假名化、匿名化与k-匿名化

大多数商业分析并不需要知道”这条数据具体对应谁”，只需要统计规律，这为个人信息的”降级使用”提供了空间，但降级的程度不同、能做的事也不同。假名加工信息是指经过加工后，如果不对照其他信息就无法识别出具体某个人，但理论上仍有被还原的可能——这种加工叫假名化，只能作为内部分析数据使用，向第三方提供会受到限制；匿名加工信息则是彻底无法复原、无法识别特定个人，这种加工叫匿名化，公开给第三方时必须公示加工中包含了哪些个人相关项目（用于统计目的则可以豁免这个公示义务）。k-匿名化是实现匿名化的具体手段之一：把数据处理成”任意一条记录都至少有k-1条其他记录与它在关键属性上完全相同”，让每个人都淹没在至少k个”看起来一样”的人群里，从而无法被单独锁定。发散：k-匿名化的巧妙之处在于不是删除信息，而是主动制造”同质化的模糊区间”，用群体的不可区分性来保护个体。