个人隐私脱敏算法能力评估、分类示例、可逆性、信息偏差性、损失性、复杂性的计算方法、脱敏算法能力评估报告示例.docx
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1、附录A资料性)脱蚀算法能力评估示例概述本附录以k-匿名算法对文本类医疗数据的脱敏能力评估为例,介绍针对脱敏算法能力评估指标体系的使用方法,供进行脱敏算法能力评估时参考,脱收算法能力评估过程的关键处理环节包括脱被算法评估维度权重确定、敏感信息属性确定、评估指标选定、可逆性评估、信息偏差性评估、信息损失性评砧、更杂性评估以及评估报告生成.脱敏算法评估维度权重确定根据数据的使用场景、来就、脱敏意图等因案,定义脱技。法评估维度的权重.本示例中数据的应用场景为医疗问诊场景,数据模态为结构化数据,使用的k-匿名W法(脱坡参数k=3)屈于泛化技术,参考表A.1建议的不同脱敏算法类别(泛化、匿名、置换、差分或
2、私处理文本类医疗数据时的评估指标维度权重,将可逆性、信息偏差性、信息损失性、女杂性四个维度的对应权重分别为0.2、0.2、0.5,0.1.不同脱敏算法类别处理文本类医疗数据时的评估指标维度权重叁考ii信恩偏整性信息抠失性i性圜评估点番号权31褥估点方考权St参考ttR押估京普考权成化术泛技脱政算法是否可逆0.1脱收前后数据均值.04值息息整O1.0.5时间fi!fS0.05脱敏前后效据方经.(M还吼信息的港确性0.05脱收IW后数期均方於0.03K1.ift度0.03空同纪杂度0.05还原佑息的误差性0.05欧氏即悉0.03平均绝时值0.03的名技术脱敏算法是否可逆0.1脱故前后致据均值0.0
3、4信息嫡尤值0.5时间乂杂度0.05脱敏前后数据力差0.04还Ki信总的於确性0.05IftfeiWJfrft据均方差0.03K1.1.tt度0.03空间复汆慢0.05还瞭怡息的谯差性0.05Bfc氏手离0.03平均绝对值0.03*m技术脱或算法是否可逆03脱敏前4数据均依0.04倡总息案位0.2时间纭杂度0.05脱政前后数1方差0.04还原信息的推碗性0.1脱收前后数据均方差0.03K1.般度0.03空网0.05还原侑对的误差性0.1欧氏神离0.03手均绝对他0.03脱政算法是否可逆0.1脱地前后数M均值0.08信息燧差僮0.2时间乂杂度0.05弟分的私技术脱於前后攻据方整0.08还Iei伯
4、息的涯确性0.05脱敏前E数累均方差0.08K1.110.08空间0.05还原信息的误差性0.05欧氏即感0.09平均绝对低0.09敏感信息属性谈定收集并整理待评测的原始数据和经过k-匿名修法处理后的数据,在本示例中,原始数据如表A.2所示.k匿名算法处理后的数据如表A.3所示.确定本次脱敏操作的敏感信息M性为“年龄”.原始数据序号IW编年龄期症I4767729QK烧24760222心脏晒3476727心脏病44790543流期54790952心脏饶64790647癌在7476()530-C-IRVi476173694760732麻丘脱敏后数盘序号邮箱年舲I476”2*91:01247632心
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