଏନକ୍ରିପସନ୍ ହେଉଛି ଏକ ସ୍ୱତନ୍ତ୍ର ରିଭର୍ସିବଲ୍ ମାସ୍କିଂ ପଦ୍ଧତି | ଏହା ଏନକ୍ରିପସନ୍ କି ଏବଂ ଆଲଗୋରିଦମ ମାଧ୍ୟମରେ ସମ୍ବେଦନଶୀଳ ତଥ୍ୟକୁ ଏନକ୍ରିପ୍ଟ କରେ | ଲଜିକାଲ୍ ନିୟମରେ ମୂଳ ତଥ୍ୟ ସହିତ ସାଇଫର୍ ଟେକ୍ସଟ୍ ଫର୍ମାଟ୍ ସମାନ |
ହାରାହାରି: ହାରାହାରି ସ୍କିମ୍ ପ୍ରାୟତ stat ପରିସଂଖ୍ୟାନ ପରିସ୍ଥିତିରେ ବ୍ୟବହୃତ ହୁଏ | ସାଂଖ୍ୟିକ ତଥ୍ୟ ପାଇଁ, ଆମେ ପ୍ରଥମେ ସେମାନଙ୍କର ଅର୍ଥ ଗଣନା କରୁ, ଏବଂ ତା’ପରେ ମନଇଚ୍ଛା ଭାବରେ ଡିସେନ୍ସାଇଟାଇଜଡ୍ ମୂଲ୍ୟଗୁଡ଼ିକୁ ଚାରିପାଖରେ ବଣ୍ଟନ କରୁ, ଏହିପରି ତଥ୍ୟର ପରିମାଣକୁ ସ୍ଥିର ରଖେ |
ଅଫସେଟ ଏବଂ ରାଉଣ୍ଡିଂ |: ଏହି ପଦ୍ଧତି ଅନିୟମିତ ଶିଫ୍ଟ ଦ୍ୱାରା ଡିଜିଟାଲ୍ ତଥ୍ୟକୁ ପରିବର୍ତ୍ତନ କରେ | ଅଫସେଟ୍ ରାଉଣ୍ଡିଂ ତଥ୍ୟର ନିରାପତ୍ତା ବଜାୟ ରଖିବାବେଳେ ପରିସରର ଆନୁମାନିକ ସତ୍ୟତାକୁ ସୁନିଶ୍ଚିତ କରେ, ଯାହା ପୂର୍ବ ଯୋଜନାଗୁଡିକ ତୁଳନାରେ ପ୍ରକୃତ ତଥ୍ୟର ନିକଟତର, ଏବଂ ବଡ ତଥ୍ୟ ବିଶ୍ଳେଷଣ ପରିପ୍ରେକ୍ଷୀରେ ଏହାର ମହତ୍ significance ରହିଛି |
ସୁପାରିଶ ମଡେଲ୍ "ML-NPB-5660ଡାଟା ମାସ୍କିଂ ପାଇଁ |
ସାଧାରଣତ used ବ୍ୟବହୃତ ଡାଟା ମାସ୍କିଂ କ ech ଶଳ |
(1) ପରିସଂଖ୍ୟାନ କ ech ଶଳ |
ଡାଟା ନମୁନା ସଂଗ୍ରହ ଏବଂ ତଥ୍ୟ ଏକୀକରଣ |
- ଡାଟା ନମୁନା ସଂଗ୍ରହ: ଡି-ଚିହ୍ନଟ କ techni ଶଳର କାର୍ଯ୍ୟକାରିତାକୁ ଉନ୍ନତ କରିବା ପାଇଁ ଡାଟା ସେଟ୍ ର ଏକ ପ୍ରତିନିଧୀ ସବ୍ସେଟ୍ ଚୟନ କରି ମୂଳ ତଥ୍ୟ ସେଟ୍ ର ବିଶ୍ଳେଷଣ ଏବଂ ମୂଲ୍ୟାଙ୍କନ ଏକ ଗୁରୁତ୍ୱପୂର୍ଣ୍ଣ ପଦ୍ଧତି |
- ଡାଟା ଏକୀକରଣ: ପରିସଂଖ୍ୟାନ କ techni ଶଳଗୁଡିକର ସଂଗ୍ରହ ଭାବରେ (ଯେପରିକି ସମୀକରଣ, ଗଣନା, ହାରାହାରି, ସର୍ବାଧିକ ଏବଂ ସର୍ବନିମ୍ନ) ମାଇକ୍ରୋଡାଟା ଗୁଣରେ ପ୍ରୟୋଗ କରାଯାଏ, ଫଳାଫଳ ମୂଳ ତଥ୍ୟ ସେଟରେ ଥିବା ସମସ୍ତ ରେକର୍ଡଗୁଡିକର ପ୍ରତିନିଧୀ ଅଟେ |
(୨) କ୍ରିପ୍ଟୋଗ୍ରାଫି
ଡିସେନ୍ସାଇଟିଜେସନ୍ ର ପ୍ରଭାବକୁ ବ ens ାଇବା ପାଇଁ କ୍ରିପ୍ଟୋଗ୍ରାଫି ଏକ ସାଧାରଣ ପଦ୍ଧତି | ବିଭିନ୍ନ ପ୍ରକାରର ଏନକ୍ରିପସନ୍ ଆଲଗୋରିଦମଗୁଡିକ ବିଭିନ୍ନ ଡିସେନ୍ସିଟାଇଜେସନ୍ ପ୍ରଭାବ ହାସଲ କରିପାରନ୍ତି |
- ନିର୍ଣ୍ଣୟକାରୀ ଏନକ୍ରିପସନ୍: ଏକ ଅଣ-ରାଣ୍ଡମ ସିମେଟ୍ରିକ୍ ଏନକ୍ରିପସନ୍ | ଏହା ସାଧାରଣତ ID ID ତଥ୍ୟକୁ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ କରିଥାଏ ଏବଂ ଆବଶ୍ୟକ ସମୟରେ ସାଇଫର୍ ଟେକ୍ସଟକୁ ମୂଳ ID କୁ ଡିକ୍ରିପ୍ଟ ଏବଂ ପୁନ restore ସ୍ଥାପନ କରିପାରିବ, କିନ୍ତୁ ଚାବିକୁ ସଠିକ୍ ଭାବରେ ସୁରକ୍ଷିତ ରଖିବା ଆବଶ୍ୟକ |
- ପ୍ରତ୍ୟାବର୍ତ୍ତନଯୋଗ୍ୟ ଏନକ୍ରିପସନ୍: ହ୍ୟାସ୍ ଫଙ୍କସନ୍ ଡାଟା ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ପାଇଁ ବ୍ୟବହୃତ ହୁଏ, ଯାହା ସାଧାରଣତ ID ID ତଥ୍ୟ ପାଇଁ ବ୍ୟବହୃତ ହୁଏ | ଏହା ସିଧାସଳଖ ଡିକ୍ରିପ୍ଟ ହୋଇପାରିବ ନାହିଁ ଏବଂ ମ୍ୟାପିଂ ସମ୍ପର୍କ ସଞ୍ଚୟ ହେବା ଜରୁରୀ | ଏହା ସହିତ, ହ୍ୟାସ୍ ଫଙ୍କସନ୍ ର ବ feature ଶିଷ୍ଟ୍ୟ ହେତୁ ଡାଟା ଧକ୍କା ହୋଇପାରେ |
- ହୋମୋର୍ଫିକ୍ ଏନକ୍ରିପସନ୍: ସାଇଫର୍ ଟେକ୍ସଟ୍ ହୋମୋର୍ଫିକ୍ ଆଲଗୋରିଦମ ବ୍ୟବହୃତ ହୁଏ | ଏହାର ବ istic ଶିଷ୍ଟ୍ୟ ହେଉଛି, ସିଫରକ୍ସଟ ଅପରେସନ୍ ର ଫଳାଫଳ ଡିକ୍ରିପ୍ସନ୍ ପରେ ସାଧା ପାଠ୍ୟ ଅପରେସନ୍ ସହିତ ସମାନ | ତେଣୁ, ଏହା ସାଂଖ୍ୟିକ କ୍ଷେତ୍ରଗୁଡିକ ପ୍ରକ୍ରିୟାକରଣ ପାଇଁ ସାଧାରଣତ used ବ୍ୟବହୃତ ହୁଏ, କିନ୍ତୁ କାର୍ଯ୍ୟଦକ୍ଷତା କାରଣରୁ ଏହା ବହୁଳ ଭାବରେ ବ୍ୟବହୃତ ହୁଏ ନାହିଁ |
(3) ସିଷ୍ଟମ୍ ଟେକ୍ନୋଲୋଜି |
ଦମନ ପ୍ରଯୁକ୍ତିବିଦ୍ୟା ଡାଟା ଆଇଟମଗୁଡ଼ିକୁ ଡିଲିଟ କିମ୍ବା ield ାଲ କରେ ଯାହା ଗୋପନୀୟତା ସୁରକ୍ଷାକୁ ପୂରଣ କରେ ନାହିଁ, କିନ୍ତୁ ସେଗୁଡିକ ପ୍ରକାଶ କରେ ନାହିଁ |
- ମାସ୍କିଂ: ଗୁଣବତ୍ତା ମୂଲ୍ୟକୁ ମାସ୍କ କରିବା ପାଇଁ ଏହା ସବୁଠାରୁ ସାଧାରଣ ଡିସେନ୍ସିଟାଇଜେସନ୍ ପଦ୍ଧତିକୁ ସୂଚିତ କରେ, ଯେପରିକି ପ୍ରତିପକ୍ଷ ନମ୍ବର, ଆଇଡି କାର୍ଡ ଏକ ନକ୍ଷତ୍ର ସହିତ ଚିହ୍ନିତ ହୋଇଛି, କିମ୍ବା ଠିକଣାଟି ଛୋଟ ହୋଇଛି |
- ସ୍ଥାନୀୟ ଦମନ: ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ଗୁଣଧର୍ମ ମୂଲ୍ୟ (ସ୍ତମ୍ଭ) ବିଲୋପ କରିବାର ପ୍ରକ୍ରିୟାକୁ ସୂଚିତ କରେ, ଅଣ-ଅତ୍ୟାବଶ୍ୟକ ତଥ୍ୟ କ୍ଷେତ୍ରଗୁଡ଼ିକୁ ଅପସାରଣ କରେ;
- ରେକର୍ଡ ଦମନ: ନିର୍ଦ୍ଦିଷ୍ଟ ରେକର୍ଡଗୁଡିକ (ଧାଡିଗୁଡିକ) ବିଲୋପ କରିବା, ଅଣ-ଅତ୍ୟାବଶ୍ୟକ ତଥ୍ୟ ରେକର୍ଡଗୁଡିକ ବିଲୋପ କରିବାର ପ୍ରକ୍ରିୟାକୁ ସୂଚିତ କରେ |
(4) ଛଦ୍ମ ପ୍ରଯୁକ୍ତିବିଦ୍ୟା |
ସିଉଡୋମାନିଂ ହେଉଛି ଏକ ଡି-ଆଇଡେଣ୍ଟିଫିକେସନ୍ କ techni ଶଳ ଯାହା ଏକ ପ୍ରତ୍ୟକ୍ଷ ପରିଚାୟକ (କିମ୍ବା ଅନ୍ୟ ସମ୍ବେଦନଶୀଳ ପରିଚାୟକ) କୁ ବଦଳାଇବା ପାଇଁ ଛଦ୍ମନାମ ବ୍ୟବହାର କରେ | ଛଦ୍ମନାମ କ techni ଶଳ ପ୍ରତ୍ୟକ୍ଷ କିମ୍ବା ସମ୍ବେଦନଶୀଳ ପରିଚାୟକ ପରିବର୍ତ୍ତେ ପ୍ରତ୍ୟେକ ବ୍ୟକ୍ତିଗତ ସୂଚନା ବିଷୟ ପାଇଁ ସ୍ୱତନ୍ତ୍ର ପରିଚାୟକ ସୃଷ୍ଟି କରେ |
- ଏହା ମୂଳ ID ସହିତ ଅନୁରୂପ ଭାବରେ ମନଇଚ୍ଛା ମୂଲ୍ୟ ସୃଷ୍ଟି କରିପାରିବ, ମ୍ୟାପିଂ ଟେବୁଲ୍ ସଞ୍ଚୟ କରିବ ଏବଂ ମ୍ୟାପିଂ ଟେବୁଲକୁ ପ୍ରବେଶକୁ କଠୋର ଭାବରେ ନିୟନ୍ତ୍ରଣ କରିପାରିବ |
- ଛଦ୍ମନାମ ଉତ୍ପାଦନ ପାଇଁ ଆପଣ ଏନକ୍ରିପସନ୍ ମଧ୍ୟ ବ୍ୟବହାର କରିପାରିବେ, କିନ୍ତୁ ଡିକ୍ରିପ୍ସନ୍ ଚାବିକୁ ସଠିକ୍ ଭାବରେ ରଖିବା ଆବଶ୍ୟକ କରନ୍ତି |
ବହୁ ସଂଖ୍ୟକ ସ୍ independent ାଧୀନ ଡାଟା ବ୍ୟବହାରକାରୀଙ୍କ କ୍ଷେତ୍ରରେ ଏହି ଟେକ୍ନୋଲୋଜି ବହୁଳ ଭାବରେ ବ୍ୟବହୃତ ହୁଏ, ଯେପରିକି ଖୋଲା ପ୍ଲାଟଫର୍ମ ଦୃଶ୍ୟରେ OpenID, ଯେଉଁଠାରେ ବିଭିନ୍ନ ଡେଭଲପର୍ମାନେ ସମାନ ବ୍ୟବହାରକାରୀଙ୍କ ପାଇଁ ଭିନ୍ନ ଓପନିଡ୍ ପ୍ରାପ୍ତ କରନ୍ତି |
(5) ସାଧାରଣକରଣ କ ech ଶଳ |
ଜେନେରାଲାଇଜେସନ୍ କ techni ଶଳ ଏକ ଡି-ଆଇଡେଣ୍ଟିଫିକେସନ୍ କ techni ଶଳକୁ ବୁ refers ାଏ ଯାହା ଏକ ଡାଟା ସେଟ୍ ରେ ମନୋନୀତ ଗୁଣଗୁଡିକର ଗ୍ରାନୁଲାରିଟି ହ୍ରାସ କରେ ଏବଂ ତଥ୍ୟର ଅଧିକ ସାଧାରଣ ଏବଂ ବିସ୍ତୃତ ବର୍ଣ୍ଣନା ପ୍ରଦାନ କରେ | ଜେନେରାଲାଇଜେସନ୍ ଟେକ୍ନୋଲୋଜି କାର୍ଯ୍ୟକାରୀ କରିବା ସହଜ ଏବଂ ରେକର୍ଡ ସ୍ତରୀୟ ତଥ୍ୟର ସତ୍ୟତାକୁ ସୁରକ୍ଷା ଦେଇପାରେ | ଏହା ସାଧାରଣତ data ଡାଟା ଉତ୍ପାଦ କିମ୍ବା ଡାଟା ରିପୋର୍ଟରେ ବ୍ୟବହୃତ ହୁଏ |
- ରାଉଣ୍ଡିଂ: ମନୋନୀତ ଗୁଣ ପାଇଁ ଏକ ଗୋଲାକାର ଆଧାର ବାଛିବା ସହିତ ଅନ୍ତର୍ଭୂକ୍ତ କରେ ଯେପରିକି ଉପର କିମ୍ବା ତଳ ଫୋରେନସିକ୍, 100, 500, 1K, ଏବଂ 10K ଫଳାଫଳ ପ୍ରଦାନ କରେ |
- ଉପର ଏବଂ ତଳ କୋଡିଂ କ ques ଶଳଗୁଡିକ: ଉପର (କିମ୍ବା ତଳ) ସୀମାକୁ ଉପର (କିମ୍ବା ତଳ) ସ୍ତରକୁ ପ୍ରତିନିଧିତ୍ୱ କରୁଥିବା ଏକ ସୀମା ସହିତ ବଦଳାନ୍ତୁ, “X ଉପରେ” କିମ୍ବା “X ତଳେ” ଫଳାଫଳ ପ୍ରଦାନ କରନ୍ତୁ |
(6) ରାଣ୍ଡୋମାଇଜେସନ୍ କ ech ଶଳ |
ଏକ ପ୍ରକାର ଡି-ଆଇଡେଣ୍ଟିଫିକେସନ୍ କ techni ଶଳ ଭାବରେ, ରାଣ୍ଡୋମାଇଜେସନ୍ ଟେକ୍ନୋଲୋଜି ରାଣ୍ଡୋମାଇଜେସନ୍ ମାଧ୍ୟମରେ ଏକ ଗୁଣର ମୂଲ୍ୟକୁ ପରିବର୍ତ୍ତନ କରିବାକୁ ସୂଚିତ କରେ, ଯାହା ଦ୍ r ାରା ରାଣ୍ଡୋମାଇଜେସନ୍ ପରେ ମୂଲ୍ୟ ମୂଳ ପ୍ରକୃତ ମୂଲ୍ୟଠାରୁ ଭିନ୍ନ ଅଟେ | ଏହି ପ୍ରକ୍ରିୟା ସମାନ ଡାଟା ରେକର୍ଡରେ ଅନ୍ୟ ଗୁଣବତ୍ତା ମୂଲ୍ୟରୁ ଏକ ଆଟ୍ରିବ୍ୟୁଟ୍ ମୂଲ୍ୟ ପାଇବା ପାଇଁ ଆକ୍ରମଣକାରୀଙ୍କ କ୍ଷମତାକୁ ହ୍ରାସ କରିଥାଏ, କିନ୍ତୁ ଫଳାଫଳ ତଥ୍ୟର ସତ୍ୟତାକୁ ପ୍ରଭାବିତ କରିଥାଏ, ଯାହା ଉତ୍ପାଦନ ପରୀକ୍ଷା ତଥ୍ୟ ସହିତ ସାଧାରଣ ଅଟେ |
ପୋଷ୍ଟ ସମୟ: ସେପ୍ଟେମ୍ବର -27-2022 |
