通过分析或分析收集的个人数据时机器学习可以创造巨大的价值并成为组 即使识别了敏感信息 织的竞争优势，但数据匿名化如果做得正确，并非易事。 了社会安全号码或地址等识别属性，数据集仍然不是匿名的。例如，在外部知识的帮助下，没有标识符的记录仍然可以重新链接到个人。邮政编码、年龄和 即使识别了敏感信息 性别的组合对于许多人来说都是独一无二的。那么，组织如何确保个人数据的使用不会损害个人的隐私？
首先，让我们定义一
数据匿名化的技术细节。“匿名化方法”是指修改个人数据的 手机号码数据 技术措施，以便保留某些隐私保障：
K-匿名性确保每个人在属性 通过 Vtiger JioMeet 集成彻底改变商业沟通 方面与“k”个人无法区分。这意味着个人不再能被描述为被识别。
反过来，差异隐私是从统计数据库中得知的，并且经常使用随机数来隐藏个人信息。
企业堆栈中的匿名化
现在让我们仔细看看这些技术措施是如何应用于企 行业 新加坡电话列表 都相 业堆栈的。在大多数情况下，组织的 IT 堆栈分为三个平面——基础设施平面、数据平面和应用程序平面——位于本地或云端，或通过混合架构同时位于两者上。