数据匿名化：保护隐私并增强消费者优惠

这就是数据匿名化的用武之地，通过删除或加密个人标识符来保护机密信息。通过允许在数字媒体平台之间进行无风险的数据共享，推动为消费者提供更多有趣的产品。

什么是数据匿名化？

当敏感和/或个人信息存储在公司数据库中时（通常会将用户名与法定姓名、电话号码、社会安全号码、电子邮件和街道地址相关联），始终存在泄露的风险。即使是最安全的软件也可能会被黑客通过不可预见的漏洞和恶意后门攻击。

但是，通过匿名化过程运行此信息可以避免来源识别。新的数据保护法规正在全球范围内生效，例如欧洲的《通用数据保护法》(GDPR)，允许企业在无需个人同意的情况下收集匿名数据。所需要做的就是去掉数据标识符。最近的立法包括巴西的《一般数据保护法》（LGPD）和南非的《个人信息保护法》（POPI），美国一些州也颁布了类似的法律。

数据匿名化技术

匿名化数据的方法不止一种。根据计划目的和将使用此信息的系统，当前的去标识化技术包括：

• 假名化：它用假名代替私人标识符（比如随机将每个 Miller 更改为 Baker、Cooper、Porter 或 Smith），同时保持完整的数据完整性和准确性，这是用于测试和培训目的的理想解决方案；
• 泛化：它通过改变细节（如公寓号码或城镇）来降低可识别性，同时信息仍然足够准确以达到其计划目的；
• 数据打乱：这是一种广泛使用的技术，将属性中的数字或字母不可逆地打乱，因此数据永远无法匹配回其原始记录；
• 数据屏蔽：它通过在重复数据库中更改值来隐藏数据，在这些数据库中可以使用修改技术，如字符和单词替换、加密和改组，但不适用于逆向工程；
• 数据模糊：它可准确地减少信息，因为这种近似技术改变的数据值恰好足以将信息被识别的机会降到最低，从而确保个人匿名；
• 数据交换：通过改变数据集的属性值（姓名、出生日期），继而使之无法与原始记录匹配，确保更有效的数据库匿名化；
• 数据加密：这可能是最有效的数据匿名化技术，将个人信息转换为受密码保护的不可读编码形式，只有经过批准的用户才能以其原始格式检索。