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GB／T 42460-2023 信息安全技术 个人信息去标识化效果评估指南.pdf

表D.1重标识攻击的可能性分析表

2） 数据集包含熟人概率，等于数据集中存在随机熟人的概率，按式（D.4)计

2) 数据集包含熟人概率，等于数据集中存在随机熟人的概率，按式（D.4)计算

式中： pr一一数据集包含熟人概率； P一一所有人中具有数据集中特征的个体的百分比，p的值应由最近的人口统计确定； m一一接收者的熟人数，取值宜为150。 数据泄露概率，等于数据接收方发生数据泄露的概率。数据泄漏的发生概率与数据接收 方的数据安全和隐私控制的能力分级（高、中、低)相关。对于安全和隐私控制能力评估为 低的情况，推荐将数据泄漏概率设定为0.55。对于安全和隐私控制能力评估为中的情 况，推荐将数据泄漏概率设定为0.27。对于安全和隐私控制能力评估为高的情况，推荐将 数据泄漏概率设定为0.14。

河南省交通学校施工组织设计D.1.5计算重标识总体风险

重标识总体风险计算需要结合数据共享类型分两步计算。 a） 按式D.5计算等价类门限风险R；

R= ∑1(0;> |

R。 等价类门限风险； I 一一等价类集合； |J| 一一等价类数目； 0; 一一等价类重标识风险； 一门限阀值：完全公开共享数据发布，取值1/20；受控公开共享数据发布，取值1/5；领 地公开共享数据发布，取值1/3； I(0>t）一一判断0是否大于t，是则取值为1，否则为0。 a）根据R。是否为0，结合数据共享类型，重标识总体风险R计算见表D.2。

表D.2 重标识总体风险计算

某医院领地公开共享的一批胃癌患者的用药记录数据集，已经对姓名、年龄等属性 理北京通州区某供暖中心锅炉房及附属工程施工方案，见表D.3

表D.3某医院内部的去标识化数据集

表D.3 某医院内部的去标识化数据集（续

该去标识数据集有以下通过判定或获取到的条件： Aa） 定性判定：该领地公开共享数据集采取高级别的风险减缓控制水平，攻击者发起攻击的动机和 能力处于中等； b）根据GCO（GlobalClinicalOperations，全球临床操作）在线数据库估计，国内胃癌患者约 151万人，占总人口的0.00108（总人口约为140005万人）；假设该数据集的接收者认识的平 均人数为150人； C）1 评估医院的安全和隐私控制能力为高，数据泄露的概率设定为0.14； d）重标识可接受风险阈值设定为0.05。

按照第5章所述评估过程评估。 a） 数据包含准标识符（性别、年龄），不是4级，继续评估。 b） 数据不含任何直接标识符，不是1级，继续评估。 C) 1M 数据重标识风险计算： 1）计算表D.3每行记录的重标识风险，首先，确定数据集的等价类，在表D.3中，“性别”和 “年龄”为准标识符（“药物编码”不是标识符）内保温施工方案，准标识符属性值相同的数据记录行作为一 个等价类，因此一共有5个等价类，然后，计算数据集中每一个等价类的大小，以及相应的 重标识风险，见表D.4；

表D.4计算表D.3每个等价类的重标识风险

表D.4计算表D.3每个等价类的重标识风险（纟