谈谈如何保护用于分析的敏感数据

摘要：数据工程中的隐私增强技术

在数据驱动的决策日益重要的今天，数据工程师面临着利用敏感数据创新的同时确保遵守数据处理和使用的严格标准的挑战。这种平衡的实现依赖于数据隐私增强技术，例如匿名化、假名化、合成数据生成、差异隐私等。本文探讨了一些减少数据泄露风险的重要策略，特别是抑制、格式保留标记化、加密散列、分箱和扰动。

假名化和匿名化

假名化和匿名化是两种改变数据可见性的过程，旨在保护个人隐私的同时允许数据用于分析。匿名化彻底去除能识别个人的信息，而假名化保留了数据的一定用途，但在没有附加信息的情况下不会泄露个人身份。数据集进行伪匿名化需要在数据字典中明确标记个人身份信息，并且在数据使用前对数据进行最小化处理。

个人数据属性

识别并保护个人标识符是保护隐私的关键，包括直接标识符如姓名和地址，以及间接标识符如出生日期和性别。使用自动化工具和手动审核的结合来识别个人标识信息，并通过诸如匿名化和假名化技术去识别化数据以供分析使用。

隐私增强技术

1. 数据抑制：通过删除或隐藏信息来去识别个人数据，尤其适用于删除直接和间接标识符。
2. 数据标记化：通过代替敏感数据的随机字符串（标记）来保护原始数据，而不依赖于数学过程。
3. 安全密钥加密散列和加密：使用加密或散列技术来替代敏感数据值，如 HMAC 和 AES-SIV。
4. 数据概括：通过分箱或分类重新编码的方法，降低数据的细节程度，使数据更加概括而不失分析的实用性。
5. 数据扰动：通过添加随机噪声来保护数据集中的个人隐私，使数据集中的趋势和模式依然可以分析。

除了上述技术，还有其他新兴的数据隐私技术，如合成数据生成和联邦学习等，值得关注。在数据管道的每个阶段设置额外的测试来降低重新识别风险，以及利用 t-Closeness、l-Diversity 和 k-Anonymity 等统计方法来帮助估计可重新识别性是非常重要的。随着数据量的增长，隐私工程的重要性也在增加，对于数据从业者来说，在确保责任存储和部署的同时有效利用这些数据是至关重要的。

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文章来源：

数据驱动智能

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