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一文读懂K匿名算法（Ⅱ）：如何“隐藏”于人群
从表面上看，匿名只需要实现数据主体的匿名性；但仔细观察就会明白，仅仅从数据集中删除名字是不足以实现匿名的。匿名数据可以通过连接当前数据与另一个数据集来重新识别。
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“数据的同享开放”是科学和手艺进步的基本，也是研讨和开发新运用的必要条件。但是，无论是个人照样企业用户，数据的同享须要斟酌恰当的庇护措施，特别是包含隐私数据时。K匿名算法就是一种庇护隐私的数据发掘要领，但是其生长几经曲折。
区块链百科No.57：K匿名算法（Ⅰ）
大数据时期，人们对隐私的定义依然缺少共鸣。
这一现实致使了很多完整差别庇护隐私的数据发掘要领的激增，所有这些要领都有一个配合的目的：在不公然隐私数据的状况下生成一个有效的发掘模子。
K匿名算法就是经由过程数据匿名化的处置惩罚方式来庇护个人数据的隐私。所谓“匿名化”就是在同享数据集内容之前先将个中的隐私信息举行剔除或脱敏处置惩罚，以下降数据敏感度和削减个人隐私风险的手艺措施。
但是，“匿名化”真的能庇护我们的数据隐私吗？
早在1981年，美国计算机科学家Dorothy E. Denning曾在她的一篇关于数据库平安的科学论文中指出，在处置惩罚数据时，大概永久没法完整确保不泄漏敏感信息。
2008年，科学家Arvind Naranayan和Vitaly Shmatikov宣布了他们关于Netflix去匿名化事宜的研讨。研讨职员成功地从新辨认了Netflix宣布的据称匿名的数据集。
2009年8月，Paul Ohm的论文《违背隐私许诺：回应匿名化的惊人失利》宣布。他的末了结论是：“数据要么有效，要么完整匿名，但永久不能二者兼而有之。”
汗青好像在不停重演。这就显露出一个大问题：
为何经由几十年的深入研讨和不计其数的科学出版物，还没有开发出一种通用的数据匿名化手艺?
为了回覆这个问题，我们须要深入研讨过去。
让我们在一个辽阔的背景下看看匿名化的生长。
我们晓得最早大规模运用数据的机构之一，就是美国联邦统计局-人口普查局（Census Bureau）。
19世纪初，美国按期举行人口普查，以肯定众议院席位须要怎样从新分配、每一个州应当征收哪些税以及在发作战役时，国度的军事潜力等。
在此期间，数据庇护几乎没有发挥作用。在人口普查的前50年里，人们对隐私并不体贴。
这类状况在1850年摆布发作了变化，当时人口普查问题的数目和敏感性都有所增添。作为一项平安措施，人口普查局入手下手从公然的人口普查数据中删除个人数据。
接下来的几十年里，该局运用了种种手艺来下降个人在公然数据中被辨认的风险。这些手艺包含舍入、随机噪声、群集、单位抑止、单位交流和采样等。
20世纪50年代，人口普查局入手下手运用电脑制造数据表格，然后上面提到的匿名化手艺已完成了自动化。计算机使剖析职员可以“交织制表”。这极大地提高了剖析数据的才能，但也为剖析师指定唯一标识个人的查询供应了大概性。
关于数据庇护的争辩始于20世纪60年代初。
当时，肯尼迪政府设计竖立国度数据中心，以进一步完美国度信息体系。民众以为这是对宪法“独处权”和“隐私权”的严峻过问。该项目虽然失利，但引发了对处置惩罚个人数据的法律依据的请求。
终究结果是1974年经由过程了《隐私法》，该法为联邦政府引入了数据处置惩罚划定规矩，个中包含了数据庇护的基本原则：必要性、平安性和透明度。
美国的辩论在欧洲再次演出。1970年，《黑森数据庇护法》出台，被以为是世界上最早的数据庇护法。它划定了德国黑森州大众行政部门什么时候可以处置惩罚个人数据，以及在处置惩罚时必需恪守哪些请求。
在民众对数据庇护议论的基本上，对匿名化的研讨也在增强。但这只是一个仍在延续轮回的入手下手：
最初，人们只宣布简朴的数据。但随着时候的推移，愈来愈庞杂的数据被宣布。为了庇护这些数据，人们发清楚明了新的匿名要领，但研讨职员总能找到新的要领绕过它们。
直至，1972年统计学家Fellegi提出了一个重要观点——增添噪音，以可以处置惩罚更庞杂和多样性的数据。固然，噪音必需是不可展望的，即随机的。但在基于查询的体系高低文中，这造成了一个难题。假如发生的每一个答案都有一个新的零均值随机噪声样本，那末剖析师只需反复该查询屡次，然后取平均值来消弭噪声。
随后，研讨职员Dorothy E. Denning提出在随机数生成器中插进去查询自身的内容。但就连她也认识到，这类要领很轻易被击破，也未进一步研讨过这个问题，完整住手了数据匿名的事情。
现实上，到20世纪80年代中期，全部计算机科学界已对数据匿名失去了兴致。这部份是因为它是一个难题的问题，但重要是因为研讨界有更紧急的问题须要处理。而K匿名化算法的提出，重启了“数据匿名化”的中兴。
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