中国信通院：数据清洗、去标识化、匿名化业务规程（试行） -11月.pdf
这份文档是中国信息通信研究院产业与规划研究所、北京国际大数据交易所联合编制的《数据清洗、去标识化、匿名化业务规程（试行）》，旨在为规范数据处理行为，指导组织正确开展数据清洗、去标识化、匿名化处理等业务活动，并支撑数据共享、交易、开放等流通活动。
文档核心内容包括：
1. **处理目标及相互关系：** 强调数据清洗是数据可用的保障，去标识化是数据脱敏的关键，匿名化是去标识化的强化。区分三者在数据处理流程中的不同阶段和作用。
2. **数据处理原则：** 强调合法合规、安全优先、平衡效用、技管结合、有效溯源。
3. **数据清洗规程：** 详细描述数据清洗的处理目的、处理流程（抽取清洗对象、明确清洗规则、标识错误数据、数据修正处理、数据转换检验、评估清洗结果）和常见技术方法（处理残缺数据、偏差（异常）数据、重复数据、其他错误数据）。
4. **数据去标识化规程：** 详细描述去标识化的处理目的、处理流程（确定去标识化对象、制定去标识化目标、识别相关标识符、对标识符进行处理、验证数据处理结果、评估被识别风险）和常见技术方法（数据抽样技术、加解密技术、假名化技术、抑制遮盖技术）。
5. **数据匿名化规程：** 详细描述匿名化的处理目的、处理流程（明确匿名化处理对象、设定匿名化处理目标、先行去标识化处理、实施数据匿名化处理、评估匿名化效果、定期追踪复原风险）和常见技术方法（聚合统计技术、泛化、随机化、数据合成、隐私计算）。
6. **数据处理环境要求：** 强调管理制度要求、技术能力要求、人员能力要求、过程控制要求和事故管理要求。
文档还包含三个附件，分别是常见直接标识符和准标识符示例、常见标识符的去标识化或匿名化参考、以及部分数据处理技术方法应用建议，为相关组织提供更具体的指导和参考。
总而言之，该文档旨在为数据处理相关方提供一份操作性强的指南，帮助他们理解和实施合规的数据清洗、去标识化和匿名化流程，以提升数据安全性和可用性，并促进数据要素市场的健康发展。
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