簡析數據匿名化的方法、挑戰與應用實踐
責編：gltian ｜2023-10-18 10:42:13大數據分析是推動現代企業組織業務發展的核心工具，然而，企業在使用相關的用戶數據時，也需要嚴格保護用戶的隱私安全。而在保護數據隱私的各類方法中，數據匿名化是一種非常有效的數據保護措施。
數據匿名化的方法
從數據匿名化的定義來看，該技術旨在將敏感的用戶隱私信息轉換成無法與特定人員關聯的匿名化數據，是一種去除或哈希化與個體相關聯的各種數據點的過程。這個過程使組織能夠存儲和交換用戶數據，同時不會暴露數據與特定個人的任何聯系。即使惡意分子設法獲得了這些匿名化數據，也難以識別該數據屬于誰，因此有助于防止身份盜竊、金融欺詐、跟蹤及騷擾、歧視以及其他侵犯隱私的行為，這正是數據匿名化的目的。
數據匿名化可以通過多種方式來執行，下面收集了目前最常見的數據匿名化方法：
- 數據屏蔽數據屏蔽是指創建數據的一個虛假但結構相似的版本，主要通過變換字符、替換單詞或字符或加密內容來改變數據。例如，字母“R”可以通過替換屏蔽變成“L”，或者信用卡號可以被屏蔽為“**** **** **** **** 1126”。
- 數據合成數據合成是在保留原始數據統計屬性的同時，基于真實數據生成人工數據集。該方法支持全面地測試、分析和數據共享，而不影響PII的可用性。
- 數據泛化數據泛化是指在保留數據準確性的同時刪除某些標識符，從而降低敏感信息的可識別性。這就像一個顯微鏡，隱藏了更精細的細節，但仍保持了用于分析的高準確性。
- 數據交換數據交換是一種非常簡單的匿名化方法，主要將數據中的某些屬性與其他屬性進行交換。這意味著在此過程結束時將得到一個混洗的數據庫，避免泄露任何自然人的真實信息。
- 數據干擾數據干擾指為數據引入隨機的或不相關的信息。以數據泄露為例，這種方法能夠使惡意分子難以區分真實數據和隨機添加的數據。
- 假名化假名化是從數據集中刪除某類標識符并替換為假名稱的過程。這種匿名化技術的主要目標是確保特定數據難以與可識別的個人匹配。假名化數據的簡單方法是用假名（偽名）替換個人的姓名。例如，當用戶在注冊時提交姓名“Jane”，則后臺數據庫可以簡單地將其記錄為“Person 2647”。
數據匿名化的挑戰
數據匿名化可以幫助企業安全地使用個人隱私信息，然而，實施有效的匿名化工作并不容易。無論組織選擇以上哪種方式對數據進行匿名化處理，都可能會面臨以下的應用挑戰：
01?難以兼顧隱私性和可用性
兼顧數據匿名化和數據實用性至關重要，但又困難重重。一方面，匿名化技術對于保護客戶、員工及其他用戶的隱私至關重要，因此在理論上，如果從數據中完全清除PII的匿名化技術和工具對于確保數據隱私安全將大有裨益；另一方面，企業需要將收集到的數據用于研究、分析和決策，而完全匿名化的數據可能會大幅降低其使用的價值。
對于企業而言，是要實現和保持最大程度的隱私保護，同時保持足夠的數據準確性。實現這個目標需要持續評估和優化數據匿名化過程。
02?數據連接關系被破壞
在數據匿名化的過程中，會減少數據的細化程度和準確性，因此在很多情況下，會破壞了單點數據之間的連接關系。而這些數據連接關系對于開展人工智能或數據科學研究至關重要，一旦破壞了數據間的連接關系，匿名化數據在可獲得的效用方面將受到很大限制。
03?逆向破解
數據匿名化就可以無后顧之憂了嗎？實際上，匿名化數據始終存在去匿名化風險。在匿名化技術與時俱進的時候，對匿名化數據的逆向破解技術也在不斷發展，匿名化處理后的數據如果沒有得到妥善的保管和使用，就有可能被第三方獲取并使用技術進行破解。
惡意分子利用大量攻擊來重新識別目標，甚至直接使用匿名化數據。比如說，如果他們設法訪問了包含財務信息的匿名化數據集，可以將其與其他數據集結合起來，并最終執行重識別。為了加強對數據隱私的保護，企業應該考慮將匿名化技術與其他數據安全方法結合應用。
04?數據安全合規要求
不同的數據保護要求決定了企業應該如何收集、存儲和處理個人信息。在很多法規中，明確提出了要求使用匿名化技術，比如歐盟《通用數據保護條例》、美國《個人信息保護和電子文檔法》以及我國的《個人信息保護法》等。盡管從法律意義上，可以將匿名化后的個人信息不再視為隱私信息，而當作一般數據來處理。但是一些法規同樣要求，如果這些匿名化數據可被重新識別，那么數據安全保護的要求就依然適用。這意味著企業需要像對待個人隱私數據一樣對待匿名化數據，并對其進行適當保護。
數據匿名化的最佳實踐
為了幫助企業保護個人信息，同時將個人信息數據的分析價值最大化，以下列舉了數據匿名化技術應用的一些最佳實踐：
01?進行數據發現和分類
識別數據集中的個人身份信息（PII）是進行數據匿名化的前提。數據發現和分類是幫助企業完成這項任務的重要實踐。數據發現用于識別企業存儲的所有數據、數據類型以及數據資產之間的關系，簡化數據管理。數據分類根據數據屬性和特征對數據進行分類和標記，使企業能夠為不同類別的數據實施量身定制的安全措施。通過采用這兩種實踐，企業可以準確識別需要匿名化的敏感數據，并確保其得到保護。此外，企業可以考慮使用適合具體數據情況的匿名化技術，以滿足其需求。
02?確定數據用例的優先級
為了保護個人隱私數據，企業需要明確了解內部人員如何使用數據。識別所有數據用例并確定優先級順序可以提高數據匿名化工作的效率。與企業內的數據消費者聯系，了解他們使用數據的方式和目的，可以揭示最常見的數據用例及其對企業的重要性。然后，根據這些用例對數據隱私和業務價值的風險程度確定其優先級。一旦確定了數據用例的優先級，企業將更容易決定首先匿名化哪些敏感信息。這樣，企業可以優化匿名化所需的資源和工作量。
03?充分了解相關的法律要求
確保個人敏感信息的安全是匿名化的終極目標，但企業必須遵守數據保護要求，分析適用于企業的法律、標準和法規是確保合規的第一步。以下是分析適用地法律要求的幾個步驟：
- 確定適用于所在行業、地點和經營區域的要求。
- 研究和理解這些要求。
- 以通俗易懂的方式向團隊解釋要求。
- 將要求整合到工作流程中。
- 記錄要求和滿足要求的既定程序。
- 持續監控這些要求是否有變化或出現新的要求。
- 定期更新文件，并提高員工對合規措施的認識。
04?盡量減少數據收集
大量數據收集可能無益甚至有害。收集過多的數據會導致資源浪費，因為企業可能無法使用所有收集到的數據，并需要投入資源來存儲和保護這些未使用的數據資產。簡化數據匿名化過程并降低數據安全風險的方法之一是盡量減少數據收集。因此，企業應僅收集分析所必需的數據，并避免收集可能永遠不會使用的數據。
05?評估優化匿名化技術
如盡管許多平臺提供內置的數據匿名化功能，但企業仍需要評估這些功能是否足夠適用于適當的個人數據匿名化、防止重識別，并符合數據保護要求。為此，企業應考慮分析當前技術架構的匿名化功能，以檢查其是否符合所需的匿名化水平。此外，還需要審查這些功能是否能夠滿足組織適用的數據保護要求。通過這個過程，企業可以確定當前架構是否足以滿足其匿名化需求，并確定是否需要部署其他數據匿名化工具來填補任何缺漏。
06?事先為重識別做好規劃
為了合規需要，企業可能需要對以前進行匿名化的數據進行重識別。通過事先計劃數據重識別，企業可以降低違反數據隱私的風險，并確保在需要時能夠訪問數據。為此，可以考慮以下措施：
- 確認企業的匿名化技術是否支持重識別；
- 定義并記錄進行數據重識別的合法理由；
- 制定重識別過程的準則，明確可用于數據去匿名化的技術和工具；
- 指定負責重識別過程的人員，并明確他們的責任；
- 確定為保護去匿名化數據而采取的安全措施；
- 制定規定內部人員訪問去匿名化數據所需程序的限制。