什么是数据匿名化？技术、工具和最佳实践详解
Posted: Mon Mar 17, 2025 5:53 am
大数据时代，信息成为新动能，但随着数据应用从医疗健康到推荐系统等各个领域不断增多，个人敏感信息被泄露的风险也随之增大。
有一些法规，例如欧洲的《通用数据保护条例》 （GDPR）和美国的《加州消费者隐私法案》 （CCPA），旨在保护个人的个人数据并强制组织进行严格的数据匿名化流程。如果您对这些法规特别感兴趣，请阅读我们的文章《什么是数据隐私？》
在本文中，我们将讨论数据匿名化的概念以及确保用户数据保护的最常见技术。此外，我们将探讨数据匿名化的挑战，并介绍在工作流程中实施数据保护时可以让我们的生活更轻松的工具。
通过我们的网络研讨会“了解美国、欧盟和世界各地的人工智能法规”了解不同市场的人工智能法规。
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什么是数据匿名化？
在数据科学中，数据匿名化是指修改数据集的过程，使得 捷克共和国赌博数据 根据现有数据识别个人变得不可能或非常困难。
本质上，数据匿名化过程包括从数据集中删除或转换个人身份信息（PII），例如姓名和地址，同时仍保留数据的分析效用。
它还最大限度地降低了数据泄露和重新识别的风险，使我们能够安全地共享和分析数据，而不会损害个人隐私。
一个著名的不严格数据匿名化过程的案例发生在 2006 年，当时 Netflix 作为 Netflix 奖竞赛的一部分发布了包含用户数据的电影数据集，旨在改进他们的推荐系统。
德克萨斯大学的研究人员利用公开的 IMDb 数据重新识别个人，证明了匿名数据的脆弱性。这一事件引起了人们对数据匿名技术有效性的极大担忧，并强调需要采取更细致的方法。
数据匿名化技术
删除 PII 并不是数据匿名化的唯一方法。在某些情况下，数据也可以被泛化以降低数据集中个人的独特性。其中一个例子是用年龄范围代替确切年龄。此外，数据也可能因引入轻微的不准确性而受到干扰，这使得将新数据与个人联系起来变得更加困难。
了解不同的数据匿名化技术可以帮助我们选择最适合我们用例的技术。在本节中，我们将探讨最常见的技术。
概括
如上所述，数据匿名化不仅仅是删除 PII。泛化不是删除数据，而是将数据转换为更广泛、更难识别的形式。换句话说，泛化降低了数据的粒度以防止识别。这使得数据仍然可用于分析，同时降低了重新识别的风险。
例如，在处理出生日期等个人数据时，不会显示确切的出生日期，而是将数据概括为月份和年份，或仅概括年份，以防止识别，同时保持年龄组与分析相关。下表显示了通过概括年龄和位置进行数据匿名化的一些简单示例：
通过年龄和位置数据概括数据匿名化的示例。
该技术主要用于人口统计研究和市场研究，但它可能导致数据效用的丧失，使详细分析变得困难。
泛化通常与其他技术（如K-匿名性）结合使用，其中多条记录被泛化，直到它们无法与至少 k 条其他记录区分开来，从而降低重新识别个人的风险。
数据扰动
在不需要精确的单个数据点而是需要整体分布的分析中，可以应用数据扰动。它指的是以受控方式修改原始数据以保护隐私的过程。这种修改可以包括各种技术，如随机化、缩放或交换值。数据扰动旨在模糊数据，同时保留其对分析的有用性。
噪声添加
数据扰动的一个具体例子是添加噪声。添加噪声包括向数据引入随机或系统变化，即所谓的“噪声”。这种噪声掩盖了敏感数据点的真实值，使得重新识别个人变得更加困难。在下图中，我们通过添加高斯噪声修改了上表中显示的原始工资：
通过添加噪声来实现包含工资的数据匿名化的示例。
合成数据生成
数据匿名化的另一种方法是在特定条件下生成虚假数据，而不是向真实数据添加噪音。合成数据生成是创建人工数据集的过程，该数据集复制原始数据的统计属性，但不包含真实的可识别信息。它是分析符合隐私要求的数据集的替代方案，该数据集模仿原始数据集的模式和结构。
生成具有相同数据分布的数据的过程需要统计建模来识别我们需要复制的模式、关系和分布。一般来说，合成数据生成更难实现。
我建议查看以下资源以了解更多信息：
Alexandra Ebert 举办的网络研讨会“使用 Python 中的合成数据进行机器学习和人工智能” 。
由Abid Ali Awan撰写的文章《使用 Python Faker 教程创建合成数据》。
有一些法规，例如欧洲的《通用数据保护条例》 （GDPR）和美国的《加州消费者隐私法案》 （CCPA），旨在保护个人的个人数据并强制组织进行严格的数据匿名化流程。如果您对这些法规特别感兴趣，请阅读我们的文章《什么是数据隐私？》
在本文中，我们将讨论数据匿名化的概念以及确保用户数据保护的最常见技术。此外，我们将探讨数据匿名化的挑战，并介绍在工作流程中实施数据保护时可以让我们的生活更轻松的工具。
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什么是数据匿名化？
在数据科学中，数据匿名化是指修改数据集的过程，使得 捷克共和国赌博数据 根据现有数据识别个人变得不可能或非常困难。
本质上，数据匿名化过程包括从数据集中删除或转换个人身份信息（PII），例如姓名和地址，同时仍保留数据的分析效用。
它还最大限度地降低了数据泄露和重新识别的风险，使我们能够安全地共享和分析数据，而不会损害个人隐私。
一个著名的不严格数据匿名化过程的案例发生在 2006 年，当时 Netflix 作为 Netflix 奖竞赛的一部分发布了包含用户数据的电影数据集，旨在改进他们的推荐系统。
德克萨斯大学的研究人员利用公开的 IMDb 数据重新识别个人，证明了匿名数据的脆弱性。这一事件引起了人们对数据匿名技术有效性的极大担忧，并强调需要采取更细致的方法。
数据匿名化技术
删除 PII 并不是数据匿名化的唯一方法。在某些情况下，数据也可以被泛化以降低数据集中个人的独特性。其中一个例子是用年龄范围代替确切年龄。此外，数据也可能因引入轻微的不准确性而受到干扰，这使得将新数据与个人联系起来变得更加困难。
了解不同的数据匿名化技术可以帮助我们选择最适合我们用例的技术。在本节中，我们将探讨最常见的技术。
概括
如上所述，数据匿名化不仅仅是删除 PII。泛化不是删除数据，而是将数据转换为更广泛、更难识别的形式。换句话说，泛化降低了数据的粒度以防止识别。这使得数据仍然可用于分析，同时降低了重新识别的风险。
例如，在处理出生日期等个人数据时，不会显示确切的出生日期，而是将数据概括为月份和年份，或仅概括年份，以防止识别，同时保持年龄组与分析相关。下表显示了通过概括年龄和位置进行数据匿名化的一些简单示例：
通过年龄和位置数据概括数据匿名化的示例。
该技术主要用于人口统计研究和市场研究，但它可能导致数据效用的丧失，使详细分析变得困难。
泛化通常与其他技术（如K-匿名性）结合使用，其中多条记录被泛化，直到它们无法与至少 k 条其他记录区分开来，从而降低重新识别个人的风险。
数据扰动
在不需要精确的单个数据点而是需要整体分布的分析中，可以应用数据扰动。它指的是以受控方式修改原始数据以保护隐私的过程。这种修改可以包括各种技术，如随机化、缩放或交换值。数据扰动旨在模糊数据，同时保留其对分析的有用性。
噪声添加
数据扰动的一个具体例子是添加噪声。添加噪声包括向数据引入随机或系统变化，即所谓的“噪声”。这种噪声掩盖了敏感数据点的真实值，使得重新识别个人变得更加困难。在下图中，我们通过添加高斯噪声修改了上表中显示的原始工资：
通过添加噪声来实现包含工资的数据匿名化的示例。
合成数据生成
数据匿名化的另一种方法是在特定条件下生成虚假数据，而不是向真实数据添加噪音。合成数据生成是创建人工数据集的过程，该数据集复制原始数据的统计属性，但不包含真实的可识别信息。它是分析符合隐私要求的数据集的替代方案，该数据集模仿原始数据集的模式和结构。
生成具有相同数据分布的数据的过程需要统计建模来识别我们需要复制的模式、关系和分布。一般来说，合成数据生成更难实现。
我建议查看以下资源以了解更多信息：
Alexandra Ebert 举办的网络研讨会“使用 Python 中的合成数据进行机器学习和人工智能” 。
由Abid Ali Awan撰写的文章《使用 Python Faker 教程创建合成数据》。