数据流通中的隐私保护（如匿名化、去标识化）？

数据流通中的隐私保护核心依赖匿名化与去标识化两大手段，二者通过剥离或模糊个人识别信息（PII）平衡“数据价值利用”与“隐私风险防控”，但边界、风险及监管要求存在显著差异。匿名化是彻底切断数据与个人的关联：移除所有可直接或间接定位到特定个体的信息（如姓名、身份证号、生物特征），且无法通过任何技术或方法还原，例如医疗研究中使用的“匿名病例库”仅保留病症、治疗方案等非个人属性，此类数据通常不再属于“个人数据”（如GDPR规定），无需承担隐私泄露责任。去标识化则是弱化数据的个人指向性：仅剥离直接识别信息（如姓名），但保留间接/准标识信息（如年龄、地区、消费习惯）——虽不能直接定位个人，却存在“重识别”风险（例如Netflix曾公开去标识化的用户观影记录，研究者通过匹配IMDb的公开评分数据还原了用户身份）。

实践中，二者需结合技术加固与管理约束应对挑战：技术上，差分隐私通过添加可控噪声避免个体特征被提取，同态加密允许数据在加密状态下计算；管理上，遵循“数据最小化”（仅收集必要信息）、“分级访问”（限制敏感数据接触范围）等原则。此外，法规对二者的监管差异需明确一去标识化数据仍属于“个人数据”（如GDPR要求），需履行数据主体的访问、删除权，而匿名化数据则无此约束。

简言之，匿名化与去标识化是数据流通的“隐私滤网”，但需动态平衡“去识别程度”与“数据可用性”，结合技术与合规管理，才能实现“数据可用不可见”的目标。

摘自《可信数据空间合规100问》