1 范圍

      本標準描述了個人信息去標識化的目標和原則，提出了去標識化過程和管理措施。

      本標準針對微數(shù)據(jù)提供具體的個人信息去標識化指導(dǎo)，適用于組織開展個人信息去標識化工作，也適用于網(wǎng)絡(luò)安全相關(guān)主管部門、第三方評估機構(gòu)等組織開展個人信息安全監(jiān)督管理、評估等工作。

2 規(guī)范性引用文件

      下列文件對于本文件的應(yīng)用是必不可少的。凡是注日期的引用文件，僅注日期的版本適用于本文件。凡是不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本文件。

      GB/T 25069-2010 信息安全技術(shù) 術(shù)語

3 術(shù)語和定義

      GB/T 25069-2010界定的以及下列術(shù)語和定義適用于本文件。

3.1

      個人信息 personal information

      以電子或其他方式記錄的能夠單獨或與其他信息結(jié)合識別特定自然人身份或反映特定自然人活動情況的各種信息。

      ［GB/T 35273-2017，定義3.1］

3.2

      個人信息主體 personal data subject

      個人信息所標識的自然人。

      ［GB/T 35273-2017，定義3.3］

3.3

      去標識化 de-identification

      通過對個人信息的技術(shù)處理，使其在不借助額外信息的情況下，無法識別個人信息主體的過程。

      [GB/T 35273-20177，定義3.14]

      注：去除標識符與個人信息主體之間關(guān)聯(lián)性。

3.4

      微數(shù)據(jù) microdata

      一個結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)集，其中每條（行）記錄對應(yīng)一個個人信息主體，記錄中的每個字段（列）對應(yīng)一個屬性。

3.5

      聚合數(shù)據(jù) aggregate data

      表征一組個人信息主體的數(shù)據(jù)。

      注：例如各種統(tǒng)計值的集合。

3.6

      標識符 identifier

      微數(shù)據(jù)中的一個或多個屬性，可以實現(xiàn)對個人信息主體的唯一識別。

      注：標識符分為直接標識符和準標識符。

3.7

      直接標識符 direct identifier

      微數(shù)據(jù)中的屬性，在特定環(huán)境下可以單獨識別個人信息主體。

      注1：特定環(huán)境指個人信息使用的具體場景。例如，在一個具體的學(xué)校，通過學(xué)號可以直接識別出一個具體的學(xué)生。

      注2：常見的直接標識符有：姓名、身份證號、護照號、駕照號、地址、電子郵件地址、電話號碼、傳真號碼、銀行卡號碼、車牌號碼、車輛識別號碼、社會保險號碼、健康卡號碼、病歷號碼、設(shè)備標識符、生物識別碼、互聯(lián)網(wǎng)協(xié)議（IP）地址號和網(wǎng)絡(luò)通用資源定位符（URL）等。

3.8

      準標識符 quasi-identifier

      微數(shù)據(jù)中的屬性，結(jié)合其他屬性可唯一識別個人信息主體。

      注：常見的準標識符有：性別、出生日期或年齡、事件日期（例如入院、手術(shù)、出院、訪問）、地點（例如郵政編碼、建筑名稱、地區(qū)）、族裔血統(tǒng)、出生國、語言、原住民身份、可見的少數(shù)民族地位、職業(yè)、婚姻狀況、受教育水平、上學(xué)年限、犯罪歷史、總收入和宗教信仰等。

3.9

      重標識 re-identification

      把去標識化的數(shù)據(jù)集重新關(guān)聯(lián)到原始個人信息主體或一組個人信息主體的過程。

3.10

      敏感屬性 sensitive attribute

      數(shù)據(jù)集中需要保護的屬性，該屬性值的泄露、修改、破壞或丟失會對個人產(chǎn)生損害。

      注：在潛在的重標識攻擊期間需要防止其值與任何一個個人信息主體相關(guān)聯(lián)。

3.11

      有用性 usefulness

      數(shù)據(jù)對于應(yīng)用有著具體含義、具有使用意義的特性。

      注：去標識化數(shù)據(jù)應(yīng)用廣泛，每種應(yīng)用將要求去標識化數(shù)據(jù)具有某些特性以達到應(yīng)用目的，因此在去標識化后，需要保證對這些特性的保留。

3.12

      完全公開共享 completely public sharing

      數(shù)據(jù)一旦發(fā)布，很難召回，一般通過互聯(lián)網(wǎng)直接公開發(fā)布。

      注：同英文術(shù)語 The Release and Forget Model.

3.13

      受控公開共享 controlled public sharing

      通過數(shù)據(jù)使用協(xié)議對數(shù)據(jù)的使用進行約束。

      注1：例如通過協(xié)議禁止信息接收方發(fā)起對數(shù)據(jù)集中個體的重標識攻擊，禁止信息接收方關(guān)聯(lián)到外部數(shù)據(jù)集或信息，禁止信息接收方未經(jīng)許可共享數(shù)據(jù)集。

      注2：同英文術(shù)語 The Data Use Agreement Model。

3.14

      領(lǐng)地公開共享 enclave public sharing

      在物理或虛擬的領(lǐng)地范圍內(nèi)共享，數(shù)據(jù)不能流出到領(lǐng)地范圍外。

      注：同英文術(shù)語 The Enclave Model。

3.15

      去標識化技術(shù) de-identification technique

      降低數(shù)據(jù)集中信息和個人信息主體關(guān)聯(lián)程度的技術(shù)。

      注1：降低信息的區(qū)分度，使得信息不能對應(yīng)到特定個人，更低的區(qū)分度是不能判定不同的信息是否對應(yīng)到同一個個人，實踐中往往要求一條信息可能對應(yīng)到的人數(shù)超過一定閾值。

      注2：斷開和個人信息主體的關(guān)聯(lián)，即將個人其他信息和標識信息分離。

3.16

      去標識化模型 de-identification model

      應(yīng)用去標識化技術(shù)并能計算重標識風(fēng)險的方法。

4 概述

4.1 去標識化目標

      去標識化目標包括：

      a）對直接標識符和準標識符進行刪除或變換，避免攻擊者根據(jù)這些屬性直接識別或結(jié)合其他信息識別出原始個人信息主體；

      b）控制重標識的風(fēng)險，根據(jù)可獲得的數(shù)據(jù)情況和應(yīng)用場景選擇合適的模型和技術(shù)，將重標識的風(fēng)險控制在可接受范圍內(nèi)，確保重標識風(fēng)險不會隨著新數(shù)據(jù)發(fā)布而增加，確保數(shù)據(jù)接收方之間的潛在串通不會增加重標識風(fēng)險；

      c）在控制重標識風(fēng)險的前提下，結(jié)合業(yè)務(wù)目標和數(shù)據(jù)特性，選擇合適的去標識化模型和技術(shù)，確保去標識化后的數(shù)據(jù)集盡量滿足其預(yù)期目的（有用）。

4.2 去標識化原則

      對數(shù)據(jù)集進行去標識化，應(yīng)遵循以下原則：

      a）合規(guī)：應(yīng)滿足我國法律、法規(guī)和標準規(guī)范對個人信息安全保護的有關(guān)規(guī)定，并持續(xù)跟進有關(guān)法律、法規(guī)和標準規(guī)范；

      b）個人信息安全保護優(yōu)先：應(yīng)根據(jù)業(yè)務(wù)目標和安全保護要求，對個人信息進行恰當(dāng)?shù)娜俗R化處理，在保護個人信息安全的前提下確保去標識化后的數(shù)據(jù)具有應(yīng)用價值；

      c）技術(shù)和管理相結(jié)合：根據(jù)工作目標制定適當(dāng)?shù)牟呗裕x擇適當(dāng)?shù)哪Ｐ秃图夹g(shù)，綜合利用技術(shù)和管理兩方面措施實現(xiàn)最佳效果。包括設(shè)定具體的崗位，明確相應(yīng)職責(zé)；對去標識化過程中形成的輔助信息（例如密鑰、映射表等）采取有效的安全防護措施等；

      d）充分應(yīng)用軟件工具：針對大規(guī)模數(shù)據(jù)集的去標識化工作，應(yīng)考慮使用軟件工具提高去標識化效率、保證有效性；

      e）持續(xù)改進：在完成去標識化工作后應(yīng)進行評估和定期重評估，對照工作目標，評估工作效果（包括重標識風(fēng)險和有用性）與效率，持續(xù)改進方法、技術(shù)和工具。并就相關(guān)工作進行文檔記錄。

4.3 重標識風(fēng)險

4.3.1 重標識方法

      常見的用于重標識的方法如下：

      a）分離：將屬于同一個個人信息主體的所有記錄提取出來；

      b）關(guān)聯(lián)：將不同數(shù)據(jù)集中關(guān)于相同個人信息主體的信息聯(lián)系起來；

      c）推斷：通過其他屬性的值以一定概率判斷出一個屬性的值。

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