去識別化隱私

考量個人資料與隱私保護，我們建議去識別化採取以下的判準：. 個人行為紀錄，藉由連結其他資料集而能間接或直接識別當事人時，該紀錄即屬於個資。 ... 技術上任何可逆之編碼方式， ...

個人資料之去識別化，依資料加工程度之高低，可區分為匿名化及假名化兩種類型。我國個資法上並未就匿名化及假名化予以解釋或規範，透過外國立法例之借鑑 ...

目前用以回應此挑戰、最廣為採納的解方，莫過於「資料之去識別化」技術，認為將資料去識別化再行釋出，便無從辨識出特定個人之具體資訊或身份，進而可以保護個人隱私。 然而，此 ...

k-匿名化是種單純且傳統的去識別化方式，從隱私保護的角度來判斷資料模糊化的程度，要做到較好的隱私防護，k必須設定成較大的數值，資料也會更模糊，但也有可能 ...

但法院同時強調去識別化之功能與作用，在於確保社會大眾無法從資料內容輕易推知該資料所屬主體，並有提到關於再識別之風險評估，然而應採行何種標準，並未於法院判決明確說明。

人工智慧應用下的隱私保護與個資去識別化 · 1. K匿名法：雖然不是最強的保護方法，卻是最直覺、最容易操作的傳統去識別化方法。 · 2. GAN生成資料法：使用 ...

－風險處理，其藉定義隱私保全要求事項、識別及實. 作隱私控制措施以避免或減少PII ... 確定PII去識別化資料之用途，並據以判定可能需去識別. 化之資料的最大數量.

雖然去識別化資料在統計特. 性上難免與原始資料有所出入，但運用上的彈. 性也使其成為兼顧個人隱私及資料交換需求的. 重要工具。 產出去識別化資料時，去識別化資料保留原.

名化程度則為「資料可識別特定人的程度」，. 進而與資訊隱私權利應受保護的強度連動，亦. 即以去識別化為手段，以保障資訊隱私的規範. 設計，因此會進一步討論去識別化的程度， ...

去識別化資料的好處. 保護機密. 去識別化資料透過刪除個人識別碼來保護個人隱私。這確保了個人資訊的私密性，即使用於研究也是如此。 支持醫療保健研究.