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倫敦帝國理工學院的研究人員宣稱，機器學習算法可識別任意匿名數(shù)據(jù)集中 99.98% 的用戶真實身份。

研究人員開發(fā)出的算法僅需 15 個人口統(tǒng)計學屬性即可從匿名數(shù)據(jù)集中正確確定個人真實身份。

該研究由倫敦帝國理工學院和比利時天主教魯汶大學的科學家聯(lián)合展開，揭示當前數(shù)據(jù)匿名化方法無法阻止個人信息復雜數(shù)據(jù)集被重新識別出來。

公司企業(yè)和政府辯稱自己出售的數(shù)據(jù)集通常是不完整的，以此淡化個人身份被重新識別的風險。但我們的發(fā)現(xiàn)證明了現(xiàn)有匿名化方法并沒有什么隱私保護作用。

該項研究發(fā)表在《自然·通訊》期刊上，證明機器學習算法可輕易逆向工程此類匿名數(shù)據(jù)，以極高的準確率重新識別出個人身份。

研究人員表示，僅需 15 個人口統(tǒng)計學意義上的屬性，比如性別、年齡、婚姻狀態(tài)等，該新工具便可重新識別出任意匿名數(shù)據(jù)集中 99.98% 的美國人。

該研究共同作者，天主教魯汶大學博士盧克·羅徹 (Luc Rocher) 解釋道：生活在紐約市的 30~40 歲男性肯定很多，但生日是 1 月 5 號，且開著紅色跑車，與兩個女兒和一條狗一起生活的 30~40 歲紐約市男性就少得多了。

有了這些細節(jié)，買家入手本應匿名的數(shù)據(jù)后便可構(gòu)建出十分具體的個人資料了。

來自倫敦帝國理工學院計算機系與數(shù)據(jù)科學研究所的伊夫-亞歷山大·蒙鳩斯依 (Yves-Alexandre de Montjoye) 博士指出，盡管個人數(shù)據(jù)受 GDPR 保護，但只要是匿名的，仍可出售給任何人。

盡管他們（公司）受 GDPR 約束，但只要經(jīng)過匿名化處理，這些數(shù)據(jù)仍可出售給任何人。我們的研究證明了一旦數(shù)據(jù)售出，追蹤到個人是如此容易而準確。

研究結(jié)果顯示，攻擊者能輕易準確估算出所發(fā)現(xiàn)記錄屬于自己目標人物的概率。

天主教魯汶大學教授朱利安·亨德里克斯 (Julien Hendrickx) 補充道：我們總是假定匿名化能保護個人信息安全。但研究顯示，反識別根本不足以保護個人隱私。

研究人員還發(fā)布了一款在線工具，可以幫助人們找出自己的獨特屬性。該在線工具僅用于演示目的，不會保存用戶的數(shù)據(jù)。

近些年來，主流科技公司面臨公眾及數(shù)據(jù)隱私監(jiān)管機構(gòu)對其用戶數(shù)據(jù)處理的嚴密審查。

今年早些時候，隱私活動家稱，已找到新的證據(jù)證明互聯(lián)網(wǎng)巨頭谷歌公司未遵守歐盟《通用數(shù)據(jù)保護條例》(GDPR)。

今年 5 月，F(xiàn)acebook 一名律師在美國法庭上告知法官稱，F(xiàn)acebook 用戶不應期待在 Facebook 上有隱私，因為任何社交媒體平臺都不存在用戶隱私。該公司還被控向電信公司及手機制造商出售用戶的智能手機數(shù)據(jù)。

醫(yī)療技術(shù)公司常會收集用戶數(shù)據(jù)，比如來自醫(yī)療記錄的信息，然后將之轉(zhuǎn)換成所謂匿名數(shù)據(jù)。

也就是不包含個人可識別信息 (PII) 的數(shù)據(jù)。PII 包括姓名、電子郵件地址、電話號碼等。將可識別屬性從數(shù)據(jù)中去除是為了確保沒人能從該數(shù)據(jù)中識別出個人，至少理論上不能。

而且，此類匿名化數(shù)據(jù)不再歸屬 GDPR 等數(shù)據(jù)保護規(guī)定的管轄范圍，共享或售賣給數(shù)據(jù)代理商和廣告公司也是可以的。

發(fā)表在《自然·通訊》上的論文：

https://www.nature.com/articles/s41467-019-10933-3

在線工具地址：

https://cpg.doc.ic.ac.uk/individual-risk/