ML 中的数据匿名化

随着海量数据的不断积累，如何在保护个人隐私的同时利用这些数据进行分析，已成为一个紧迫的关注点。本文将重点介绍数据匿名化，这是在隐私和数据效用之间实现最佳平衡的重要步骤之一。

什么是数据匿名化？

数据匿名化是指修改数据集，以掩盖个人身份信息（PII），从而使数据无法追溯到特定个人。这种方法还有助于组织在不侵犯个人隐私的情况下，充分利用海量数据进行分析和研究等目的。

它广泛应用于遵守当前流行的《通用数据保护条例》(GDPR)、《健康保险流通与责任法案》(HIPAA) 和《加州消费者隐私法案》(CCPA) 等数据保护法规，这些法规都涉及个人信息的保护。数据匿名化的概念使得在保护敏感数据隐私和安全以确保合规并建立与各组织信任的同时，能够提取信息。本文指出，随着数据隐私问题的日益严重，匿名化机制应提供一种负责任的数据使用方式。

哪些数据需要匿名化？

任何包含个人身份信息 (PII) 的数据，包括：

• 涉及姓名、家庭住址和电话号码的数据。
• 姓名和地址、社会安全号码、电子邮件地址、IP 地址、存款、病历和指纹等，都是 IG 数据的例子。

需要根据国家法律和具体情况，对敏感数据进行筛选和隐藏。

数据匿名化的重要性

数据匿名化的重要性

1. 提高数据安全性： 这种形式的数据保护通过模糊化或完全消除个人身份信息，例如姓名、地址和社会安全号码等，从而增强了数据隐私。在这种情况下，匿名化数据很难与特定个人关联，从而降低了泄露用户身份的可能性。
2. 合规性： 国际隐私控制要求对个人信息进行特定的处理。数据匿名化在此发挥作用，通过降低隐私风险来帮助组织满足这些要求，例如《通用数据保护条例》(GDPR)、《健康保险流通与责任法案》(HIPAA) 和《加州消费者隐私法案》(CCPA) 下的条件。
3. 促进数据共享： 匿名化后的数据可以轻松地传递给其他研究人员、分析师或其他机构。这促进了积极的态度和创造力，同时减少了隐私泄露的风险。
4. 降低成本： 匿名化数据的存储被认为是一种更经济的选择，因为它降低了风险，并且通常不需要过度的安全措施。此外，还发现这些数据可以存储在较小的卷中，从而进一步降低成本。
5. 支持市场研究： 匿名化技术的应用使得在不违反隐私规范的情况下进行数据分析变得安全。例如，市场参与者和分析师可以在不暴露个人信息的情况下探索市场趋势和行为。

数据匿名化如何工作？

数据匿名化过程涉及修改用于研究目的的数据集，并从这些数据集中移除或减弱个人信息。因此，研究对象得以匿名化。下面将介绍其中两种最流行的方法。

移除 PII： 这是完全丢弃某些类型身份信息的做法。更常见的包括：

• 删除敏感字段： 从数据库中完全删除包含姓名、邮寄地址或身份证号码等敏感个人数据的字段。
• 缩减： 只删除部分个人信息，例如社会安全号码的后四位数字。

修改 PII： PII 可以被修改而不是完全移除，这样所需信息仍然可以满足其目的。一些技术包括：

• 伪装： 使用虚假信息代替真实的个人信息。例如，使用符号而不是真实姓名，或者使用 555-###-#### 格式而不是真实的电话号码。
• 泛化： 将信息重新组合成更高级别的类别，例如将年龄转换为年龄组（例如 20-30 岁）。
• 聚合： 信息以更简洁的方式呈现，而不是关注个人。例如，信息可以记录每个类别在特定时间段内售出的产品数量，而不是按客户记录购买历史。

数据匿名化的类型

可以应用多种方法来匿名化数据，每种方法都有其优点和缺点。

1. 随机化： 它通过向数据注入不同级别的噪声，使得在检索相关统计信息时无法确定个人的隐私。例如，可以交换大值或小值的数字，或对日期进行微小改动，以引入变化而不扭曲数据模式。这种方法增强了隐私，因为在保留数据用于分析的同时，几乎不可能将收集的数据与用户关联起来。
2. 泛化： 这包括将数据中的信息聚合到更高级别的分析，以掩盖个人的身份。这可能包括将某些特定特征聚合成更广泛的特征，例如，用年龄组代替实际年龄。因此，泛化机制可以保护个人隐私，并可以在更粗糙的域中进行适当的建设性分析。
3. 抑制： 这涉及需要清除数据字段或整个记录以隐藏信息的场景。这种方法是一种直接的匿名化方法，因此可以最小化与特定属性相关的风险。然而，虽然抑制在保护数据隐私方面取得了成功，但由于抑制了一些重要事实，因此涉及删除数据集中的一些有用信息。
4. 假名化： 替换意味着用人工或合成变量或代码替换一个或多个变量（如姓名）。这种方法有助于更改所涉及个人的值和身份，同时保持数据集的可用性和完整性。例如，可以将姓名替换为其他数字或别名，研究人员可以在不识别相关人员的情况下进一步处理收集的数据。
5. 标记化： 涉及用指定了标记或其他标识符的相似性质的数据替换特定数据。这种技术有助于在替换了所有敏感细节的同时保持数据集的完整性。例如，与其使用实际的信用卡号码，不如用假名账户替换它们，这样就可以在保护受试者隐私的同时对其进行分析。
6. 数据交换： 涉及一定的数据交换或记录交换，以保护个人的身份。在这方面，该方法提供了一个额外的保护层，因为某些属性或值会在相似记录之间进行交换。例如，交换相似记录中人口统计属性或分类值的数值会破坏可能导致再次识别特定人员的模式。
7. 数据扰动： 数据扰动会向实际数据添加随机更改或变化。这种方法引入的噪声源是受控的，它带来的变化可以在不降低数据集有用性的同时实现数据隐私。例如，更改数字或对字符串变量进行微小修改以隐藏敏感信息，使得攻击者难以再次匹配数据库中的患者记录，同时又传播了有用的信息以供分析。
8. 数据屏蔽： 数据混淆也试图隐藏数据的某些部分，以确保不暴露关键信息。该方法还可以优先考虑隐私，因为它可以在保持数据布局的同时模糊一些信息。例如，输入信用卡号的一部分，只显示最后几位数字，意味着大部分信息未被暴露，从而限制了访问或识别。

数据匿名化的主要好处

数据匿名化在数据保护方面发挥着重要作用，对匿名化数据可以预期一些结果。

1. 增强隐私： 保护个人免受他人识别以及其他各种相关危险。
2. 符合法规： 保护受《通用数据保护条例》(GDPR) 和《加州消费者隐私法案》(CCPA) 等法律保护的数据。
3. 促进数据共享： 实现安全的数据交换，以进行分析、合作和知识创造。
4. 改进数据安全： 降低公司数据和个人信息的入侵、黑客攻击和其他非法访问的风险。

数据匿名化的缺点

虽然数据匿名化非常重要，尤其是在隐私问题方面，但这个过程也存在一些缺点。

• 分析精度损失： 如果采用泛化或抑制等技术，则必然会丢失细节，这会影响各种结果的质量和分析的深度。
• 对数据质量的影响： 在进行匿名化时添加噪声或失真的一个主要缺点是数据的整体质量可能会下降。
• 对内部威胁的保护有限： 首先，需要指出的是，匿名化主要面向外部威胁，对内部威胁的保护较弱。

数据匿名化技术

有五种主要的数据匿名化技术：

1. K-匿名性

K-匿名性可以确保一个人的信息不会与至少“K-1”个其他记录区分开来。这意味着对于任何给定的记录，都至少有 K 个其他记录在用于记录标识的属性方面与其相似。例如，如果 K 设置为 3，则任何人的数据都不能仅与少于至少两个其他数据相关联，以尽量减少识别的可能性。尽管有这种隐私保护，但重新识别并非完全不可能，因为 K-匿名性的作者承认留下了重新识别的某种可能性。此外，它未能考虑其他可能以某种方式用于恢复成员身份的数据源。

2. L-多样性

因此，L-多样性增强了不保护属性的基本 K-匿名性方法。K-匿名性保证任何人的信息至少可以从“K-1”个其他人那里唯一识别出来，而 L-多样性则保证至少有“L”个不同的值可用于不相等或不成比例的敏感属性，如病症或药物处方。因此，L-多样性更难应用，因为需要找出要保护的属性，并确保每个属性至少有 L 个不同的值。然而，与大多数其他提议一样，L-多样性不像 K-匿名性那样提供完整的隐私保护。

3. T-接近性

T-接近性在 K-匿名性和 L-多样性提供的隐私方面进行了进一步改进，因为它使数据集中敏感属性的分布与目标人群的分布相似。例如，如果数据集包含 PII 和收入作为敏感属性，它将检查数据集中属于特定年龄组或类别的人数比例与总人口的比例大致相同。

这有助于最小化特定个人的实际收入水平的暴露。但是，与 K-匿名性和 L-多样性一样，隐私并非完全受到保护，T-接近性也存在这种弱点。此外，它甚至更难执行，因为它不仅涉及披露和保护敏感属性，还涉及将数据属性的分布与人口分布进行匹配。

4. 差分隐私

差分隐私涉及向数据添加一定量的随机噪声以隐藏个人身份，是第一个在某种意义上为隐私失真与数据有用性之间的权衡提供数学优化的理论。这种方法使用随机化，包括扰动和采样。一个基本参数 epsilon (ε) 决定了过程中引入的噪声量，从而决定了提供的隐私级别——较低的 epsilon 值意味着更高的噪声和更高的隐私。然而，增加噪声水平可能会导致数据精度损失，从而难以平衡数据的隐私和可用性。虽然它是防止/减少重新识别风险的好方法，但它仍然不完美，并且仍然存在识别目标用户的可能性。因此，该方法在隐私保护方面并不完美。

5. 随机应答

随机应答是一种调查技术，在这种技术中，受访者有机会随机报告真实答案或预定的真/假回答。这项研究使这种方法能够让受访者就可能敏感的问题提供真实答案，而无需提供准确的结果。它利用随机性，因为在给出一个特定问题后，调查管理员无权获知受访者的真实答案。例如，在向参与者提出诸如“你是否使用过非法药物？”之类的调查问题时，有些受访者会被告知要如实回答，而其他人则会被告知仅当达到停止信号时才回答“是”，例如；0. 5。此方法可以与其他方法结合使用，如匿名或自填问卷，以增强对受访者机密性的保护。从这个角度来看，他们的隐私保护在一定程度上得到保证，但匿名性并非完全得到保证，因为存在重新识别的可能性。

数据匿名化的挑战

数据匿名化的四个主要挑战是：

1. 防止重新识别

尽管付出了巨大的努力来匿名化数据，但总有可能从匿名化数据中重新识别个人。一种常用于重新识别的技术称为链接攻击，它将去标识化数据与公共数据链接起来。例如，经过少量处理的银行数据可能会与选民名单关联起来。

另一种重新识别技术是推理攻击，它利用年龄或性别等维度来识别个人。例如，如果我们合并有关设备位置及其之前访问过的网站的数据，则很容易识别用户。

近年来的研究在重新识别方法方面取得了巨大进步，例如开发用于研究匿名化数据模式的机器学习算法。高级形式的数据挖掘和数据链接也有助于创建多个数据集以及重新识别。

2. 平衡隐私和效用

隐私和效用之间的权衡往往是数据匿名化中最大的问题。风险评估确保数据匿名化的程度反映了可能存在的敏感性和风险因素。例如，病历比人口统计数据等其他数据需要更多的匿名化。一些其他技术包括使用差分隐私或使用人工/机器学习生成模型（如 GAN）来保持数据的隐私和可用性。

3. 制定国际标准和法规

由于数据对企业和研究人员至关重要，因此有必要制定数据匿名化的规范和健全的实践。存在许多匿名化标准和法规，它们如下。其中一些具有优点和缺点。例如，虽然 GDPR 很好地保护了个人个人数据，但应用该法案使得出于商业或研究目的共享数据非常困难。解决该问题的一个想法是开发一套统一的数据匿名化规则，以满足 PII 保护需求，并考虑到数据的多样性、法律要求和使用背景。

4. 结合 AI 和 ML 模型

对于 AI 和 ML，在数据匿名化中实现它们具有挑战性。其中一种基于 AI/ML 方法（包括 GAN），可以获得具有原始数据集统计特性但移除了 PII 的合成数据。

另一种可能的应用是使用 AI/ML 进行数据重新识别和链接，这意味着转换已重新识别的数据集。由于数据去匿名化是隐私的实际威胁，AI/ML 也可以用来识别匿名化过程中的弱点。

数据匿名化分析与结论及未来工作

数据匿名化的未来研究可以探索几个关键领域，包括：

• 创建更好、更安全的方法，包括同态方法，允许在不暴露明文的情况下对明文进行计算。
• 提高有效性和可扩展性，尤其是在处理大数据时。
• 利用 AI/ML 通过生成模型结合聚类，目的是对包含相似信息的记录进行分组，并对聚合数据应用隐私方法。
• 关于个人数据保护与利用之间平衡问题讨论最多的是确定合法所有权的问题。
• 探索利用区块链技术在具有密封分类账的去中心化环境中安全地共享数据。
• 推广联邦学习，实现不同领域之间的数据协作，而无需共享原始数据。
• 考虑作为差分隐私的扩展，用于利用具有时间依赖性的时间序列数据。

结论

处理数据匿名化至关重要，因为它有助于在当今世界保护隐私和正确使用数据。匿名化是隐藏或消除某些特定信息的過程，使组织能够在不侵犯个人隐私权的情况下分发和分析数据。