敏感数据和匿名数据有什么区别

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现在，让我们看看一些数据匿名方法，以更好地了解此类信息的工作原理。 匿名化 广告 正如我们已经提到的，一种常见的过程类型是完全转换数据，删除与个人的链接，而不进行恢复。 例如，完全删除数据库中包含个人信息的列。 抑制 删除使用固定数据来替换数据库的可识别部分。示例包括使用星号或其他标准化数据形式。 概括 泛化涉及将特定数据转换为一般类别 以消除个体联系。一个例子是将有关客户的信息转换为有关类别或群体的数据（例如受众的经典定义）。 这是一个很好的策略，因为它允许主动使用数据，而不会使数据变得个人化。 假名化 一种常见的假名方法是使用与包含个人数据的表平行的表。

在并行表中，数据是匿名的，但允许通过键等连接到原始数据。 密码学 另一个非常流行的 Houd 数据 功能是加密。该方法基于使用公钥和/或私钥来允许访问原始数据。密码转换后，生成受保护的匿名数据，只能用密钥解锁。 个人数据、敏感数据和匿名数据有什么区别？ 当我们正确看待这三个定义时，我们可以得出一些有趣的结论。个人数据是最普遍的，因为它甚至确立了标准化的主要目标。 广告 敏感数据则不同，它在道德评价时更加具体、细腻，但属于人员概念之内。 敏感个人数据可能会带来某种不便，而这些不便通常可以通过个人数据来避免。 例如，某人可能会因为某人的宗教观点、政治偏好或私生活的各个方面而歧视某人。



空缺职位、项目和机会或协议/申请中的确认也可能被拒绝。 安全和隐私法 非常关注依赖于这些特定个人数据的事件。因此，我们对敏感人群必须更加小心，毕竟非歧视是法律的原则之一。 另一方面，匿名数据可以理解为个人数据的反面，正如我们已经在这里发展的那样。他们在任何时候都无法再次被识别，因为这使得匿名的想法变得无效。从这个意义上说，匿名者与敏感者有很大不同。 因此，假名数据介于个人（可识别）数据和匿名数据之间。它们经历了一个转换过程，但这并没有彻底到使数据无法逆转的程度。 一般来说，它们仍然受到隐私和安全法的保护。