feat(ms-ai-architect): Spor 1 — Port-1-substrat migrert på 4 ikke-advisor-skills (243 Source + 327 Type + 325 TOC + stale-verified poison fjernet) [skip-docs]

Steg 9 (R4): unified migrate-corpus.mjs --write over engineering/governance/
infrastructure/security. 327 filer mutert, verified=null, prosa byte-identisk
(fra første ## seksjon), advisor urørt (0 endringer).

To applier-fixes oppdaget under kjøring (TDD, RED→GREEN):
- insertHeaderFields: anker faller nå tilbake når en meta-linje selv passerer
  500B (2 filer pakket et avsnitt i **Status:** → Type/Source landet utenfor
  scan-vinduet, applierens post-write-assertion fanget + restaurerte).
- normalizeStaleVerified: fjerner nå ALLE stale non-date **Verified:** i
  500B-vinduet, inkl. stray body-dup rett under --- (9 mlops-genaiops-filer var
  ellers falskt "verified"/fresh, droppet fra worklist). Operatør-godkjent
  utvidelse av carve-out; kun stray metadata-linjer, aldri prosa.

test-transform-criterion: precondition oppdatert til post-migrasjons-sannhet
(fila bærer nå Source). Suite 728/728 grønn.

skills/ms-ai-engineering/references/data-engineering/data-anonymization-privacy.md

@@ -3,9 +3,22 @@
 **Last updated:** 2026-06-24
 **Status:** GA
 **Category:** Data Engineering for AI
+**Type:** reference
+**Source:** https://learn.microsoft.com/azure/machine-learning/concept-responsible-ai
 
 ---
 
+## Innhold
+
+- [Introduksjon](#introduksjon)
+- [Differential Privacy Techniques](#differential-privacy-techniques)
+- [K-Anonymity and L-Diversity](#k-anonymity-and-l-diversity)
+- [PII Detection and Masking](#pii-detection-and-masking)
+- [Right-to-Be-Forgotten Implementation](#right-to-be-forgotten-implementation)
+- [Privacy Impact Assessments](#privacy-impact-assessments)
+- [Referanser](#referanser)
+- [For Cosmo](#for-cosmo)
+
 ## Introduksjon
 
 Personvern og databeskyttelse er fundamentale krav for enhver AI-losning som behandler personopplysninger. GDPR (og den norske Personopplysningsloven) stiller strenge krav til hvordan persondata samles inn, behandles og beskyttes. For AI-systemer er dette spesielt utfordrende: ML-modeller kan utilsiktet memorere persondata fra treningsdatasettet, og RAG-systemer kan eksponere sensitiv informasjon i svar.