pyCANON：一个用于检查数据集匿名化程度的Python库

公开共享具有敏感属性和隐私限制的数据是一项具有挑战性的任务。在本文中我们介绍了pyCANON的实现，这是一个Python库和命令行接口（CLI），用于通过一些最常见的匿名化技术检查和评估数据集的匿名化程度：k-anonymity、 ($\alpha$,k)-anonymity、$\ell$-diversity、entropy $\ell$-diversity、recursive (c,$\ell$)-diversity、basic $\beta$-likeness、enhanced $\beta$-likeness、t-closeness和$\delta$-disclosure privacy。对于多个敏感属性的情况，提出了两种评估这些技术的方法。该库的主要优势在于能够获得上述每种技术所满足参数的完整报告，唯一要求是准标识符集合与敏感属性集合。我们介绍了所实现的方法及其防范的攻击、库的描述、不同函数的使用示例，以及可产生的影响和可能的应用。最后，提出了未来更新中可能纳入的一些方面。