●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15
數據狀態18
匿名化作為數據保護措施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章可識別性範圍37
法律環境37
披露風險39
披露類型40
數據隱私的維度42
重識別科學46
確定群體48
匹配方向51
數據結構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
安全環境71
安全數據74
安全輸出78
“五個安全”框架落地81
小結83
第4章明識數據85
需求收集86
應用場景87
數據流91
數據和數據主體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
明識數據和匿名數據相混合105
將匿名化應用於明識數據109
小結112
第5章偽匿名數據113
數據保護和法律權威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
合成數據127
生物統計特征標識符133
小結135
第6章匿名數據137
再思考可識別性範圍138
源頭匿名化141
彙總匿名數據145
從源頭采集數據的利弊146
從源頭采集數據的方法147
安全彙總149
訪問存儲數據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
管理和監督169
隱私倫理170
數據監控171
小結172
作者介紹173
封面介紹174
