数据匿名化是从数据集中删除或屏蔽个人身份信息 (PII) 的过程。 这样做是为了保护其数据正在被收集、存储和分析的个人的隐私。 随着在线平台和服务的广泛使用，越来越需要对在线数据实施数据匿名化技术。 在本文中，我们将讨论在线数据的一些常见数据匿名化技术。
令牌化：令牌化是用唯一标识符或令牌替换敏感数据的过程。 这种技术通常用于匿名化信用卡号、社会保险号和其他个人身份识别号。 令牌化可以随机或通过预定算法进行，原始数据只能由有权访问令牌化系统的授权方检索。
屏蔽：屏蔽涉及用替代值替换敏感数据，例如一组星号或一串零。 这种技术通常用于屏蔽电子邮件地址、电话号码和其他类型的 PII。 屏蔽是一种简单有效的技术，但它并不能完全消除重新识别的风险。
聚合：聚合涉及将数据点组合在一起以创建 意大利电话号码表 汇总统计信息。 这种技术通常用于匿名化数据以进行统计分析。 例如，不是将每个人的年龄存储在数据集中，而是可以将数据聚合到年龄范围（例如 18-25、26-35 等）中。 这种技术有助于保护个人隐私，同时仍允许对数据进行有用的分析。
扰动：扰动涉及向数据添加随机噪声，以使其更难识别个体。 这种技术通常用于机器学习和数据挖掘应用程序。 例如，不是存储数据集的精确值，而是可以将随机噪声添加到值中以创建具有相似统计属性但降低重新识别风险的数据集。
泛化：泛化涉及从数据集中删除特定细节以创建数据的更一般表示。 这种技术通常用于匿名化地理数据，例如地址或 GPS 坐标。 数据可以概括为更广泛的类别，例如城市、地区或国家，而不是存储确切的位置。
数据交换：数据交换涉及在个体之间交换数据以创建具有相同统计属性但降低重新识别风险的新数据集。 这种技术常用于医学研究，以保护患者的隐私。 例如，两家医院可以交换患者数据，删除识别信息，以创建用于研究目的的数据集。
总之，数据匿名化是保护数据被收集、存储和分析的个人隐私的重要技术。 有许多不同的技术可用于数据匿名化，包括标记化、屏蔽、聚合、扰动、泛化和数据交换。 每种技术都有自己的优点和缺点，适当的技术将取决于数据集的具体要求和数据的预期用途。 通过对在线数据实施数据匿名化技术，我们可以帮助确保个人隐私权受到保护，同时仍允许对数据进行有用的分析。