2023-11-16-中国信通院-数据清洗_去标识化_匿名化业务规程（试行）_51页_878kb

数据清洗、去标识化及匿名化业务规程总结

一、处理目标及相互关系

1. 数据清洗：提高数据质量，保证数据的规范性、完整性、准确性和一致性，是后续处理的前置步骤。
2. 去标识化：使数据在不借助额外信息的情况下无法识别特定主体，重点在于标识符的“不可识别性”。
3. 匿名化：进一步强化去标识化，要求数据难以复原，降低被重新识别的风险。

三者关系：数据清洗为前提，去标识化是关键，匿名化是强化。它们共同提升数据的可用性和安全性。

二、数据处理原则

1. 合法合规：遵守法律法规，保护个人信息和数据安全。
2. 安全优先：重点保障数据处理过程的安全性，降低后续流通风险。
3. 平衡效用：在数据可用性和安全性之间找到平衡点。
4. 技管结合：技术和管理措施并重，完善操作流程。
5. 有效溯源：记录处理过程，确保可追溯和审计。

三、处理规程概述

1. 数据清洗规程：

   • 目的：提升数据质量。
   • 流程：抽取对象、定义规则、标识错误、修正转换、检验评估。
   • 技术方法：残缺数据处理、偏差数据处理、重复数据处理等。

2. 数据去标识化规程：

   • 目的：确保标识不可识别，控制被识别风险。
   • 流程：确定对象、制定目标、识别标识符、处理验证。
   • 技术方法：数据抽样、加解密、假名化、抑制遮盖等。

3. 数据匿名化规程：

   • 目的：使数据难以复原，符合风险阈值。
   • 流程：明确对象、设定目标、先行去标识、实施匿名化。
   • 技术方法：聚合统计、泛化、随机化、数据合成、隐私计算等。

四、数据处理环境要求

组织需满足以下环境要求：

1. 管理制度：完善审批流程，明确权限规范。
2. 技术能力：掌握清洗、去标识化、匿名化技术。
3. 人员能力：提升数据处理技能，遵守操作规范。
4. 过程控制：实时监控处理过程，确保操作合规。
5. 事故管理：制定应急预案，防范数据泄露。

五、参考资料与附件

报告引用了多项国家标准（如GB/T 37964-2019）、信息安全管理指南，并提供了常见标识符示例和技术方法参考，帮助实际应用。

总结：本报告提供了数据处理的技术方法与操作规范，强调合规性、安全性和实用性，适用于组织进行数据流通前的合规处理。