互動數據可識別匿名個體？隱私防火墻待加強

一項新研究認為，人際互動數據或可長期用來識別匿名數據集中個體的身份。英國倫敦帝國理工學院的Yves-Alexandre de Montjoye和同事研究認為，處理這類數據的現行做法可能并不符合歐盟《通用數據保護條例》（GDPR）的匿名化標準。

為了開展服務或出于研究目的，短信應用、手機運營商、社交媒體平臺和其他應用都會收集細粒度的互動數據。這些數據已被用來研究個體間的互動模式，預測流行病的空間傳播，以及評估友情對政治動員的影響。根據當前的數據保護條例，這些數據無需征得用戶同意就能分享和出售，但前提是數據必須匿名。

在1月26日發表于《自然—通訊》的一項研究中，Montjoye和Ana-Maria Cretu等發現，人們的互動數據能保持長期穩定，這或許能用來識別匿名數據集中個體的身份。

作者開發了一款基于深度學習的模型，他們訓練這個模型根據個體的互動網絡來識別他們的身份，并應用于一個在不同時期收集信息的逾4萬人的數據集。該模型能基于個體的2級（2-hop）互動網絡（與目標個體相隔1人的個體互動）識別出52%的人，基于個體的直接（1級）互動網絡識別出15%的人。

由于這類互動網絡能保持長期穩定，作者在20周后還能用個體的2級互動網絡識別出24%的人。當作者將該模型用于一個587人的藍牙近距離數據集時，該模型可以識別出超過26%的人。

這項研究結果表明，匿名化、非連接互動數據或具有長期可識別性，這可能對隱私保護條例的遵守具有啟示意義。他們認為，接入控制和隱私增強系統這類安全措施或能防止這種個人身份被識別的情況發生。

相關論文信息：

https://www.nature.com/articles/s41467-021-27714-6