[发明专利]基于演进的数据流的自适应统计数据去标识

权利要求书

1.一种动态地改变应用于数据集的数据去标识规则集以去标识数据的方法，包括：

周期性地监视数据集，其中数据集是从在一个条件集下根据数据去标识规则集被去标识的数据中导出的；

相对于所监视的数据评估用于数据去标识规则集的条件集，以确定数据去标识的适用性；以及

响应于评估指示用于数据去标识规则集的条件集中的一个或多个条件不再被满足，动态地改变数据去标识规则集的一个或多个规则。

2.根据权利要求1所述的方法，其中评估条件集包括来自以下组的一个或多个：

针对一个或多个外部数据集执行所监视的数据的三角测量攻击以指示成功重新标识的概率；

从公共可用和其他外部数据集检索统计数据以导出群体密度和群体唯一性标准；

基于所监视的数据或来自指示间接重新标识的外部数据集的知识来评估所监视的数据的属性之间的相关性；以及

确定对影响数据去标识规则集的数据分布的改变。

3.根据权利要求1所述的方法，进一步包括：

生成对数据去标识规则集的一个或多个规则的改变的第一通知以通知数据所有者，以及生成转移到当前满足条件的另一数据去标识规则集的第二通知。

4.根据权利要求1所述的方法，其中动态地改变数据去标识规则集的一个或多个规则进一步包括：

基于评估用从一组数据去标识规则集中选择的新数据去标识规则集替换数据去标识规则集，其中满足新数据去标识规则集的条件。

5.根据权利要求4所述的方法，其中替换数据去标识规则集进一步包括：

响应于数据去标识规则集中的数据去标识规则的阈值的改变，用新的数据去标识规则集替换数据去标识规则集。

6.根据权利要求4所述的方法，进一步包括：

响应于评估指示组的每个数据去标识规则集的一个或多个条件未被满足，防止去标识的数据的释放。

7.根据权利要求1所述的方法，其中动态地改变数据去标识规则集的一个或多个规则进一步包括：

改变数据去标识规则集的一个或多个条件，以使每个条件都能够被满足。

8.根据权利要求1所述的方法，其中动态地改变数据去标识规则集的一个或多个规则进一步包括：

基于机器学习动态地改变数据去标识规则集的一个或多个规则。

9.一种用于动态地改变应用于数据集的数据去标识规则集以去标识数据的系统，包括：

至少一个处理器，被配置为：

周期性地监视数据集，其中数据集是从在一个条件集下根据数据去标识规则集被去标识的数据中导出的；

相对于所监视的数据评估用于数据去标识规则集的条件集，以确定数据去标识的适用性；以及

响应于评估指示用于数据去标识规则集的条件集中的一个或多个条件不再被满足，动态地改变数据去标识规则集的一个或多个规则。

10.根据权利要求9所述的系统，其中评估条件集包括来自以下组的一个或多个：

针对一个或多个外部数据集执行所监视的数据的三角测量攻击以指示重新标识的概率；

从公共可用数据集检索统计数据以导出群体密度和群体唯一性标准；

基于所监视的数据或来自指示间接重新标识的外部数据集的知识来评估所监视的数据的属性之间的相关性；以及

确定对影响数据去标识规则集的数据分布的改变。

11.根据权利要求9所述的系统，其中至少一个处理器进一步被配置为：

生成对数据去标识规则集的一个或多个规则的改变的第一通知以通知数据所有者，以及生成转移到当前满足条件的另一数据去标识规则集的第二通知。