AEO Service

概括
如前所述，数据匿名化不仅仅是删除 PII。泛化并没有消除数据，而是将其转化为更广泛、更难以识别的形式。换句话说，泛化降低了数据的粒度以避免识别。这使得数据对于分析仍然有用，同时降低了重新识别的风险。

例如，当涉及出生日期等个人数据时，数据不会显示确切的出生日期，而是概括为月份和年份，或仅年份，以避免识别，同时保持与相关的年龄组分析。下表显示了通过概括年龄和位置来匿名化数据的一些简单示例：




该技术主要用于人口统计和市场研究，但可能会 伊朗电话数据 导致数据失去有用性，从而使详细分析变得困难。

泛化通常与其他技术（例如K-匿名）结合使用，其中对多个记录进行泛化，直到它们无法与至少 k 个其他记录区分开来，从而降低了重新识别个人的风险。

数据扰动
在不需要精确的单个数据点而是需要整体分布的分析中，可以应用数据扰动。是指以受控的方式修改原始数据以保护隐私的过程。这种修改可以包括各种技术，例如随机化、缩放或值交换。数据扰动旨在模糊数据，同时保留其对分析的有用性。

添加噪音
数据干扰的一个具体情况是噪声的添加。添加噪声包括在数据中引入随机或系统变化，即所谓的“噪声”。这种噪音掩盖了敏感数据点的真实值，使得重新识别个人变得困难。在下图中，我们通过添加高斯噪声修改了前面表格中出现的原始工资：



通过向包含工资的数据添加噪音来进行数据匿名化的示例。

综合数据生成
数据匿名化的另一种方法是在某些条件下生成虚假数据，而不是向真实数据添加噪音。合成数据生成是创建人工数据集的过程，该数据集可再现原始数据的统计属性，但不包含真实的可识别信息。它可以作为分析模仿原始模式和结构的隐私友好数据集的替代方案。

生成具有相同分布的数据的过程需要统计建模来识别我们需要重现的模式、关系和分布。一般来说，生成合成数据更难实现。

我建议您查阅以下资源以了解更多信息：