構建數(shù)據(jù)分析匿名化流水線

目錄
前言1
第1章簡介11
可識別性12
術語介紹13
法律法規(guī)15
數(shù)據(jù)狀態(tài)18
匿名化作為數(shù)據(jù)保護措施21
許可或同意23
目的說明25
重識別攻擊27
匿名化落地31
小結34
第2章可識別性范圍37
法律環(huán)境37
披露風險39
披露類型40
數(shù)據(jù)隱私的維度42
重識別科學46
確定群體48
匹配方向51
數(shù)據(jù)結構54
總體可識別性57
小結59
第3章風險管理實用框架61
“五個安全”匿名化框架62
安全項目65
安全人員68
安全環(huán)境71
安全數(shù)據(jù)74
安全輸出78
“五個安全”框架落地81
小結83
第4章明識數(shù)據(jù)85
需求收集86
應用場景87
數(shù)據(jù)流91
數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)主體93
從主要到次要用途97
處理直接標識符99
處理間接標識符100
從明識到匿名102
明識數(shù)據(jù)和匿名數(shù)據(jù)相混合105
將匿名化應用于明識數(shù)據(jù)109
小結112
第5章偽匿名數(shù)據(jù)113
數(shù)據(jù)保護和法律權威113
偽匿名化服務114
法定權力116
合法權益117
匿名化第一步119
重新反思“從主要到次要用途”122
分析平臺123
合成數(shù)據(jù)127
生物統(tǒng)計特征標識符133
小結135
第6章匿名數(shù)據(jù)137
再思考可識別性范圍138
源頭匿名化141
匯總匿名數(shù)據(jù)145
從源頭采集數(shù)據(jù)的利弊146
從源頭采集數(shù)據(jù)的方法147
安全匯總149
訪問存儲數(shù)據(jù)151
反哺源頭匿名化151
小結153
第7章安全使用155
信任基礎156
信任算法158
AIML技術159
技術難點161
信任失控的算法164
負責任AIML技術的原則168
管理和監(jiān)督169
隱私倫理170
數(shù)據(jù)監(jiān)控171
小結172
作者介紹173
封面介紹174