数据匿名化
在这个数字时代，在我们全球化的世界中开展业务越来越依赖于尖端技术。如今每天都会有大量的数据产生，而且通常是敏感数据和个人数据。金融科技和医疗保健提供商（以及 Trusted Translations 等翻译公司）通常需要执行精细的付费服务，个人数据还为营销人员提供了对消费者偏好的无价洞察力；因此，数据保护正成为有效业务战略的一个日益重要的因素。
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这就是数据匿名化的用武之地，通过删除或加密个人标识符来保护机密信息。通过允许在数字媒体平台之间进行无风险的数据共享，推动为消费者提供更多有趣的产品。
什么是数据匿名化？
当敏感和/或个人信息存储在公司数据库中时（通常会将用户名与法定姓名、电话号码、社会安全号码、电子邮件和街道地址相关联），始终存在泄露的风险。即使是最安全的软件也可能会被黑客通过不可预见的漏洞和恶意后门攻击。
但是，通过匿名化过程运行此信息可以避免来源识别。新的数据保护法规正在全球范围内生效，例如欧洲的《通用数据保护法》(GDPR)，允许企业在无需个人同意的情况下收集匿名数据。所需要做的就是去掉数据标识符。最近的立法包括巴西的《一般数据保护法》（LGPD）和南非的《个人信息保护法》（POPI），美国一些州也颁布了类似的法律。
数据匿名化技术
匿名化数据的方法不止一种。根据计划目的和将使用此信息的系统，当前的去标识化技术包括：
- 假名化：它用假名代替私人标识符（比如随机将每个 Miller 更改为 Baker、Cooper、Porter 或 Smith），同时保持完整的数据完整性和准确性，这是用于测试和培训目的的理想解决方案；
- 泛化：它通过改变细节（如公寓号码或城镇）来降低可识别性，同时信息仍然足够准确以达到其计划目的；
- 数据打乱：这是一种广泛使用的技术，将属性中的数字或字母不可逆地打乱，因此数据永远无法匹配回其原始记录；
- 数据屏蔽：它通过在重复数据库中更改值来隐藏数据，在这些数据库中可以使用修改技术，如字符和单词替换、加密和改组，但不适用于逆向工程；
- 数据模糊：它可准确地减少信息，因为这种近似技术改变的数据值恰好足以将信息被识别的机会降到最低，从而确保个人匿名；
- 数据交换：通过改变数据集的属性值（姓名、出生日期），继而使之无法与原始记录匹配，确保更有效的数据库匿名化；
- 数据加密：这可能是最有效的数据匿名化技术，将个人信息转换为受密码保护的不可读编码形式，只有经过批准的用户才能以其原始格式检索。
数据匿名化的优缺点
优点：遵守数据安全法规可以让消费者更愿意与公司分享他们的个人信息。遵循良好的数据管理原则（当然因行业和国家/地区而异）有助于企业避免出现损害其声誉并缩减利润率的负面新闻。
缺点：当收集的数据没有个人标识符时，其营销价值就会直线下降。通过提供更少与客户偏好有关的有意义信息，数据匿名化对个性化通信施加了限制。在防止外部黑客造成灾难性数据泄露的同时，匿名数据可以更轻松地查明内部罪魁祸首。这是因为只有经过授权的员工才能通过按时间记录的安全登录名和密码访问敏感数据。
翻译数据匿名化
在 Trusted Translations，我们的大部分工作均需要处理高度敏感的信息：个人、财务和健康相关信息，以及许多其他方面。这就是为什么数据匿名化是 Trusted Translations 的文档管理服务之一，确保合规性并让我们所有客户安心。
