评估匿名数据集重新识别风险的实用且即插即用方法
密码学与安全
2025-01-22 v1 人工智能
数据库
摘要
为了证明数据集足够匿名化，许多隐私政策建议进行重新识别风险评估，但并未提供精确的做法，使行业独自面对该问题。本文提出了一种用于重新识别风险评估的实用且即插即用的方法，其独创之处在于：(1) 首次遵循已知风险分析方法（例如 EBIOS）进行操作，这些方法已在网络安全领域使用多年，考虑不仅攻击的能力，也考虑攻击对个体可能产生的影响；(2) 首次对属性及其属性值进行定级化处理，例如按暴露程度定级，因为已知的实际攻击主要针对特定类型的属性而非其他属性。
引用
@article{arxiv.2501.10841,
title = {Practical and Ready-to-Use Methodology to Assess the re-identification Risk in Anonymized Datasets},
author = {Louis-Philippe Sondeck and Maryline Laurent},
journal= {arXiv preprint arXiv:2501.10841},
year = {2025}
}