详述数据匿名化的方法、挑战与应用实践
发布时间：2023-10-19 13:06:59 所属栏目：安全 来源：
导读：当涉及到促进现存企业的经营活动顺利开展的时候，利用海量信息进行的大数据分析绝对是不可缺少的利器。可即便如此，在进行有关客户资料的操作时也要注意相关规定，也需要严格保护用户的隐私安全。而在保护数据隐私的
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当涉及到促进现存企业的经营活动顺利开展的时候，利用海量信息进行的大数据分析绝对是不可缺少的利器。可即便如此，在进行有关客户资料的操作时也要注意相关规定，也需要严格保护用户的隐私安全。而在保护数据隐私的各类方法中，数据匿名化是一种非常有效的数据保护措施。 数据匿名化的方法 从数据匿名化的定义来看，该技术旨在将敏感的用户隐私信息转换成无法与特定人员关联的匿名化数据，是一种去除或哈希化与个体相关联的各种数据点的过程。这个过程使组织能够存储和交换用户数据，同时不会暴露数据与特定个人的任何联系。即使恶意分子设法获得了这些匿名化数据，也难以识别该数据属于谁，因此有助于防止身份盗窃、金融欺诈、跟踪及骚扰、歧视以及其他侵犯隐私的行为，这正是数据匿名化的目的。 数据匿名化可以通过多种方式来执行，下面收集了目前最常见的数据匿名化方法： 数据交换 数据交换是一种非常简单的匿名化方法，主要将数据中的某些属性与其他属性进行交换。这意味着在此过程结束时将得到一个混洗的数据库，避免泄露任何自然人的真实信息。 数据干扰 数据干扰指为数据引入随机的或不相关的信息。以数据泄露为例，这种方法能够使恶意分子难以区分真实数据和随机添加的数据。 假名化 假名化处理是从已知的数据集中有意识地删除某类标识符并替换为数字化的假字符串名称的过程。这种匿名化技术的主要目标是确保特定数据难以与可识别的个人匹配。假名化数据的简单方法是用假名(伪名)替换个人的姓名。例如，当用户在注册时提交姓名“Jane”，则后台数据库可以简单地将其记录为“Person 2647”。 数据匿名化的挑战 数据匿名化可以帮助企业安全地使用个人隐私信息，然而，实施有效的匿名化工作并不容易。无论组织选择以上哪种方式对数据进行匿名化处理，都可能会面临以下的应用挑战： 1、难以兼顾隐私性和可用性 兼顾数据匿名化和数据实用性至关重要，但又困难重重。一方面，匿名化技术对于保护客户、员工及其他用户的隐私至关重要，因此在理论上，如果从数据中完全清除PII的匿名化技术和工具对于确保数据隐私安全将大有裨益;另一方面，企业需要将收集到的数据用于研究、分析和决策，而完全匿名化的数据可能会大幅降低其使用的价值。 对于企业而言，是要实现和保持最大程度的隐私保护，同时保持足够的数据准确性。实现这个目标需要持续评估和优化数据匿名化过程。 2、数据连接关系被破坏 在数据匿名化的过程中，会减少数据的细化程度和准确性，因此在很多情况下，会破坏了单点数据之间的连接关系。而这些数据连接关系对于开展人工智能的数据科学研究至关重要，一旦破坏了数据间的连接关系，匿名化数据在可获得的效用方面将受到很大限制。 3、逆向破解 数据匿名化就可以无后顾之忧了吗?实际上，匿名化数据始终存在去匿名化风险。在匿名化技术与时俱进的时候，对匿名化数据的逆向破解技术也在不断发展，匿名化处理后的数据如果没有得到妥善的保管和使用，就有可能被第三方获取并使用技术进行破解。 恶意分子利用大量攻击来重新识别目标，甚至直接使用匿名数据。比如说，如果他们设法访问了包含财务信息的匿名化数据集，可以将其与其他数据集结合起来，并最终执行重识别。为了加强对数据隐私的保护，企业应该考虑将匿名化技术与其他数据安全方法结合应用。 4、数据安全合规要求 不同的数据保护要求决定了企业应该如何收集、存储和处理个人信息。在很多法规中，明确提出了要求使用匿名化技术，比如欧盟《通用数据保护条例》、美国《个人信息保护和电子文档法》以及我国的《个人信息保护法》等。尽管从法律意义上，可以将匿名化后的个人信息不再视为隐私信息，而当作一般数据来处理。但是一些法规同样要求，如果这些匿名化数据可被重新识别，那么数据安全保护的要求就依然适用。这意味着企业需要像对待个人隐私数据一样对待匿名化数据，并对其进行适当保护。在此背景下，“数据安全”成为一个热词。 （编辑：马鞍山站长网） 【声明】本站内容均来自网络，其相关言论仅代表作者个人观点，不代表本站立场。若无意侵犯到您的权利，请及时与联系站长删除相关内容! |
