28、机器学习中的数据隐私与治理策略

机器学习中的数据隐私与治理策略

1. 数据掩码与混淆技术

1.1 噪声添加技术

噪声添加是一种向敏感数据点引入可控变化或随机修改的方法。例如在对出生日期进行匿名化处理时，可以在允许的范围内稍微改变出生年份或日期。这种技术增加了不确定性，使得基于匿名化数据重新识别个人变得困难。然而，添加的噪声量需要仔细平衡，过多的噪声会扭曲数据，降低其对机器学习模型的统计价值。因此，在隐私保护和数据实用性之间找到正确的平衡至关重要。

1.2 k - 匿名性技术

k - 匿名性提供了一种更强大的混淆方法。它确保在匿名化数据集中，每 k 个识别属性的组合至少出现 k 次。以医疗数据匿名化为例，可以根据年龄、性别和邮政编码对患者进行分组，保证至少有 k 个患者具有相同的匿名属性组合。这显著降低了重新识别的风险，但实现 k - 匿名性通常需要对数据进行大量修改或聚合，可能会影响数据在机器学习任务中的可用性，尤其是对于较小的数据集。

1.3 数据掩码与混淆带来的挑战

• 数据实用性与隐私的平衡 ：广泛的掩码或混淆技术可能会显著改变数据，损害其质量，降低对机器学习模型的有用性。数据治理框架需要评估与数据相关的特定隐私风险，并选择对数据质量影响最小的掩码或混淆技术。
• 重新识别风险 ：掩码技术可能并不完美，通过访问其他数据源，有可能从掩码数据集中重新识别个人。数据治理框架需要考虑不同掩码技术相关的潜在重新识别风险，并实施额外的保障措施，如数据访问控制和匿名化反转程序。
• 数据偏差