前言

近年来，随着数据挖掘，机器学习等技术的发展与深入，企业从普通用户处收集到的大量的数据就变得越来越有价值，对这些数据进行分析处理可以更好的了解用户的习惯和喜好，从而向用户提供更加个性化的服务，最终使得用户对商业以及研究的价值最大化。但是在使用包含有大量个人敏感信息的数据的过程中，不管是直接发布或者内部分析都可能使得不法分子收集到用户的隐私，损害用户的相关权益，因此有必要对输出的数据进行匿名化处理。

在个保法和GDPR/CCPA中，对匿名化(anonymization)的定义是相似的。 匿名化是指个人信息经过处理后，无论是否借助其他信息或工具都无法识别特定自然人且不能复原的过程。

一、匿名化常用技术手段

1、属性抑制

• · 属性抑制是指删除数据集中某个属性的全部数据（删除某个列），该技术一般应用在匿名化过程开始时。
• · 某些情况下，可以使用派生属性来提高数据集的可用性，例如抑制“工作开始时间”和“工作结束时间”，但是可以创建“工作年限”属性

处理前

处理后，“姓名”抑制，派生“工作年限”

data = DataAnonymizationUtil.dropColumns(String... columns,data);data = DataAnonymizationUtil.createColumns(String... columns,data);

2、记录抑制

• · 记录抑制是指删除数据集中的整条记录，删除唯一或不满足标准（例如k‑匿名）的异常记录。
• · 删除记录可能会影响数据集，比如可能会影响统计数据种的平均数，中位数等。

处理前：

姓名属性抑制，以及时间派生属性后

从上面可以看出，孙六的12年和其他人员的工作年限比起来会特别的大，如果其他的一些信息，可能会猜出第四行为孙六，因此应该将第四行删除

第四行记录抑制（删除）后

data = DataAnonymizationUtil.deleteRows(int[] rowNumber,data);

3、数据脱敏（字符屏蔽）

• · 数据脱敏是数据字符的更改，例如通过符号*或x等对源数据进行替换修改，一般为部分脱敏，即应用与属性中的一些字符，主要应用于当隐藏属性的部分就满足所需的匿名程度时。
• · 脱敏需要考虑屏蔽掉的字符是否反应原数据的相关信息。提前知道数据内本身的规则屏蔽尤其重要，以确保屏蔽到正确的字符。比如数据中的校验位（比如身份证的校验位），如果脱敏不彻底，校验位可能用于恢复脱敏数据。

处理前

脱敏后

data = DataAnonymizationUtil.maskColumn(String... columns,data);

4、假名化

• · 用虚构的值替换识别数据。假名化也称为编码。假名可以是不可逆的，也可以是可逆（由原始数据的所有者），匿名化要求，需要采用不可逆假名。
• · 持久化假名允许通过使用相同的化名来表示不同数据集中的同一个属性以进行关联。在某些情况下也需要使用不同的假名来表示不同数据集中的同一个人，以防止数据被关联。

处理前

处理后

data = DataAnonymizationUtil.pseudColumn(String... columns,data);

5、泛化(一般化）

• · 泛化降低了数据的精度。例如，将人的年龄转换为年龄范围，或将精确位置转换为不太精确的位置。对于可以泛化并且对结果预期有用的属性，可以设计适当的规则进行泛化处理。
• · 设计具有适当大小的数据范围。数据范围太大可能意味着数据可能被修改得太多，数据的价值会降低；而数据范围太小可能意味着数据几乎没有被修改，容易被重新识别，不满足要求。请注意，第一个和最后一个范围可以是更大的范围，以容纳这些末端通常较少的记录；

处理前

处理后

data = DataAnonymizationUtil.generalizeColumn(String... columns,data);

6、数据交换

• · 交换的目的是重新排列数据集中的数据，使得各个属性值仍然在数据集中表示，但通常与原始记录不对应。
• · 适用于分析只看聚合数据的情况，或者分析是在属性内分析时；换句话说，不需要分析记录级别的属性之间的关系。

处理前

处理后

data = DataAnonymizationUtil.swapRows(int[] rows,data);

7、数据扰动

• · 原始数据集中的值被修改为略有不同即为数据扰动，对于准标识符（通常是数字和日期），与其他数据源结合时可能会被识别，并且值的轻微变化是可以接受的。该技术不应在数据准确性要求较高的情况下使用 
• · 扰动程度应与属性值的范围成比例，比例太小，不满足匿名化要求；比例太大，最终值将与原始值相差太大，扰动后数据集的可用性可能会严重降低。

处理前

处理后

data = DataAnonymizationUtil.perturbeColumn(String... columns,data);

8、数据合成

• · 它直接与原始数据分开，重新生成符合模式的数据集，而不是修改原始数据集，通常是当系统测试需要大量数据，但不能提供真实数据且要求提供的数据在某些方面应该是符合模式的，如格式、属性之 间的关系等。
• · 数据在合成时需要研究原始数据集中的模式，并在创建“匿名”数据集（即合成数据）时应用这些模式。根据测试范围和要求，可以生成全部或部分合成数据；例如，在进行测试时，需要引用其他数据集，那么正在测试的少数数据需要保持其原始形式，但其他信息可以是合成的。
• · 应用此技术时，可能需要额外注意异常值。出于测试目的，异常值通常非常有价值，因此在合成数据时需要特别注意异常值的合成。

处理前

处理后

data = DataAnonymizationUtil.synthesis(data);

9、数据聚合

• · 将数据集从记录列表转换为汇总值即为数据聚合，主要应用于不需要单独记录，而仅仅需要聚合数据的场景。
• · 请注意执行聚合后记录太少的组。在某些情况下聚合数据的单个记录，加入额外知识可能会轻松推断原数据。

处理前

处理后

data = DataAnonymizationUtil.aggregate(data);

二、匿名化步骤

匿名化技术在提升数据隐私保护力度的同时，会牺牲数据的可用性，所以在设计和执行匿名化方案时可以遵循如下步骤

1、理解数据

研究原始数据，区分其中不同类型的数据字段（直接标识符，准标识符，普通字段属性），方便后续使用不同的处理方式，作为数据最小化的一部分，应首先删除结果数据集中不需要的任何数据属性。

数据匿名化技术介绍

2、应用匿名化技术

筛选出需要匿名化的字段，结合数据使用场景和需求，组合使用不同的匿名化技术。

数据匿名化技术介绍

3、评估重标识风险

对匿名化结果进行重标识风险分析，如果评估得出重标识风险超过预期，需要回步骤二深度应用或者重新选择匿名化方案。重标识(re-identification)指的是对匿名化的数据重新关联到原始个人信息主体的一种数据处理方式，它是匿名化的一个逆向操作。以下为常见的重标识风险

1）识别符泄露

指的是处理过程中对识别符字段的匿名化程度不够，导致对手可以直接获取到信息主体的直接/间接识别符。例如：手机号码直接计算哈希值，对手通过哈希碰撞方式，可以获得数据集中的全部或部分明文手机号码。

2）属性泄露

对手虽然无法从发布的数据集中获得信息主体的识别信息，但可以确定该主体某个属性的属性值

如上例，可以知晓荷花小区有一位年龄大于90岁的老人，并且能确定该老人有糖尿病。该数据集虽然没暴露个人识别信息（不知道该老人是谁），但还是暴露了该自然人病史信息。

3）推理信息泄露

通过数据集中反映的规律来推断用户的某项属性，比如脱敏后数据集显示荷花小区50-60岁有30人，其中20人近视为100度到500度，10人近视为500度到1000度，则如果知道自然人是居住在荷花小区后，且年龄是50-60岁之间，就可以知道此人肯定是近视患者。

4、管理匿名数据发布风险

基于风险评估结果，结合其他技术措施和管理措施来应对已识别风险。

1）可用技术措施

• · 对发布数据集进行严格的权限访问控制，限制可访问数据集用户的范围，并定期对访问权限进行检查；
• · 对包含高度敏感信息的数据集，匿名化处理后再次进行加密；

2）可用管理措施

• · 记录已共享数据集，防止不同数据集通过组合暴露个人隐私；
• · 通过审批流程控制匿名化后的数据集访问的使用；
• · 禁止组织内部成员对匿名化数据集未经批准进行重识别；
• · 定期检查数据的重标识风险；
• · 定期清理组织内部不再使用的匿名数据集；

四、K匿名化技术

1、K-匿名

K-匿名模型(k-anonymity)是一种用于评估匿名化/去特征化后数据的信息安全的模型。它要求处理后的数据集中每个准识别符至少有K条相同的记录，增加从数据集中直接筛选出记录并进行关联攻击的难度。

K-匿名的概念是由Latanya Sweeney和 Pierangela Samarati在1998年的一篇论文中最先提出的，其目的是为了解决如下问题：“给定一组结构化的具体到个人的数据，能否得出一组经过处理的数据，使我们可以证明数据中涉及的个人不能被再识别，同时还要保证数据仍具有使用价值。”使一组数据满足k-anonymity的过程称为K-匿名。

比如下面这个例子中，每个准识别符住址，性别，年龄至少有2个相同的记录。

处理前

处理后

K-匿名方法主要有两种：

1）数据抑制，主要是讲一些属性的值用*取代或者删除对应的属性；

2）数据泛化，将一些属性的精确值用更宽泛的值替代，比如说把年龄这个数字概括成一个年龄段。

判断是否K匿名的伪代码

public static boolean isKAnonymized(List data, int k) {
    Map dataMap = new HashMap<>();
    for (Object o : data) {
      ArrayList ar = (ArrayList) o;
      String sb = IntStream.range(0, ar.size()).mapToObj(i -> String.valueOf(ar.get(i)))
          .collect(Collectors.joining());
      dataMap.merge(sb, 1, Integer::sum);
    }
    return dataMap.keySet().stream().noneMatch(key -> dataMap.get(key) < k);
  }

如果不满足，可以通过泛化来对数据进行修改，示例代码为对里面int类型的数字进行泛化

public static List generalize(List data) {
    List data2 = new ArrayList<>();
    for (Object o : data) {
      ArrayList ar = (ArrayList) o;
      ArrayList ar2 = new ArrayList<>();
      for (int i = 0; i < ar.size(); i++) {
        Object o1 = ar.get(i);
        if (o1 instanceof Integer) {
          ar2.add((int) o1 / 10);
        } else {
          ar2.add(o1);
        }
      }
      data2.add(ar2);
    }
    return data2;
  }

K-匿名能保证以下三点：

• · 攻击者无法知道某个人是否在公开的数据中
• · 给定一个人，攻击者无法确认他是否有某项敏感属性
• · 攻击者无法确认某条数据对应的是哪个人

尽管K-匿名化是一个可以较好解决数据匿名化问题的手段，但是如果处理不当，仍然可以从其他角度攻击匿名化后的数据，这些攻击包括：

攻击方法1：未排序匹配攻击

当公开的数据记录和原始记录的顺序一样时，攻击者可以猜出匿名化的记录属于谁。

例如：如果攻击者知道在数据集中李四为最后一项或张三为第一项，那么就可以确认，李四购买偏好是健身相关，而张三购买偏好为游戏相关。

攻击方法2：同质化攻击

某个K-匿名组内对应的敏感属性的值也完全相同，这使得攻击者可以轻易获取想要的信息。

例如：已知张三为男性，年龄为23岁，那么可以确认，张三购买偏好是健身相关，李四为女性，李四年龄为35岁，则可以确认李四的购买偏好为穿戴相关。

攻击方法3：背景知识攻击

即使K-匿名组内的敏感属性并不相同，攻击者也有可能依据其已有的背景知识以高概率获取到其隐私信息。

例如：攻击者知道王六为女生，且知道她及其厌恶烹饪，那么从表中，攻击者可以确认王六的购买偏好是穿戴。相关

攻击方法4：补充数据攻击

假如一份数据被公开多次，且它们的k-匿名方式并不一样，那么攻击者可以通过关联多种数据推测用户信息。

例如：从一个表中对其进行不同列的2-匿名计算，得到两个不同的表，如果攻击者将两个表格的数据进行拼接，形成一个新的表，可能就会发现新表中存在的唯一数据。

2、L-多样性

L多样性（l−diversity）为克服k匿名模型缺陷，Machanavajjhala等人提出的一种增强k匿名模型。即在公开的数据中，对于那些准标识符相同的数据，敏感数据必须具有多样性，这样才能保证用户的隐私不能通过背景知识等方法推测出来。

L-多样性是指相同类型数据中至少有L种内容不同的敏感属性，使得攻击者最多以 1/L的概率确认个体的敏感信息

在这个例子中，有8条相同的类型的数据，其中购买偏好有4种类型，那么在这个例子中，匿名化后的数据就满足4-多样性。

数据匿名化技术介绍

3、T-相近性

T-相近性（t-closeness）是对L多样性匿名化的进一步细化处理，在对属性值进行处理时还需要增加考虑属性数据值的统计分布，T-相近性要求每个K匿名组中敏感属性值的统计分布情况与整个数据的敏感信息分布情况接近，不超过阈值T；

从例子中可以看出 购买偏好（穿戴相关，游戏相关）在整个数据集中的概率分布为50%，但是在单个等价类中概率为25%和75%，不满足T-相近性，需要继续进行数据调整

这样可以保证在整个数据集中和每个等价类中的购买偏好的概率相同，用数学来进行表达，如下

数据匿名化技术介绍

假设在看到发布的数据集之前，观察者对个性敏感属性的先验看法（prior belief）为B₀ B0，给观察者一个抹去准标识符的数据表，表中敏感属性的分布为 Q Q,根据 Q ,观察者的后验看法（posterior belief) 变为B_{1 。}B1

根据敏感属性在整个数据集中的概率分布 调整在等价类中的敏感属性记录，得到概率分布为 P  P ,根据 PP ,观察者得到的后验看法变为 B_{2 。}B2

L-多样性的目标是减小 B₀ B0和 B₂ 之间的差异，而T-相近性的目标是减小 B₁B1 和 B2B₂ 之间的差异。

也就是说敏感属性分布 QQ 在数据集中的分布是公共信息。我们不限制观察者获得的关于数据集的信息，但限制观察者能够了解关于特定个体的额外信息的程度。

理论上只要发布一个匿名化版本的数据，就会发布一个概率分布 QQ 。 发布的数据价值可以用 B0B₀ 与 B₁B1 B1 之间的差别表示。二者差别越大，表明数据的价值越大。而 B₁B1 B1 和B2 B₂ 之间的差别，就是我们需要保护的隐私信息，应该被尽可能限制。

直觉上来说，如果 P = Q P=Q ,那么 B1 B₁B1 和 B2B₂ B2 应该是相同的。如果 PP 和 QQ 很接近，那么 B1 B₁B1 和 B2B₂ B2 也应该很接近。若一个等价类的敏感属性取值分布与整张表中该敏感属性的取值分布的距离不超过阈值T，则称该等价类具有T-相近性。若一个表中所有等价类都有T-相近性，则该表也有T-相近性。

五、文章总结

本文介绍了常规化的匿名化技术手段，同时对匿名化步骤进行了说明，详细解释了可能会发生的重标识风险，最后介绍了K匿名化技术，以及为了防止K匿名化被攻击和数据可用性问题，衍生出来的L多样性和T相近性等技术

K匿名化是基于数据处理的匿名化算法，下篇我们会介绍基于算法的匿名化算法，差分隐私算法。

六、参考文献

• · Li, N.; Li, T.; Venkatasubramanian, S. t-closeness: Privacy beyond k-anonymity and l-diversity. In Proceedings of the IEEE International Conference on Data Engineering, Istanbul, Turkey, 15–20 April 2007;
• · An Introduction to Privacy for Technology Professionals-CIPT官方教程