在當今數據驅動的市場中，數據為企業帶來了更多的力量和機會。但正所謂“權力越大，責任越大。”隨著越來越多的個人信息被組織收集和分析，保護個人隱私和防止濫用或未經授權訪問個人數據的需求也隨之而來。

根據歐華律師事務所最新的《通用數據保護條例（GDPR）罰款和數據泄露調查》顯示，自2022年1月28日以來，歐洲根據GDPR共開出了16.4億歐元（約合17.4億美元/ 14.3億英鎊）的罰款。報告的GDPR罰款總額同比增長50%。

為了更好地保護用戶個人隱私數據，我們需要了解各種可用的數據匿名化技術和提供這些技術的工具。

數據匿名化技術

不同的數據匿名化技術可用于多種行業，旨在從數據流中獲取有用的見解，同時確保滿足數據保護標準和法規的合規要求。

1. 數據脫敏（Data Masking）

數據脫敏，又稱數據漂白、數據去隱私化或數據變形，指的是對數據集中的敏感信息進行加密，以便在企業用于分析和測試時保護原始數據。在涉及用戶安全數據或一些商業性敏感數據的情況下，在不違反系統規則條件下，對真實數據進行改造并提供測試使用，如身份證號、手機號、卡號等個人信息都需要進行數據脫敏。

當數據需要由不同的各方共享或訪問時，這種技術通常很有用。例如，可以用隨機生成的字符或數字替換諸如社會保險號、姓名和地址之類的個人識別信息（PII），或者用“X”替換社會保險號或信用卡號中除最后四位數字以外的所有數字，從而保護數據安全。

一些常見的數據脫敏技術如下：

• 隨機化：這包括用基于預定義規則集生成的隨機或虛構值替換原始數據值。隨機數據不鏈接到任何可識別的信息。
• 替換：這涉及到用一個掩碼值替換原始數據值，該掩碼值保留了與原始值相同的數據格式和特征，但不顯示任何可識別的信息。
• 擾動：這包括以受控的方式向被屏蔽的數據集添加隨機噪聲或變化。這打破了常規的數據脫敏模式，從而增強了對敏感信息的保護。

2. 泛化（Generalization）

顧名思義，這種技術是用更通用的數據值替換特定的數據值。敏感數據可以被修改成一系列的范圍或一個具有合理邊界的大區域，或者在保持數據準確性的前提下，刪除一些標識符。例如，一個人的確切年齡是匿名的，只顯示一個更通用/廣泛的年齡范圍，比如25-34歲。因此，這種技術可以應用于多種類型的數據，例如人口統計數據或事務數據。值得注意的是，平衡對數據執行的泛化也很重要，這樣它就不會損害數據對分析的有用性。

3. 數據置換（Data Swapping）

這種技術指的是在數據集中重新排列或置換兩個或多個敏感數據記錄。匿名化是通過將一條記錄中的值與另一條記錄的相應值置換或交換來完成的，即置換數據集中兩條記錄的位置。例如，在包含姓名或社會保險號等敏感信息的醫療記錄中，置換某些字段的值將有助于保護患者的隱私，同時保持所有其他記錄的完整。對數據集中兩個或多個個體之間的值進行置換不僅能夠保留數據集的統計屬性，還能保護個體的身份安全。

4. 數據替換（Data Substitution）

數據替換涉及到用不同的數據塊替換數據集中的數據塊。例如，如果你有一個值為1，2，3和4的數據集，你用值5代替值2，結果數據集將是1，5，3；例如，數據集成和管理平臺Talend Data Fabric中就包含數據匿名化功能，允許用戶定義和應用匿名化規則到他們的數據。Talend數據匿名化中使用的技術之一就是數據替換。用戶可以使用Talend的數據替換功能，定義替換敏感和不真實數據值的規則，同時保留數據的整體結構和格式。

5. 數據假名化（Pseudonymization）

這種技術被認為不如其他匿名化技術（如數據脫敏）有效，后者確保匿名數據集難以檢索。在這種技術中，原始PII被替換為假標識符或假名，但保留了可以訪問原始數據的特定標識符。因此，虛假標識符可能與個人的真實身份直接相關，也可能不直接相關。數據假名化通常用于任何業務分析或測試不需要敏感或個人數據，但需要掩蓋個人身份的情況。例如，在醫學研究中，根據倫理和強制立法，病人的身份可能需要模糊。但是，可能仍然需要某些形式的病人身份證明，以便將不同來源的醫療記錄聯系起來。

它可以與散列、加密或令牌化等方法結合使用。例如，將姓名或身份證號等數據轉換為固定長度的字符串，稱為散列或隨機生成的令牌（隨機字母數字代碼）。它是原始數據的唯一表示，但不能反向識別或顯示原始數據。然后，該散列可以用作原始PII的假名。

6. 數據排列（Data Permutation）

該方法涉及重新排列數據集中數據的順序。例如，如果您有一個值為1，2，3，4的數據集，并且您對數據進行了排序，那么您最終得到的數據集可能看起來像2，1，4，3。

7. K-匿名（K-Anonymity）

匿名通過概括（對數據進行更加概括、抽象的描述）和隱匿（不發布某些數據項）技術，發布精度較低的數據，使得數據集中的每個人都無法從其他人中識別出來，從而幫助保護數據集中的個人隱私信息。這是通過刪除或泛化每個人的唯一標識符數據來實現的，例如姓名或社會安全號碼等。例如，在100個個體的數據集中，K的值為100，則沒有任何個體的信息可以與數據集中至少99或K-1個其他個體的信息區分開來。

K-匿名是一種流行的數據匿名化技術，廣泛應用于醫療保健、金融和營銷等各個領域。K-匿名被認為是保護隱私的有效技術，因為它限制了攻擊者根據其屬性識別特定個體的能力。針對這項技術的推薦工具是K2View，它通過其獲得專利的微數據庫技術，提供K-匿名技術作為其數據匿名化功能的一部分。這涉及到將具有類似準標識符（如年齡范圍或職位）的記錄分組到一個集群中。每個集群中的記錄共享準標識符的相同屬性，使得基于這些屬性識別個體變得困難。接下來，將唯一標識符或值分配給集群，以取代原始的準標識符。敏感數據被映射到分配的唯一標識符，而不是原始的準標識符，這使得更難跟蹤單個數據主體。

它是一種靈活且可擴展的技術。K -匿名的其他變體，如L-Diversity（包括敏感屬性和一般屬性）和T - Closeness，通過考慮敏感屬性和一般屬性（如種族或醫療狀況）的數據多樣性和分布來增強隱私保護。

8. 差分隱私（Differential Privacy）

差分隱私（簡稱DP）是用來保護隱私的密碼學技術，通過對查詢的結果加入噪音，使得查詢操作的實際結果隱藏起來或模糊化，直至無法區分，從而實現對敏感數據的保護。這種受控噪聲不會顯著影響對數據進行的任何分析結果的準確性；因此，它是一種基于擾動的匿名化的具體方法。添加到數據中的噪聲量由一個稱為隱私預算的參數決定。

結語

如今，組織已經認識到云計算的可擴展性和成本效益可以滿足其數據匿名化需求。由于這種數據匿名化是一種趨勢，隨著越來越多的組織認識到基于云的解決方案對其數據管理需求的好處，這種趨勢預計將在未來幾年繼續下去。對于組織來說，投資于有效的數據匿名化解決方案以確保其數據的安全性和隱私性非常重要。

原文鏈接：https://dzone.com/articles/8-data-anonymization-techniques-to-safeguard-user