11、数据匿名化：技术与模型解析

数据匿名化：技术与模型解析

1. 引言

随着数据流量的持续增长，数据交换的需求也日益增加。例如，外包软件开发时，数据会离开其“核心”环境，可能包含用户的敏感信息。这些敏感信息不能随意公开，一方面因其本身敏感，另一方面用户可能未授权。敏感数据有多种类型，其中个人可识别信息（PII）能以简单或组合方式识别或关联个人。若这类信息被泄露，可能导致所有者声誉受损甚至被敲诈。医疗数据可进一步归类为个人健康信息（PHI），与PII的区别在于不包含教育或职业信息。

为满足法规要求（如GDPR）并避免因不当使用个人数据而失去客户，企业越来越多地寻求数据隐私解决方案，数据匿名化就是其中之一。它能在不改变数据格式和类型的前提下，对敏感数据进行去标识处理，使数据仍可用于统计等用途。数据匿名化通过结合多种模型（如k - 匿名性和l - 多样性）和技术（如泛化、抑制、扰动和解剖）来实现。为评估这些方法和程序，我们将考察两个免费开源软件（FOSS）工具：ARX数据匿名化工具和Amnesia匿名化工具。

1.1 个人可识别信息类型

数据类型	示例
个人数据	年龄、性别、宗教、政府ID、生物识别数据、地址、邮政编码等
教育数据	资格证书、就读学校等
联系数据	电话号码、电子邮件、社交网络资料等