ব্লগে ফিরে যানGDPR এবং সম্মতি

গবেষণা প্রকাশনায় PII: স্ক্রিনশট ও GDPR

একাডেমিক পেপারে নিয়মিতভাবে প্রকৃত রোগীর রেকর্ড সহ pandas DataFrame এবং R আউটপুটের স্ক্রিনশট দেখানো হয়। এটি কেন GDPR লঙ্ঘন তা এখানে ব্যাখ্যা করা হয়েছে।

March 6, 20267 মিনিট পড়া
research dataacademic GDPRpublication privacyOCR image detectionArticle 89

২০২৬ সালের জন্য আপডেট করা হয়েছে — গবেষণা গোষ্ঠীর বিরুদ্ধে GDPR প্রয়োগ বেড়েছে। এই ঝুঁকি প্রকাশিত কাজে সাধারণ থাকে।

পদ্ধতির স্ক্রিনশটের সমস্যা

অনেক একাডেমিক পেপারে বিশ্লেষণ টুলের স্ক্রিনশট থাকে। লক্ষ্য হলো পদ্ধতি দেখানো। কিন্তু সেই স্ক্রিনশটগুলো প্রকৃত ব্যক্তিগত রেকর্ড প্রকাশ করতে পারে। বেশিরভাগ গবেষক এই ঝুঁকি লক্ষ্য করেন না।

চারটি সাধারণ ক্ষেত্র এখানে:

  • একটি মেশিন লার্নিং পেপারে একটি pandas DataFrame দেখায়। প্রথম ১০টি সারিতে প্রকৃত রোগীর নাম এবং আইডি আছে।
  • একটি ক্লিনিকাল স্টাডিতে R আউটপুট দেখায়। রোগীর মান স্ক্রিনে আছে। মার্জিনে রোগীর আইডি দেখায়।
  • একটি সামাজিক বিজ্ঞান পেপারে SPSS টেবিল দেখায়। প্রকৃত মানুষের জরিপ প্রতিক্রিয়া দৃশ্যমান।
  • একটি জার্নাল টিউটোরিয়ালে একটি Jupyter নোটবুক দেখায়। নমুনা সারি হিসেবে প্রকৃত ব্যবহারকারীর রেকর্ড ব্যবহার করা হয়।

প্রতিটি ক্ষেত্রে, লেখক পদ্ধতি দেখাতে চেয়েছিলেন। ব্যক্তিগত রেকর্ডগুলো মূল বিষয় ছিল না। সেগুলো কেবল উদাহরণটি বাস্তব মনে করাতে ছিল।

কিন্তু "মূল বিষয় নয়" মানে নিরাপদ নয়। GDPR অনুচ্ছেদ ৪(১) বলে ব্যক্তিগত রেকর্ড একজন শনাক্তযোগ্য ব্যক্তি সম্পর্কে যেকোনো তথ্য অন্তর্ভুক্ত করে। একটি প্রকাশিত পেপারে রোগীর রেকর্ড ব্যক্তিগত তথ্য। এটি স্ক্রিনশটে থাকলেও কিছু যায় আসে না। অনুচ্ছেদ ৬ এর অধীনে সম্মতি বা বৈধ ভিত্তি ছাড়া এটি প্রকাশ করা GDPR ভঙ্গ করে।

প্রকাশনার নিয়ম সম্পর্কে আরো জানতে GDPR কনফর্মেন্স ওভারভিউ দেখুন।

কেন এটি আইনি ঝুঁকি তৈরি করে

গবেষণা গোষ্ঠীগুলো এখন আরো বেশি GDPR প্রয়োগের মুখোমুখি। প্রকাশনা ব্যর্থতা একটি মূল ট্রিগার। চারটি ঝুঁকি আলাদাভাবে দাঁড়ায়।

জার্নাল প্রত্যাহার। অনুচ্ছেদ ১৭ মানুষকে মুছে ফেলার অধিকার দেয়। এটি প্রকাশিত রেকর্ডের ক্ষেত্রেও প্রযোজ্য। কোনো ব্যক্তি যদি পেপারে তাদের বিবরণ খুঁজে পায়, তারা অপসারণ চাইতে পারে। একটি জার্নালের জন্য, এটি প্রায়ই প্রত্যাহারের দিকে যায়। প্রত্যাহার গবেষকের ক্যারিয়ারের ক্ষতি করে।

এথিক্স বোর্ডের ফাইন্ডিং। এথিক্স বোর্ড প্রকাশিত কাজ পর্যালোচনা করে। তারা GDPR সংযোজন যাচাই করে। স্ক্রিনশটে ব্যক্তিগত রেকর্ড দেখানো পেপার ফ্ল্যাগ করতে শুরু করেছে। এই ফ্ল্যাগগুলো গবেষকের ভবিষ্যৎ কাজকে প্রভাবিত করে।

ডেটা অ্যাক্সেস চুক্তির লঙ্ঘন। গবেষণা ডেটাসেট ডেটা অ্যাক্সেস চুক্তির সাথে আসে। এই নিয়মগুলো বলে কী প্রকাশ করা যেতে পারে। ব্যক্তিগত রেকর্ড সহ একটি স্ক্রিনশট চুক্তি ভাঙতে পারে। ফলাফল প্রায়ই ডেটাসেট অ্যাক্সেস হারানো।

অনুচ্ছেদ ৮৯ সীমাবদ্ধতা। অনুচ্ছেদ ৮৯ বিজ্ঞানের জন্য ব্যক্তিগত তথ্য ব্যবহার করার অনুমতি দেয়। এটি কিছু নিয়ম শিথিল করে। কিন্তু শুধুমাত্র যেখানে সঠিক সুরক্ষা বিদ্যমান। ডি-আইডেন্টিফিকেশন ছাড়া স্ক্রিনশটে ব্যক্তিগত রেকর্ড দেখানো সুরক্ষা নয়। এটি একটি লঙ্ঘন।

সম্পূর্ণ বিবরণের জন্য সুরক্ষা এবং নিরাপত্তা পৃষ্ঠা দেখুন।

এটি কত ঘন ঘন ঘটে?

এই সমস্যা বিরল নয়। এটি অনেক ক্ষেত্রে প্রকাশিত কাজকে প্রভাবিত করে।

কয়েকটি কারণ এটি ঘটায়।

পুনরুৎপাদনযোগ্যতার নিয়ম। জার্নালগুলো পদ্ধতির বিবরণ চায়। গবেষকরা এই প্রয়োজন পূরণ করতে স্ক্রিনশট ব্যবহার করে। তারা সর্বদা প্রতিটি ইমেজে কী দৃশ্যমান তা যাচাই করে না।

টাইট ডেডলাইন। সময়ের চাপে দ্রুত স্ক্রিনশট হয়। প্রকাশিত রেকর্ডের জন্য প্রতিটি ইমেজ পর্যালোচনা করার সময় নেই।

ইমেজে কম দৃশ্যমানতা। একটি DataFrame-এ ২০টি কলাম থাকতে পারে। নাম এবং আইডি ডান দিকের একটি কলামে থাকতে পারে। গবেষক মূল কলাম দেখে, আইডি কলাম নয়।

জমার সময় কোনো চেক নেই। জার্নাল পোর্টালগুলো ফরম্যাট চেক এবং প্লেজিয়ারিজম স্ক্রিন চালায়। কেউ ব্যক্তিগত সত্তার জন্য ইমেজ চেক করে না। পেপার লাইভ হওয়ার আগে কিছু সমস্যা ফ্ল্যাগ করে না।

গবেষণা গোষ্ঠীর জন্য স্ক্রিনিং কর্মপ্রবাহ

প্রি-সাবমিশন স্ক্রিনিং প্রক্রিয়া এই সমস্যাগুলো থামাতে পারে। এতে সাতটি ধাপ আছে।

১. গবেষক সমস্ত ফিগার সহ পাণ্ডুলিপির খসড়া সম্পন্ন করে। ২. খসড়া একজন অভ্যন্তরীণ পর্যালোচকের কাছে যায় — PI বা একজন গোপনীয়তা যোগাযোগ। ৩. পাণ্ডুলিপির সমস্ত ইমেজ ফাইলে ইমেজ PII শনাক্তকরণ চলে। ৪. রিপোর্ট ব্যক্তিগত সত্তার প্যাটার্নের সাথে মেলে পাঠযোগ্য টেক্সট সহ ইমেজগুলো ফ্ল্যাগ করে। ৫. গবেষক ফ্ল্যাগ করা ইমেজগুলো পর্যালোচনা করে। ৬. প্রতিটি ফ্ল্যাগ করা ইমেজের জন্য: একটি পরিষ্কার স্ক্রিনশট দিয়ে প্রতিস্থাপন করুন। রোগীর আইডি ১২৮৪৭ কে আইডি ০০০০১ দিয়ে পরিবর্তন করুন। প্রকৃত নামের পরিবর্তে "রোগী A" ব্যবহার করুন। ৭. চূড়ান্ত পাণ্ডুলিপি পরিষ্কার ইমেজ সহ জার্নালে যায়।

প্রযুক্তিগত বিকল্পগুলো:

  • ম্যানুয়াল: পাণ্ডুলিপির ইমেজ রপ্তানি করুন। ব্যাচ PII শনাক্তকরণ চালান। রিপোর্ট পর্যালোচনা করুন।
  • আধা-স্বয়ংক্রিয়: খসড়ার জন্য একটি শেয়ার্ড ফোল্ডার ব্যবহার করুন। নতুন ফাইলে সাপ্তাহিক ব্যাচ প্রক্রিয়াকরণ চালান।
  • কর্মপ্রবাহ-সমন্বিত: জমার পোর্টালে একটি স্ক্রিনিং ধাপ যোগ করুন।

স্ক্রিনিং দ্রুত। ১৫ ফিগারের পাণ্ডুলিপির জন্য, ইমেজ PII শনাক্তকরণ দুই মিনিটের কম সময় নেয়। প্রত্যাহার মাস নেয়।

আরো শনাক্তকরণ বৈশিষ্ট্য সম্পর্কে FAQ বা গ্লোসারি দেখুন।

কেস স্টাডি: ইউরোপীয় বিশ্ববিদ্যালয়

একটি গবেষণা গোষ্ঠী তার পাণ্ডুলিপি কর্মপ্রবাহে ইমেজ PII স্ক্রিনিং যোগ করেছে। একটি কাছাকাছি-দুর্ঘটনা পরিবর্তনের সূচনা ঘটিয়েছে। পর্যালোচনাধীন একটি পেপারে একটি DataFrame স্ক্রিনশটে রোগীর নাম ছিল।

তারা যা করেছিল:

  • জার্নাল জমার আগে সমস্ত খসড়া পেপার ইমেজ PII এর জন্য প্রক্রিয়া করা হয়েছে।
  • স্ক্রিনিং প্রতিটি খসড়ার সমস্ত PNG, JPG এবং PDF ফিগার কভার করেছে।
  • একজন গোপনীয়তা যোগাযোগ ফলাফল পর্যালোচনা করেছে।

ছয় মাসে ফলাফল:

  • ২৩টি পাণ্ডুলিপি স্ক্রিন করা হয়েছে।
  • ৭টি পাণ্ডুলিপিতে (৩০%) অন্তত একটি ব্যক্তিগত সত্তা সহ ইমেজ ছিল।
  • পাওয়া ধরন: DataFrame-এ রোগীর নাম (৪টি পেপার)।
  • রোগীর ফরম্যাটের সাথে মেলে ব্যবহারকারীর আইডি (২টি পেপার)।
  • স্ক্রিনশটের মার্জিনে ইমেইল ঠিকানা (১টি পেপার)।
  • সমস্ত ৭টি জমার আগে ঠিক করা হয়েছে।
  • জমার পরে শূন্য প্রত্যাহারের অনুরোধ বা এথিক্স ফাইন্ডিং।

এথিক্স বোর্ড এখন এই কর্মপ্রবাহকে অনুচ্ছেদ ৮৯ এর অধীনে একটি মডেল "যথাযথ সুরক্ষা" হিসেবে উল্লেখ করে। এটি গোষ্ঠীর ভবিষ্যৎ গবেষণা ছাড় আবেদন সমর্থন করে।

anonym.legal কেন এই ধরনের সমস্যার জন্য তৈরি করা হয়েছিল তা জানতে প্রতিষ্ঠাতার বিবৃতি পড়ুন।

সূত্রসমূহ

সম্পর্কিত নিবন্ধ

GDPR এবং সম্মতি

সেলফ-হোস্টেড PII কমপ্লায়েন্স অডিটে ব্যর্থ হয়

spaCy 3.4.4 spaCy 3.5.1-এর চেয়ে ভিন্ন NER ফলাফল দেয়। আর্থিক সেবা প্রতিষ্ঠান আবিষ্কার করে যে ৩% ডকুমেন্ট স্টেজিং বনাম প্রোডাকশনে ভিন্নভাবে অ্যানোনিমাইজ করা হয়েছিল।

GDPR এবং সম্মতি

Presidio ২২০টিরও বেশি GDPR এন্টিটি মিস করে

Presidio প্রায় ৪০টি ডিফল্ট এন্টিটি রিকগনাইজার নিয়ে আসে যা US পরিচয়কারকের দিকে মনোযোগ দেয়। ইউরোপীয় সংস্থাগুলির IBAN, Codice Fiscale এবং আরও অনেক কিছু দরকার।

GDPR এবং সম্মতি

কনফিগারেশন ড্রিফট: একটি লুকানো GDPR ঝুঁকি

বিশ্লেষক A নাম ছদ্মনামে পরিবর্তন করেন। বিশ্লেষক B সেগুলো কালো করেন। আপনার GDPR অডিট একই ডেটাসেটে উভয় পদ্ধতি খুঁজে পায়। কনফিগারেশন ড্রিফট — যেখানে টিম সদস্যরা ভিন্নভাবে সেট আপ করেন — এটি একটি সত্যিকারের কমপ্লায়েন্স ঝুঁকি।

আপনার তথ্য সুরক্ষিত করতে প্রস্তুত?

48 ভাষায় 273 সত্তা প্রকারের সাথে PII অ্যানোনিমাইজ করা শুরু করুন।