Aadhaar は、生体認証データと人口統計データに基づいてインド全住民に発行される 12 桁の固有 ID 番号です。データは、インドの固有識別機関によって収集されます。Aadhaar データベースには、10 億人を超える個人の Aadhaar 番号、名前、生年月日、性別、住所が含まれています。そのデータから派生した次のデータセットのうち、最も匿名化されていると考えられるのはどれですか。

準同型暗号化の潜在的な利点は何ですか?

データ集約の主な利点は何ですか?

シナリオ
次の質問に答えるには、以下を使用してください。
Light Blue Health (LBH) は、電子患者健康記録から個人の健康情報を収集する新しい Web およびモバイル アプリケーションを開発している医療技術会社です。このアプリケーションは、機械学習を使用して、匿名化された電子健康記録から収集された情報に基づいて、潜在的な治療と投薬を推奨します。患者ユーザーは、他のモバイル アプリから収集された健康データを LBH アプリと共有することもできます。
アプリケーションでは、電子健康記録をアプリケーションにインポートし、承認された医師または医療提供者と共有する前に、患者の同意が必要です。患者は、推奨される治療法をアプリケーションを通じて安全に確認し、医師と共有できます。患者ユーザーは、アプリで位置データを共有したり、写真をアップロードしたりすることもできます。患者ユーザーは、位置データを共有したり、アプリで写真をアップロードしたりして、医療提供者が健康記録とともに確認できるようにすることもできます。患者は、アプリへのアクセスを委任することもできます。
LBH のプライバシー チームは、アプリケーション開発チーム、セキュリティ チーム、および主要なビジネス関係者と定期的に会合を持ちます。LBH は、アプリケーション開発プロセスにプライバシー バイ デザイン (PbD) も実装しています。
プライバシー チームは、アプリケーションの開発中にプライバシー リスクを評価するために、プライバシー影響評価 (PIA) を実施しています。チームは、アプリケーションが、アプリケーションの目的に必要のない電子健康記録から、説明、人口統計、またはその他のユーザー関連データを収集していないかどうかを評価する必要があります。チームはまた、ユーザーが同意していない目的で、アプリケーションが追加の個人データを収集するかどうかも確認しています。
プライバシー チームは現在開発中の新しい Light Blue Health アプリケーションについてプライバシー影響評価 (PIA) を実施しています。プライバシー侵害につながる可能性のあるリスクを最もよく表しているのは次のうちどれですか。

データが収集される国以外の国でデータを処理するオプションを評価する際に、潜在的なプライバシーリスクを軽減するためにプライバシー技術者はどのような活動を行う必要がありますか? ^