5、数据隐私基础：化名与匿名化技术解析

数据隐私基础：化名与匿名化技术解析

1. 数据工具与治理

数据工具领域变化迅速，在选择最佳工具前，评估新工具是个好办法。可以用一些问题来指导评估和选择标准，甚至在确定标准工具前做些概念验证实现。作为数据科学家，要了解数据治理，它与数据科学和隐私密切相关，比如查找未记录的数据、识别敏感数据、管理数据文档和跟踪数据谱系等。

2. 基本隐私：化名技术

当处理的数据仅在可信任的员工群体内使用时，化名技术很适合满足基本隐私需求。化名是用“化名”替代真实姓名和数据的技术，有以下几种实现方式：
| 化名方法 | 描述 | 示例 |
| — | — | — |
| 掩码 | 对数据应用“掩码”，常将值替换为标准系列值 | 888 - 23 - 5322 → 或 |
| 基于表的令牌化 | 通过查找表替换可识别的令牌，实现一对一替换 | Mondo Bamber → Fiona Molyn |
| 哈希 | 使用哈希机制使数据难以解读但仍可关联 | foo@bar.com → 32dz22945nzow |
| 格式保留加密 | 使用密码或其他加密技术用类似数据替换原数据，通常也可关联 | (0)30 4344 3333 → (0)44 4627 1111 |

这些方法对数据质量和个人隐私的影响差异很大。例如，哈希机制会让原本易解读的电子邮件地址变得难以理解，虽提供了一定隐私但破坏了提取有用信息的能力；掩码可能完全去除识别信息，也可能留下过多易与其他数据集关联以揭示个人信息的内容；基于表的令牌化虽便于连接不同数据集，但可能无法随数据规模扩展。

格式保留加密保留了数据的可关联性，且由于使用基于加密