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Créer un ensemble de données anonymisé
Dans UiPath Process Mining , il est possible de rendre anonymes des ensembles de données à utiliser à des fins de développement, de test ou de démonstration.
Vous pouvez créer un ensemble de données de type production qui reste représentatif et utile, en fonction de votre ensemble de données d'entrée. Les données sont rendues anonymes pour protéger la vie privée des personnes représentées par les données.
Dans AppOne, les options d'anonymisation sont définies par défaut.
Avant de créer un ensemble de données anonymisé dans UiPath Process Mining, vous devez déterminer quels attributs de votre ensemble de données d'entrée doivent être anonymisés et définir comment les valeurs de ces attributs doivent être affichées dans l'ensemble de données anonymisé.
La création d'un ensemble de données anonymisé dans UiPath Process Mining se compose de deux étapes.
- Définissez les options d'anonymisation appropriées pour tous les attributs de source de données des tables d'entrée qui nécessitent l'anonymisation.
- Exportez l'ensemble de données vers votre ordinateur et distribuez-le.
Pour chaque attribut de source de données de votre ensemble de données d'entrée, vous pouvez définir comment les valeurs doivent être visibles dans l'ensemble de données résultant.
Dans la boîte de dialogue Modifier l'attribut de source de données ( Edit Datasource Attribute ), vous pouvez sélectionner le type d'anonymisation applicable pour l'attribut de source de données. Voir l'illustration ci-dessous.
Le tableau suivant décrit les options disponibles pour l'anonymisation.
Option |
Description |
---|---|
Non défini |
L'option d'anonymisation n'est pas définie pour cet attribut de source de données. |
Valeurs d'origine |
Les valeurs d'origine de l'attribut de source de données seront affichées dans l'ensemble de données de résultats. Vous pouvez utiliser cette option pour les attributs qui n'ont pas besoin d'être rendus anonymes. |
Null |
Les valeurs de l'attribut datasource seront effacées dans l'ensemble de données résultat, c'est-à-dire qu'elles seront définies sur NULL. |
Mélanger |
Les valeurs uniques de l'attribut de source de données seront mélangées de manière aléatoire parmi les enregistrements de l'ensemble de données de résultat. |
Chaîne plus ID (sur l'application complète) |
Les valeurs uniques de l'attribut de source de données seront remplacées par la chaîne saisie dans le champ Préfixe suivie d'un nombre. Cette option s'applique à toutes les tables de l'ensemble de données qui ont la même valeur. Dans l'ensemble de données de résultats, les valeurs correspondantes auront le même préfixe dans toutes les tables. |
Valeurs de hachage (sur l'application complète) |
Les valeurs uniques de l'attribut datasource seront remplacées par un code de hachage généré. Par exemple, un ID utilisateur peut être remplacé par un code de hachage aléatoire. Cette option s'applique à toutes les tables de l'ensemble de données qui ont la même valeur. Dans l'ensemble de données de résultats, les valeurs correspondantes auront les mêmes valeurs de hachage dans toutes les tables, ce qui vous permet de comparer les tables. |
Utiliser l'expression par valeur |
Les valeurs de l'attribut de jeu de données de résultat sont définies à l'aide d'une expression d'agrégation. |
Utiliser l'expression par enregistrement |
Les valeurs de l'attribut de jeu de données de résultat sont définies à l'aide d'une expression par enregistrement. |
Vous trouverez ci-dessous un exemple des ensembles de données de résultats lors de l'utilisation des différentes options
Valeurs d'origine |
Null |
Valeurs de sélection |
Chaîne+ID |
Hash |
Expression par valeur (* 8) |
Expression par enregistrement (<number_attribute> * 3) |
---|---|---|---|---|---|---|
1,00 |
Null |
4,00 |
Montant 1 |
2jmj7l5rSw0yVb/vlWAYkK/YBwk= |
8,00 |
8,00 |
1,00 |
Null |
4,00 |
Montant 1 |
2jmj7l5rSw0yVb/vlWAYkK/YBwk= |
8,00 |
12,00 |
1,00 |
Null |
4,00 |
Montant 1 |
2jmj7l5rSw0yVb/vlWAYkK/YBwk= |
8,00 |
3,00 |
2,00 |
Null |
1,00 |
Montant 2 |
vlWAYkKWAYkrSw0yVb/saAshZ |
16,00 |
9,00 |
4,00 |
Null |
8,00 |
Montant 3 |
l5rSw0yVb/2jmj7vlWAYkK/YBwk= |
32,00 |
6,00 |
8,00 |
Null |
2,00 |
Montant 4 |
Sw0WAYkWAYk l5rSw0yVb/zzZa |
64,00 |
12,00 |
Suivez ces étapes pour définir les paramètres d'anonymisation des attributs de source de données.
Étape |
Action |
---|---|
1 |
Accédez à l'onglet Données (Data) de l'interface de développement. |
2 |
Double-cliquez sur l'attribut de source de données pour lequel vous souhaitez définir les paramètres d'anonymisation. |
3 |
Accédez à la section Anonymisation de la boîte de dialogue Modifier la source de données ( Edit Datasource) . |
4 |
Sélectionnez le type d'anonymisation applicable pour cet attribut de source de données dans la liste déroulante Type . |
5 |
Répétez les étapes 1 à 4 pour chaque attribut de source de données de votre ensemble de données d'entrée que vous souhaitez chiffrer ou supprimer. |
Suivez ces étapes pour exporter l'ensemble de données anonymisé.
Étape |
Action |
---|---|
1 |
Cliquez sur l'icône du logo et sélectionnez Avancé -> Exporter l'ensemble de données d'entrée…. La boîte de dialogue Exporter l'ensemble de données (Export Dataset) s'affiche. |
2 |
Sélectionnez l'option Anonymiser les données (Anonymize data) . Remarque : le nom du jeu de données sera développé avec
Anonymized .
|
3 |
Cliquez sur Télécharger (Download) pour télécharger l'ensemble de données anonymisé sur votre ordinateur. |
4 |
Distribuer le fichier .zip fichier. |
L'anonymisation n'est disponible que pour les tables d'entrée (tables de chaînes de connexion et tables de jointure). Vous ne pouvez pas l'utiliser pour les tables système ou les tables persistantes.
L’anonymisation n’est pas non plus possible avec les tables qui utilisent des données en direct.