9、统计数据保护方法：从分层表单元抑制到微观数据模型保护

统计数据保护方法：从分层表单元抑制到微观数据模型保护

在当今数字化时代，统计数据的保密与有效传播是一个重要的挑战。如何在保护数据提供者机密性的同时，又能让这些数据对不同用户具有分析价值，是国家统计机构（NSIs）面临的关键问题。本文将介绍两种数据保护方法，一种是分层表单元抑制的启发式方法 HiTaS，另一种是基于回归模型的微观数据保护策略。

分层表单元抑制的 HiTaS 方法

分层表分类与处理

分层表被划分为不同的类别和组，以便更有效地进行单元抑制。每个类别的表具有特定的结构和处理方式。例如，某些组的表由变量在层次结构中上一级的父类别数量决定。像组 22 有四个表，是因为变量 R 在第 1 层有两个父类别（类别 P2 和 P3），变量 BC 在第 1 层也有两个父类别（类别 I 和 A），所以可以构建 2 × 2 = 4 个表。

HiTaS 程序示例

为了实现分层表的单元抑制，开发了一个 32 位 Windows 控制台的 C++ 原型程序 HiTaS。以下是一个示例输出表：
| BC | I | A | O | LI | MI | SI | LA | SA |
| — | — | — | — | — | — | — | — | — |
| R | 300 | 125 | 41 | 44 | 40 | 93 | 51 | 42 | 82 |
| P1 | 77 | 31 | 8 | 12 | 11 | 26 | 13 | 13 | 20 |
| P2 | 128 | 52 | 21 | 18 | 13 | 44 | 24 | 20 | 32 |
| C21 | 77 | 2