马赛克效应：修订间差异
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'''马赛克效应'''指在信息和数据处理过程中，来自不同来源的非敏感数据被组合后，意外地揭示出敏感或机密信息的现象。<ref>{{Cite web|title=mosaic effect – The Centre for Humanitarian Data|url=https://centre.humdata.org/glossary-2/mosaic-effect/|language=en-US|access-date=2024-05-22|quote=Mosaic effect is when disparate pieces of data or information—although individually of limited utility—become significant when combined with other types of information.}}</ref>这种效应的名称来源于[[马赛克]]艺术中，由许多小的、独立的图块拼接成一幅完整图像的概念。应用于公共使用数据时，马赛克效应的概念表明，即使是单独看来无害的匿名数据，如果发布了足够多的包含相似或补充信息的数据集，也可能容易被重新识别。<ref>{{Cite web|title=The mosaic effect: the revelation risks of combining humanitarian and social protection data|url=https://blogs.icrc.org/law-and-policy/2021/02/09/mosaic-effect-revelation-risks/|website=Humanitarian Law & Policy Blog|date=2021-02-09|language=en-US|last=Rushing|first=Elizabeth|access-date=2024-05-22}}</ref> |
'''马赛克效应'''指在信息和数据处理过程中，来自不同来源的非敏感数据被组合后，意外地揭示出敏感或机密信息的现象。<ref>{{Cite web|title=mosaic effect – The Centre for Humanitarian Data|url=https://centre.humdata.org/glossary-2/mosaic-effect/|language=en-US|access-date=2024-05-22|quote=Mosaic effect is when disparate pieces of data or information—although individually of limited utility—become significant when combined with other types of information.}}</ref>这种效应的名称来源于[[马赛克]]艺术中，由许多小的、独立的图块拼接成一幅完整图像的概念。应用于公共使用数据时，马赛克效应的概念表明，即使是单独看来无害的匿名数据，如果发布了足够多的包含相似或补充信息的数据集，也可能容易被重新识别。<ref>{{Cite web|title=The mosaic effect: the revelation risks of combining humanitarian and social protection data|url=https://blogs.icrc.org/law-and-policy/2021/02/09/mosaic-effect-revelation-risks/|website=Humanitarian Law & Policy Blog|date=2021-02-09|language=en-US|last=Rushing|first=Elizabeth|access-date=2024-05-22}}</ref> |
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举个例子，有下面一个数据集： |
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|+ User XXXX个人行程数据<ref>{{Cite web|url=https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_27417781}}</ref> |
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! 时间 !! 到达地点 |
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| 20240516 || 中国北京 - 中南海 |
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| 20240516 || 中国北京 - 大兴国际机场 |
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| 20240517 || 中国哈尔滨 - 中俄博览会开幕式 |
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| 20240517 || 中国哈尔滨 - 哈尔滨工业大学 |
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| 20240518 || 俄罗斯莫斯科 |
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==参考文献== |
==参考文献== |
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2024年5月22日 (三) 09:59的版本
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马赛克效应指在信息和数据处理过程中，来自不同来源的非敏感数据被组合后，意外地揭示出敏感或机密信息的现象。[1]这种效应的名称来源于马赛克艺术中，由许多小的、独立的图块拼接成一幅完整图像的概念。应用于公共使用数据时，马赛克效应的概念表明，即使是单独看来无害的匿名数据，如果发布了足够多的包含相似或补充信息的数据集，也可能容易被重新识别。[2]
举个例子，有下面一个数据集：
| 时间 | 到达地点 | ||||||||||||
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| 20240516 | 中国北京 - 中南海 | 20240516 | 中国北京 - 大兴国际机场 | 20240517 | 中国哈尔滨 - 中俄博览会开幕式 | 20240517 | 中国哈尔滨 - 哈尔滨工业大学 | 20240518 | 俄罗斯莫斯科 |
参考文献
- ^ mosaic effect – The Centre for Humanitarian Data. [2024-05-22] （美国英语）.
Mosaic effect is when disparate pieces of data or information—although individually of limited utility—become significant when combined with other types of information.
- ^ Rushing, Elizabeth. The mosaic effect: the revelation risks of combining humanitarian and social protection data. Humanitarian Law & Policy Blog. 2021-02-09 [2024-05-22] （美国英语）.
- ^ https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_27417781. 缺少或
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