对于许多公司来说，需要考虑一个可变的价值尺度。在大多数情况下，匿名化或聚合数据集会影响其对数据消费者的价值，粒度越低，价值就越低。尽管如此，匿名数据集仍然可以从合适的数据购买者群体那里获得可观的价格。
对于本文档，我们使用用，但使其与原始形式保 墨西哥 whatspp 数据 持某种联系，允许潜在的逆转。匿名化确保数据无法追溯到任何个人，通常是通过不可逆地删除个人标识符来实现的。在这篇文章中，我们介绍了几种数据匿名化和混淆方法，并提供了为潜在数据买家维护价值的用例。
我们还研究了与执行不力的混淆策略相关的一些风险。但让我们先通过定义数据匿名化来简要解释一下这个概念。数据匿名化匿名化是一个总称，描述了任何删除数据或将数据转换为以下形式的操作：理论上无法确定实际的底层信息无法通过逆向工程重新识别原始版本组织通常会将个人数据匿名化，作为其安全和合规责任的一部分。
一旦匿名化，任何此类数据都不再属于 GDPR 的范围，并且基本上不再属于大多数其他数据隐私法规的范围。但是，数据匿名化超出了个人数据的范畴，在保护任何类型的敏感数据方面都发挥着重要作用。