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“大數(shù)據(jù)”已然從熱詞變成日常，而數(shù)據(jù)在釋放無(wú)限潛力的同時(shí)，也引發(fā)了隱私泄露的巨大隱患。從若干年前科技公司野蠻生長(zhǎng)，到近年來(lái)數(shù)據(jù)立法接踵而至，信息社會(huì)正在兩極之間尋求平衡。數(shù)據(jù)脫敏提供了這樣一種可能性——通過(guò)降低數(shù)據(jù)與主體之間的關(guān)聯(lián)，可以同時(shí)保留較高的隱私保護(hù)程度和較大的數(shù)據(jù)利用價(jià)值。

“數(shù)據(jù)脫敏”專題文章將梳理匿名化、去標(biāo)識(shí)化、假名化等一系列相關(guān)概念，分析中國(guó)、歐盟、美國(guó)等法域?qū)Σ煌拍畹姆稍u(píng)價(jià)，介紹數(shù)據(jù)脫敏的技術(shù)方案與隱私模型，探討各個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景下的行業(yè)實(shí)踐案例與法律落地方案，以推動(dòng)數(shù)據(jù)利用和隱私保護(hù)的平衡發(fā)展。

上期回顧：中國(guó)、歐盟、美國(guó)等法域都有匿名化（anonymization）、去標(biāo)識(shí)化（de-identification）、假名化（pseudonymization）等概念，但各個(gè)法域?qū)ν桓拍畹亩x存在差異，即對(duì)不可識(shí)別的程度要求不同。

中國(guó)、歐盟對(duì)常用的脫敏技術(shù)制定了介紹性指南。實(shí)踐中，一個(gè)常見的誤區(qū)是將特定技術(shù)機(jī)械地對(duì)應(yīng)特定的數(shù)據(jù)脫敏效果評(píng)價(jià)，例如，泛化技術(shù)、隨機(jī)化技術(shù)就是匿名化。但實(shí)際上，各國(guó)立法并沒(méi)有對(duì)一類技術(shù)進(jìn)行概括性評(píng)價(jià)，而是對(duì)技術(shù)處理所實(shí)現(xiàn)的具體效果進(jìn)行法律評(píng)價(jià)，因?yàn)橥患夹g(shù)在特定的實(shí)施強(qiáng)度和應(yīng)用場(chǎng)景下，可以實(shí)現(xiàn)不同程度的脫敏效果。

本文將介紹統(tǒng)計(jì)、密碼、抑制、假名化、泛化、隨機(jī)化、數(shù)據(jù)合成等數(shù)據(jù)脫敏技術(shù)的基本原理，并舉例說(shuō)明同一技術(shù)的效果跨度。每種技術(shù)的特點(diǎn)和閾值各不相同，實(shí)踐中基于特定的場(chǎng)景和目標(biāo)，可以選擇適合的技術(shù)及實(shí)施強(qiáng)度，從而平衡數(shù)據(jù)的可用性和安全性。

一、數(shù)據(jù)脫敏的技術(shù)與原理

（一）統(tǒng)計(jì)技術(shù)

1、數(shù)據(jù)抽樣（sampling）：從原始數(shù)據(jù)集抽取若干數(shù)量、若干屬性的樣本，從而使攻擊者無(wú)法確定某個(gè)目標(biāo)個(gè)體是否在抽樣數(shù)據(jù)集之中。

2、數(shù)據(jù)聚合（aggregation）：對(duì)原始數(shù)據(jù)集的屬性值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，僅輸出統(tǒng)計(jì)特性（例如求和、計(jì)數(shù)、平均值、最大值、最小值、方差、標(biāo)準(zhǔn)差等），從而降低披露個(gè)體信息的風(fēng)險(xiǎn)。

（二）密碼技術(shù)

1、確定性加密（deterministic encryption）（屬于非隨機(jī)加密）：通過(guò)密鑰對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行加密。

2、同態(tài)加密（homomorphic encryption）（屬于隨機(jī)加密）：允許人們對(duì)加密數(shù)據(jù)進(jìn)行運(yùn)算，運(yùn)算結(jié)果解密后等同于對(duì)不加密的數(shù)據(jù)進(jìn)行相同運(yùn)算的結(jié)果。

以云計(jì)算場(chǎng)景為例。在傳統(tǒng)模式下，用戶需要信任云服務(wù)提供商不會(huì)竊取甚至泄露用戶數(shù)據(jù)。而同態(tài)加密可從根本上解決數(shù)據(jù)處理過(guò)程的保密與安全，同時(shí)保護(hù)用戶的數(shù)據(jù)和云服務(wù)提供商的計(jì)算模型。

（三）抑制技術(shù)

1、屏蔽（masking）：刪除直接標(biāo)識(shí)符或其中一部分，例如將手機(jī)號(hào)或身份證號(hào)的其中四位變成****。

2、局部抑制（local suppression）：刪除特定的屬性值，以免它和其他屬性相結(jié)合而識(shí)別個(gè)體。這種技術(shù)通常適用于比較稀有的屬性值，例如罕見的Rh陰性血型。

（四）假名化技術(shù)

1、假名化（pseudonymization）是指用生成的假名代替標(biāo)識(shí)符的原始值。

2、獨(dú)立于標(biāo)識(shí)符的假名化：用假名代替標(biāo)識(shí)符的原始值，并創(chuàng)建假名與原始值的分配表。此處的假名是指與標(biāo)識(shí)符無(wú)關(guān)的隨機(jī)值，還可以采取“多對(duì)一”（多個(gè)原始值對(duì)應(yīng)一個(gè)假名）的方式，但這會(huì)降低數(shù)據(jù)的可用性。

3、基于標(biāo)識(shí)符的假名化：通過(guò)加密、散列/哈希等密碼技術(shù)，在標(biāo)識(shí)符原始值的基礎(chǔ)上生成假名。加密技術(shù)通常是一一對(duì)應(yīng)的，可以通過(guò)密鑰和算法進(jìn)行解密，還原標(biāo)識(shí)符的原始值。散列函數(shù)是一種單向運(yùn)算，保密性更好，而難以逆向還原原始值。

（五）泛化技術(shù)

泛化（generalization）是指降低屬性值的粒度，對(duì)屬性進(jìn)行更抽象、更概括的描述。例如，將姓名泛化成姓，將市泛化成省，對(duì)數(shù)字進(jìn)行取整、設(shè)置區(qū)間、最大值或最小值。例如，將年收入的確切數(shù)值泛化成10萬(wàn)及其以下、10萬(wàn)到100萬(wàn)、100萬(wàn)及其以上三個(gè)區(qū)間，從而使更多的個(gè)體共享同一屬性值、降低重標(biāo)識(shí)的概率。

（六）隨機(jī)化技術(shù)

隨機(jī)化（randomization）是指隨機(jī)修改屬性值，這將破壞數(shù)據(jù)集的真實(shí)性。

1、噪聲添加：添加隨機(jī)值/噪聲到某一屬性中，同時(shí)盡可能維持該屬性的原始統(tǒng)計(jì)特征。

2、置換：對(duì)數(shù)據(jù)集中某一屬性的值進(jìn)行重新排序，即，將某一個(gè)體的屬性值置換給另一個(gè)體。

3、微聚集：對(duì)某一屬性進(jìn)行排序和分組，接近的屬性值分為一組，并用每組的平均值來(lái)代替該組的所有原始值。

（7）數(shù)據(jù)合成技術(shù)

數(shù)據(jù)合成技術(shù)（synthetic data）是指通過(guò)人工方式生成數(shù)據(jù)集，該合成數(shù)據(jù)集與原始數(shù)據(jù)集的特性相符。

二、法律對(duì)脫敏技術(shù)的評(píng)價(jià)

我國(guó)的《個(gè)人信息去標(biāo)識(shí)化指南》和國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織的《隱私增強(qiáng)數(shù)據(jù)去標(biāo)識(shí)化術(shù)語(yǔ)和技術(shù)分類》（ISO/IEC 20889）將上述七種技術(shù)作為去標(biāo)識(shí)化技術(shù)進(jìn)行了列舉說(shuō)明，而歐盟的《關(guān)于匿名化技術(shù)的意見》將其中的泛化技術(shù)、隨機(jī)化技術(shù)作為主要的匿名化技術(shù)。但是，這并不意味著使用特定技術(shù)必將實(shí)現(xiàn)特定效果。泛化技術(shù)、隨機(jī)化技術(shù)既可能實(shí)現(xiàn)去標(biāo)識(shí)化、也可能實(shí)現(xiàn)匿名化，主要取決于特定的技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)了哪種程度的不可識(shí)別。

關(guān)于脫敏技術(shù)的法律評(píng)價(jià)，應(yīng)當(dāng)注意以下幾點(diǎn)：

1、不同技術(shù)的脫敏能力存在差異

不同的脫敏技術(shù)有其特點(diǎn)和閾值。例如，統(tǒng)計(jì)、泛化、隨機(jī)化等技術(shù)有可能實(shí)現(xiàn)“不可復(fù)原的不可識(shí)別”，但假名化技術(shù)最多實(shí)現(xiàn)“結(jié)合其他信息可識(shí)別/不借助其他信息不可識(shí)別”的效果。

歐盟《關(guān)于匿名化技術(shù)的意見》中特別強(qiáng)調(diào)，假名化無(wú)法作為匿名化的方法之一，因?yàn)榧倜m然降低了數(shù)據(jù)集和數(shù)據(jù)主體身份之間的聯(lián)系，但數(shù)據(jù)主體仍有可能被間接識(shí)別。例如，用戶在社交網(wǎng)絡(luò)上使用的昵稱即是一種假名，但結(jié)合用戶發(fā)布的其他信息，仍有可能識(shí)別該用戶的身份。

2、同一技術(shù)的實(shí)施強(qiáng)度存在差異

就同一脫敏技術(shù)而言，其具體的實(shí)施強(qiáng)度也存在差異。例如，身份證號(hào)中屏蔽的數(shù)字如果是生日而不是最后四位，則安全效果較差，因?yàn)閭€(gè)人經(jīng)常在好友慶生、入職信息表、注冊(cè)會(huì)員等場(chǎng)景下暴露自己的生日，容易還原原始的身份證號(hào)。

泛化技術(shù)也可以設(shè)置不同的顆粒度，例如對(duì)地址數(shù)據(jù)的泛化，從精確的門牌號(hào)到小區(qū)、街道、區(qū)縣、地市、省、國(guó)家，不可識(shí)別的程度不斷加深，但數(shù)據(jù)的價(jià)值也隨之折損。因此，歐盟的《關(guān)于匿名化技術(shù)的意見》一方面認(rèn)可泛化技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)匿名化，一方面強(qiáng)調(diào)它并不是在一切情形下都能有效實(shí)現(xiàn)匿名化。

3、具體場(chǎng)景也會(huì)影響技術(shù)處理的效果

對(duì)脫敏技術(shù)的法律評(píng)價(jià)不是抽象的，而是基于具體的應(yīng)用場(chǎng)景，因?yàn)樘囟ǖ那樾螘?huì)影響技術(shù)處理的效果。例如，統(tǒng)計(jì)技術(shù)往往可以隱匿個(gè)人，但一旦結(jié)合背景知識(shí)仍可能暴露個(gè)人。假設(shè)在某個(gè)社區(qū)中，患有高血壓的人數(shù)為40人，從40這個(gè)統(tǒng)計(jì)值中，一般無(wú)法識(shí)別出患者的身份；但是，當(dāng)搬來(lái)一個(gè)新住戶后，如果患病人數(shù)變?yōu)?1人，則可以判斷出該新住戶患有高血壓。因此，統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)在特定場(chǎng)景下并不必然是匿名的。

本期小結(jié)與下期預(yù)告：數(shù)據(jù)脫敏可以采用統(tǒng)計(jì)、密碼、抑制、假名化、泛化、隨機(jī)化、數(shù)據(jù)合成等技術(shù)及其組合。不同技術(shù)的脫敏能力存在差異，同一技術(shù)的實(shí)施強(qiáng)度存在差異，具體場(chǎng)景也會(huì)影響技術(shù)處理的效果，因此，法律對(duì)脫敏技術(shù)的評(píng)價(jià)并不是一刀切的，而是具體考量技術(shù)所實(shí)現(xiàn)的效果。那么，下一個(gè)需要回答的問(wèn)題是，法律上如何衡量脫敏的效果？下期文章將為您介紹定性、定量這兩類衡量標(biāo)準(zhǔn)。