一、    脱敏和去标识化

最近，对较多的数据脱敏标准进行了解析，其中包括全国信息安全标准化技术委员会（简称安标委，TC260）在2019发布的GB/T 37964，针对个人信息进行了去标识化过程、以及数据去标识化方法的详细说明和指导，适用于：

• 组织开展个人信息去标识化工作，
• 网络安全相关主管部门、第三方评估机构等组织开展个人信息安全监督管理、评估等工作。

但从当前安全的商业化市场来看，这套指南的基础思路并未被广泛参考，如提到最核心的“去标识化”用词，在当前数据安全产品中，我们通常统称为“数据脱敏”，国家也针对数据脱敏产品进行了产品质量的项目研究，包括当前发布的大多数行业（如电信网和互联网、电力、交通运输）/地方标准（如广东省健康医疗、各省份的公共数据）等，其标题无一例外都是“XXX数据脱敏XXX”，而非“XXX去标识化XXX”。意味着在业内，我们除了在合规文件中或“数据脱敏”的名词介绍中会看到这个词，几乎很少单独听到“去标识化”这个说法，即“标识”的概念还未在数据安全的商业市场内广泛应用，我们更多的是进行所有敏感字段无差别的去隐私化，而非重点针对“标识”数据进行去隐私化。

那如何理解T37964-2019 《信息安全技术 个人信息去标识化指南》提及的去标识化？

根据2021年通过的《中华人民共和国个人信息保护法》，其在全文均未提及“脱敏”这个词，但提到了两次“去标识化”。其一，在“个人信息处理者义务”章节第五十一条，提及：应“采取相应的加密、去标识化等安全技术措施；”；其二，在“附则”-第七十三条明确了用语的含义：“去标识化，是指个人信息经过处理，使其在不借助额外信息的情况下无法识别特定自然人的过程。”

即从广义来看，我们可以认为，去标识化是数据在个人信息脱敏场景下的特定用语，其本质还是数据脱敏。

但从狭义来看，“标识”的概念囊括了具体数据是否可以标识到自然人，也就意味着脱敏过程中，应围绕“如何脱敏才能够保证无法识别到特定自然人”这个目标进行脱敏方法的开展，这对于数据脱敏的要求更高。

目前，安标委已发布两份个人信息去标识化的文件，均以“去标识化”命名，作为个保法的落地标准之一，也算是和个报法相呼应：

• GB/T37964-2019 《信息安全技术 个人信息去标识化指南》——告诉我们如何针对个人信息脱敏、脱敏的流程和机制、以及脱敏可参考的算法
• GB/T 42460-2023 《信息安全技术 个人信息去标识化效果评估指南》——告诉我们如何进行个人信息脱敏的效果评定

本文主要归纳GB/T37964-2019《信息安全技术 个人信息去标识化指南》，形象感知脱敏过程中的“标识”概念，以及需遵循的目标和原则，尽管随着云和大模型的出现，部分描述需迭代更新，但我认为本份指南整体的思想还是非常值得借鉴学习，也是撰写本文的起因。

备注：为了方便，解读时我们将去标识化的概念，等同于数据脱敏。

二、    标识主体延伸出的相关概念和诉求

在GB/T37964-2019中，明确了需要脱敏的核心主体，即个人信息主体——人。以数据库为例，其中已存放了A班级的学生个人信息，我们找出其中描述这个学生的数据行，如“张三、15岁、330201189201239230、家住杭州市滨江区大马弄35号”这条记录，定义其为微数据。

其中“张三”以及其它列对应的字段，如name，我们可称之为属性。同时，为了进行数据在之后去标识化过程中的必要性，我们在这条记录中，发现通过身份证号-330201189201239230是能够唯一确定信息主体就是张三这个学生主体，因此定义“身份证号”为直接标识符，而“张三、15岁、家住杭州市滨江区大马弄35号”这些数据对应的属性，虽每个属性不能单独标识出是谁，但可通过组合标识出张三这个人，因此定义“姓名”、“年龄”、“住址”为准标识符。

去标识化的数据对象，简单理解，就是针对直接标识符、间接标识符进行去隐私化的过程。

但实际上，去标识化并不如想象中那么简单，我们需要在保证数据可用的前提下，充分评估去标识化后数据的安全性，即是否会被利用、依然存在关联到个人的风险，这里称之为重标识（即重新标识），就需要结合各类因素进行综合考量了，下文在去隐私化过程中会提及。

图表 1 从整体架构了解名词

三、    去标识化的目标

1、对直接/准标识符进行删除、变换

2、控制重标识的风险，将其风险控制在可接受范围内。

3、结合业务目标、数据特性，选择合适的去标识化模型和技术，确保脱敏后的数据满足预期可用的目标。

四、    去标识化的过程

结合以上脱敏目标，文中把数据脱敏分为了5个过程

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