إعادة تحديد هوية البيانات

📅 آخر تحديث: ٢٦ يوليو ٢٠٢٦
✍️ نُشر في: ٢٦ يوليو ٢٠٢٦
الموسوعة الحرة

إعادة تحديد هوية البيانات أو إزالة إخفاء الهوية هي عملية مطابقة البيانات المجهولة (المعروفة أيضًا بالبيانات غير المُعرِّفة) مع المعلومات المتاحة للجمهور، أو البيانات المساعدة، بهدف تحديد هوية الشخص الذي تنتمي إليه البيانات. [ 1 ] وهذا يثير القلق لأن الشركات التي لديها سياسات خصوصية ، ومقدمي الرعاية الصحية، والمؤسسات المالية قد تُفصح عن البيانات التي تجمعها بعد خضوعها لعملية إزالة الهوية.

تتضمن عملية إخفاء الهوية إخفاء أو تعميم أو حذف المعرّفات المباشرة وغير المباشرة ؛ ولا يوجد تعريف موحد لهذه العملية. وبالتالي، قد يُعاد تحديد هوية المعلومات المتاحة للعموم ، حتى وإن بدت مجهولة المصدر، بالاستعانة ببيانات أخرى متاحة وتقنيات علوم الحاسوب الأساسية. وتحذر "قاعدة حماية المشاركين في البحوث" ( القاعدة العامة )، وهي مجموعة من الوكالات والإدارات الفيدرالية الأمريكية، بما فيها وزارة الصحة والخدمات الإنسانية الأمريكية ، من أن إعادة تحديد الهوية باتت أسهل تدريجيًا بسبب " البيانات الضخمة " - أي وفرة المعلومات وجمعها وتحليلها باستمرار، إلى جانب تطور التقنيات وتقدم الخوارزميات. ومع ذلك، يرى آخرون أن إخفاء الهوية أداة آمنة وفعالة لتحرير البيانات، ولا يعتبرون إعادة تحديد الهوية مصدر قلق. [ 2 ]

تتزايد كمية البيانات المتاحة للعموم عبر الإنترنت. تُنشر هذه البيانات بعد تطبيق تقنيات إخفاء الهوية، مثل إزالة المعلومات الشخصية (PII) كالأسماء والعناوين وأرقام الضمان الاجتماعي، لضمان خصوصية المصادر. يتيح هذا الضمان للخصوصية للحكومة مشاركة مجموعات بيانات محدودة مع جهات خارجية بشكل قانوني دون الحاجة إلى إذن كتابي. وقد أثبتت هذه البيانات قيمتها الكبيرة للباحثين، لا سيما في مجال الرعاية الصحية.

تسعى تقنية إخفاء الهوية المتوافقة مع اللائحة العامة لحماية البيانات (GDPR) إلى الحد من مخاطر إعادة تحديد الهوية من خلال استخدام "معلومات إضافية" محفوظة بشكل منفصل. يعتمد هذا النهج على تقييم خبير لمجموعة بيانات لتصنيف بعض المعرّفات على أنها "مباشرة" وبعضها على أنها "غير مباشرة". يجادل مؤيدو هذا النهج بأنه يمكن تجنب إعادة تحديد الهوية عن طريق تقييد الوصول إلى "المعلومات الإضافية" المحفوظة بشكل منفصل لدى جهة التحكم. تقوم النظرية على أنه بما أن الوصول إلى "المعلومات الإضافية" المحفوظة بشكل منفصل ضروري لإعادة تحديد الهوية، فإن إسناد البيانات إلى صاحب بيانات محدد يمكن أن يقتصر من قبل جهة التحكم على دعم الأغراض المشروعة فقط. يُعد هذا النهج مثيرًا للجدل، لأنه يفشل في حال وجود مجموعات بيانات إضافية يمكن استخدامها لإعادة تحديد الهوية. قد تكون هذه المجموعات الإضافية غير معروفة لمن يُصدّق على تقنية إخفاء الهوية المتوافقة مع اللائحة العامة لحماية البيانات، أو قد لا تكون موجودة وقت إخفاء الهوية ولكنها قد تظهر في وقت لاحق.

تحمي لوائح الخصوصية الحالية عادةً المعلومات التي تم تعديلها بحيث تُعتبر البيانات مجهولة المصدر أو غير قابلة لتحديد الهوية. بالنسبة للمعلومات المالية، تسمح لجنة التجارة الفيدرالية بتداولها إذا كانت غير قابلة لتحديد الهوية ومجمعة. [ 3 ] لا يشمل قانون غرام -ليتش-بليلي (GLBA)، الذي يُلزم المؤسسات المالية بمنح المستهلكين فرصة رفض مشاركة معلوماتهم مع أطراف ثالثة، البيانات غير القابلة لتحديد الهوية إذا كانت المعلومات مجمعة ولا تحتوي على مُعرّفات شخصية، لأن هذه البيانات لا تُعامل على أنها معلومات شخصية قابلة لتحديد الهوية . [ 3 ]

السجلات التعليمية

فيما يتعلق بسجلات الجامعات، أبدت السلطات على المستويين المحلي والفيدرالي وعيًا بقضايا الخصوصية في التعليم، ونفورًا من إفصاح المؤسسات عن المعلومات. وقد أصدرت وزارة التعليم الأمريكية توجيهات بشأن خطاب البيانات وتحديد الهوية، موجهةً المؤسسات التعليمية إلى توخي الحذر من مخاطر إعادة تحديد هوية البيانات المجهولة من خلال الربط بينها وبين البيانات المساعدة، وإلى تقليل كمية البيانات المتاحة للعامة عن طريق الحد من نشر معلومات الدليل الخاصة بالطلاب وموظفي المؤسسة، وإلى الاتساق في عمليات إخفاء الهوية. [ 4 ]

السجلات الطبية

تتزايد إمكانية الوصول إلى المعلومات الطبية للمرضى على الإنترنت، عبر منصات مجانية ومتاحة للجميع مثل HealthData.gov و PatientsLikeMe ، وذلك بفضل سياسات البيانات المفتوحة الحكومية ومبادرات تبادل البيانات التي يقودها القطاع الخاص. ورغم ما يوفره هذا المستوى من سهولة الوصول من فوائد جمة، فقد أُثيرت مخاوف بشأن التمييز والخصوصية. [ 5 ] وتُعدّ حماية السجلات الطبية وبيانات المستهلكين من الصيدليات أقوى مقارنةً بأنواع بيانات المستهلكين الأخرى. يحمي قانون نقل التأمين الصحي والمساءلة (HIPAA) خصوصية البيانات الصحية التي تُحدد هوية المريض، ولكنه يُجيز الإفصاح عن المعلومات لأطراف ثالثة بعد إخفاء هوية المريض. إضافةً إلى ذلك، يُلزم القانون بإبلاغ المرضى في حال وجود احتمال كبير، ولو ضئيل، للكشف عن معلوماتهم أو استخدامها بشكل غير لائق دون اتخاذ تدابير كافية للحد من الضرر الذي لحق بهم. [ 6 ] ويُعدّ احتمال إعادة تحديد هوية المريض عاملاً في تحديد احتمالية اختراق معلوماته. عادةً ما تبيع الصيدليات معلومات مجهولة الهوية لشركات استخراج البيانات التي تبيعها بدورها لشركات الأدوية. [ 3 ]

سُنّت قوانين على مستوى الولايات لحظر استخراج البيانات من المعلومات الطبية، لكن المحاكم الفيدرالية في ولايتي مين ونيو هامبشاير أبطلتها استنادًا إلى التعديل الأول للدستور الأمريكي. وفي قضية أخرى، استخدمت محكمة فيدرالية مصطلح "وهمي" لوصف المخاوف المتعلقة بخصوصية المرضى، ولم تُقرّ بمخاطر إعادة تحديد هوية المرضى. [ 3 ]

العينة البيولوجية

وسّع إشعار اقتراح وضع القواعد، الذي نشرته وكالات القواعد المشتركة في سبتمبر 2015، نطاق مصطلح "المشارك البشري" في البحوث ليشمل العينات البيولوجية ، أو المواد المأخوذة من جسم الإنسان - كالدم والبول والأنسجة وغيرها. ويُلزم هذا الباحثين الذين يستخدمون العينات البيولوجية باتباع المتطلبات الأكثر صرامة لإجراء البحوث على البشر. ويكمن الأساس المنطقي لذلك في ازدياد خطر إعادة تحديد هوية العينة البيولوجية. [ 7 ] وقد أكدت التعديلات النهائية هذا التنظيم. [ 8 ]

جهود إعادة تحديد الهوية

شهدت مجالات مختلفة عددًا كبيرًا من المحاولات الناجحة لإعادة تحديد الهوية. ورغم صعوبة كسر السرية بالنسبة للشخص العادي، إلا أنه بمجرد الكشف عن خطوات القيام بذلك وتعلمها، لا حاجة إلى معرفة متقدمة للوصول إلى المعلومات في قاعدة البيانات . بل أحيانًا، لا تكون الخبرة التقنية ضرورية إذا كان لدى مجموعة من الأفراد مجموعة فريدة من المعرّفات. [ 3 ]

السجلات الصحية

في منتصف التسعينيات، قررت هيئة حكومية في ولاية ماساتشوستس تُدعى "لجنة التأمين الجماعي" (GIC)، والتي كانت تتولى شراء التأمين الصحي لموظفي الولاية، إتاحة سجلات زيارات المستشفيات لأي باحث يطلبها، مجانًا. وأكدت اللجنة أن خصوصية المريض ليست موضع شك، إذ قامت بإزالة بيانات التعريف الشخصية مثل الاسم والعنوان ورقم الضمان الاجتماعي. مع ذلك، بقيت معلومات مثل الرمز البريدي وتاريخ الميلاد والجنس دون تغيير. وقد عزز حاكم ولاية ماساتشوستس آنذاك، ويليام ويلد، هذا التأكيد. وقد كرست لاتانيا سويني ، وهي طالبة دراسات عليا في ذلك الوقت، جهودها للبحث عن سجلات الحاكم في بيانات اللجنة. وبدمج بيانات اللجنة مع قاعدة بيانات الناخبين لمدينة كامبريدج، التي اشترتها مقابل 20 دولارًا، تمكنت من اكتشاف سجل الحاكم ويلد بسهولة. [ 9 ]

في عام 1997، نجح باحث في إزالة إخفاء الهوية عن السجلات الطبية باستخدام قواعد بيانات الناخبين. [ 3 ]

في عام 2011، استخدمت البروفيسورة لاتانيا سويني مرة أخرى سجلات زيارات المستشفيات وسجلات التصويت المجهولة في ولاية واشنطن، ونجحت في مطابقة الأفراد بنسبة 43% من الوقت. [ 10 ]

توجد خوارزميات حالية تُستخدم لإعادة تحديد هوية المريض من خلال معلومات الأدوية الموصوفة. [ 3 ]

عادات وممارسات المستهلكين

تمكن باحثان من جامعة تكساس ، أرفيند نارايانان والبروفيسور فيتالي شماتيكوف، من إعادة تحديد هوية جزء من بيانات تصنيف الأفلام المجهولة المصدر على منصة نتفليكس، وذلك بالربط بينها وبين مستخدمين محددين على موقع البث. [ 11 ] [ 12 ] [ 13 ] وقد نشرت نتفليكس هذه البيانات عام 2006 بعد إخفاء هوية المستخدمين، والذي تضمن استبدال الأسماء بأرقام عشوائية وتغيير بعض التفاصيل الشخصية. ثم قام الباحثان بكشف هوية بعض البيانات بمقارنتها بتقييمات الأفلام لمستخدمي قاعدة بيانات الأفلام على الإنترنت (IMDb) غير المجهولين. وتبين أن معلومات قليلة جدًا من قاعدة البيانات كافية لتحديد هوية المشترك. [ 3 ] وكشفت الورقة البحثية الناتجة عن ذلك عن نتائج مذهلة حول سهولة إعادة تحديد هوية مستخدمي نتفليكس. فعلى سبيل المثال، يكفي معرفة بيانات فيلمين فقط قام المستخدم بتقييمهما، بما في ذلك التقييم الدقيق وتاريخ التقييم (مع هامش خطأ ثلاثة أيام)، لتحقيق نسبة نجاح في إعادة تحديد الهوية تصل إلى 68%. [ 9 ]

في عام 2006، وبعد أن نشرت شركة AOL استعلامات بحث مستخدميها، وهي بيانات تم إخفاء هوية أصحابها قبل نشرها للعامة، نجح مراسلو صحيفة نيويورك تايمز في إعادة تحديد هوية الأفراد من خلال تحليل مجموعات من عمليات البحث التي أجراها المستخدمون المجهولون. [ 3 ] حاولت AOL إخفاء المعلومات التعريفية، بما في ذلك أسماء المستخدمين وعناوين IP، لكنها استبدلتها بأرقام تعريف فريدة للحفاظ على فائدة هذه البيانات للباحثين. بعد النشر، انكبّ المدونون على دراسة البيانات، إما في محاولة لتحديد هوية مستخدمين محددين من خلال هذا المحتوى، أو للإشارة إلى استعلامات بحث مسلية أو محبطة أو صادمة، ومن أمثلتها "كيفية قتل زوجتك"، و"الاكتئاب والإجازة المرضية"، و"صور حوادث السيارات". تمكن مراسلان، مايكل باربارو وتوم زيلر، من الوصول إلى أرملة تبلغ من العمر 62 عامًا تُدعى ثيلما أرنولد من خلال التعرف على أدلة تشير إلى هوية سجل بحث المستخدم رقم 417729. أقرت أرنولد بأنها صاحبة عمليات البحث، مما يؤكد إمكانية إعادة تحديد الهوية. [ 9 ]

بيانات الموقع

بيانات الموقع - وهي سلسلة من المواقع الجغرافية عبر الزمن تصف أماكن تواجد الشخص وتحركاته - تُعدّ فئة من البيانات الشخصية التي يصعب إخفاء هويتها. يُظهر الموقع الزيارات المتكررة لأماكن الحياة اليومية التي يرتادها الشخص بكثرة، مثل المنزل، ومكان العمل، والتسوق، والرعاية الصحية، أو أنماط قضاء أوقات الفراغ. [ 14 ] إن إزالة هوية الشخص من بيانات الموقع وحدها لا تكفي لإزالة الأنماط القابلة للتحديد، مثل أنماط التنقل، وأماكن النوم، أو أماكن العمل. من خلال ربط الإحداثيات بالعناوين، يُمكن إعادة تحديد هوية بيانات الموقع بسهولة [ 15 ] أو ربطها بسياقات الحياة الخاصة للشخص. تلعب تدفقات معلومات الموقع دورًا هامًا في إعادة بناء مُعرّفات الأشخاص من بيانات الهواتف الذكية التي تصل إليها التطبيقات. [ 16 ]

قرارات المحاكم

في عام ٢٠١٩، قام الباحثان كيرستين نويل فوكينجر والدكتور أورس جاكوب موليماتر، من جامعة زيورخ ، بتحليل قضايا المحكمة الاتحادية العليا في سويسرا لتقييم شركات الأدوية والأدوية التي تورطت في دعاوى قضائية ضد المكتب الاتحادي للصحة العامة (FOPH) بشأن قرارات تسعير الأدوية. وبشكل عام، تُخفى هوية الأطراف الخاصة المعنية (مثل شركات الأدوية) والمعلومات التي قد تكشف عن هوية هذه الأطراف (مثل أسماء الأدوية) في الأحكام القضائية السويسرية. وقد تمكن الباحثان من إعادة تحديد هوية ٨٤٪ من القضايا ذات الصلة التي تم إخفاء هوية أصحابها في المحكمة الاتحادية العليا في سويسرا، وذلك بربط المعلومات من قواعد البيانات المتاحة للجمهور. [ ١٧ ] [ ١٨ ] وقد حظي هذا الإنجاز بتغطية إعلامية واسعة، وأثار نقاشًا حول جدوى إخفاء هوية أصحاب القضايا وكيفية القيام بذلك. [ ١٩ ] [ ٢٠ ]

المخاوف والعواقب

في عام 1997، توصلت لاتانيا سويني، من خلال دراسة سجلات التعداد السكاني، إلى أنه يمكن تحديد هوية ما يصل إلى 87% من سكان الولايات المتحدة باستخدام مزيج من الرمز البريدي المكون من 5 أرقام ، والجنس، وتاريخ الميلاد. [ 21 ] [ 22 ]

إن إعادة تحديد الهوية غير المصرح بها على أساس هذه التركيبات لا تتطلب الوصول إلى "معلومات إضافية" محفوظة بشكل منفصل تخضع لسيطرة مراقب البيانات، كما هو مطلوب الآن لإخفاء الهوية المتوافق مع اللائحة العامة لحماية البيانات.

الأفراد الذين تُعاد هوية بياناتهم معرضون أيضًا لخطر بيع معلوماتهم، مع ربط هويتهم بها، إلى منظمات لا يرغبون في امتلاكها معلومات خاصة عن شؤونهم المالية أو الصحية أو تفضيلاتهم. وقد يُسبب نشر هذه البيانات قلقًا أو خجلًا أو إحراجًا. وبمجرد انتهاك خصوصية الفرد نتيجة إعادة تحديد هويته، يصبح حدوث انتهاكات مستقبلية أسهل بكثير: فبمجرد الربط بين معلومة ما وهوية الشخص الحقيقية، فإن أي ارتباط بين هذه المعلومة وهوية مجهولة الهوية يُفقد الشخص خصوصيته. [ 3 ]

قد يؤدي إعادة تحديد الهوية إلى تعريض الشركات والمؤسسات التي تعهدت بضمان عدم الكشف عن الهوية لمسؤولية تقصيرية متزايدة ، ويتسبب في انتهاكها لسياساتها الداخلية، وسياسات الخصوصية العامة، والقوانين المحلية والاتحادية، مثل القوانين المتعلقة بالسرية المالية أو الخصوصية الطبية ، وذلك من خلال الكشف عن معلومات لأطراف ثالثة يمكنها تحديد هوية المستخدمين بعد إعادة تحديد الهوية. [ 3 ]

العلاجات

ولمعالجة مخاطر إعادة تحديد الهوية، تم اقتراح العديد من المقترحات:

  • معايير أعلى وتعريف موحد لإخفاء الهوية مع الحفاظ على فائدة البيانات: يجب أن يوازن تعريف إخفاء الهوية بين حماية الخصوصية لتقليل مخاطر إعادة تحديد الهوية ورفض الشركات حذف البيانات [ 23 ].
  • تعزيز حماية خصوصية المعلومات المجهولة [ 3 ]
  • تشديد إجراءات الأمان لقواعد البيانات التي تخزن معلومات مجهولة المصدر [ 3 ]
  • حظر قوي لإعادة تحديد الهوية الخبيثة، وإقرار تشريعات أوسع لمكافحة التمييز وحماية الخصوصية تضمن حماية الخصوصية وتشجع المشاركة في مشاريع ومساعي تبادل البيانات، بالإضافة إلى وضع معايير موحدة لحماية البيانات في الأوساط الأكاديمية، مثل المجتمع العلمي، من أجل تقليل انتهاكات الخصوصية [ 24 ].
  • وضع سياسات الإفصاح عن البيانات: التأكد من دقة الخطاب المتعلق بإخفاء الهوية، وصياغة عقود تحظر محاولات إعادة تحديد الهوية ونشر المعلومات الحساسة، وإنشاء بيئات بيانات محمية، واستخدام استراتيجيات قائمة على البيانات لمواءمة معايير الحماية المطلوبة مع مستوى المخاطر. [ 25 ]
  • تطبيق الخصوصية التفاضلية على مجموعات البيانات المطلوبة
  • توليد بيانات اصطناعية تُظهر الخصائص الإحصائية للبيانات الأولية، دون السماح بتحديد هوية الأفراد الحقيقيين.

رغم الدعوات إلى حظر تام لإعادة تحديد الهوية، إلا أن إنفاذ هذا الحظر سيكون صعباً. مع ذلك، توجد سبل أمام المشرعين لمكافحة محاولات إعادة تحديد الهوية ومعاقبة مرتكبيها عند كشفها: كربط الحظر بعقوبات أشدّ وتفعيل إنفاذ أقوى من قبل لجنة التجارة الفيدرالية ومكتب التحقيقات الفيدرالي ؛ ومنح ضحايا إعادة تحديد الهوية حقّ مقاضاة من يقومون بذلك؛ وإلزام الجهات التي تستخدم البيانات المجهولة وتحللها بتسجيل سجلات التدقيق البرمجي. كما يمكن فرض حظر محدود النطاق على متلقّي قواعد بيانات معينة موثوق بهم، مثل جامعي البيانات الحكوميين أو الباحثين. سيكون هذا الحظر أسهل بكثير في الإنفاذ، وقد يثني عن إعادة تحديد الهوية. [ 9 ]

أمثلة على إزالة إخفاء الهوية

  • قام باحثون من معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا وجامعة لوفان الكاثوليكية في بلجيكا بتحليل بيانات 1.5  مليون مستخدم للهواتف المحمولة في دولة أوروبية صغيرة على مدى 15  شهرًا، ووجدوا أن أربع نقاط مرجعية فقط، بدقة مكانية وزمنية منخفضة نسبيًا، كانت كافية لتحديد هوية 95% منهم بدقة. بعبارة أخرى، لاستخراج معلومات الموقع الكاملة لشخص واحد من مجموعة بيانات "مجهولة المصدر" تضم أكثر من مليون شخص، كل ما عليك فعله هو وضعه على بُعد بضع مئات من الأمتار من جهاز إرسال هاتف محمول، في وقت ما خلال ساعة واحدة، أربع مرات في عام واحد. من المحتمل أن توفر بضع تغريدات على تويتر جميع المعلومات المطلوبة، إذا احتوت على معلومات محددة حول مكان وجود الشخص. [ 26 ]
  • نُفيد هنا بإمكانية استخلاص ألقاب العائلات من الجينومات الشخصية عن طريق تحليل التكرارات القصيرة المتتالية على الكروموسوم Y (Y-STRs) والاستعلام عن قواعد بيانات علم الأنساب الجيني الترفيهي. ونُبين أن الجمع بين لقب العائلة وأنواع أخرى من البيانات الوصفية، مثل العمر والولاية، يُمكن استخدامه لتحديد هوية الشخص المستهدف بدقة. [ 27 ]

انظر أيضاً

مراجع

  1. ↑ بيدرسن، توربن (2005). "HTTPS، HTTPS الآمن". موسوعة التشفير والأمن . ص 268-269 . doi : 10.1007/0-387-23483-7_189 . ISBN  978-0-387-23473-1.
  2. ↑ ريتشاردسون، فيكتور؛ ميلام، سالي؛ كرايسلر، دينيس (أبريل 2015). "هل مشاركة البيانات غير المُعرِّفة للهوية قانونية؟ حالة قوانين سرية الصحة العامة وتفاعلها مع تقنيات الحد من الإفصاح الإحصائي". مجلة القانون والطب والأخلاق . 43 (1_ملحق): 83-86 . doi : 10.1111/jlme.12224 . hdl : 2027.42 / 111074AA . ISSN 1073-1105 . PMID 25846173. S2CID 9384220 .   
  3. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 بورتر، كريستين (2008). "الدستوري والتنظيمي: البيانات غير المُعرِّفة للهوية واستخراج بيانات الطرف الثالث: خطر إعادة تحديد هوية المعلومات الشخصية" . مجلة شيدلر للقانون والتجارة والتكنولوجيا . 5 (1).
  4. ↑ بيلتز، ريتشارد (2009). "من البرج العاجي إلى البيت الزجاجي: الوصول إلى سجلات القبول في الجامعات العامة "المجهولة الهوية" لدراسة التمييز الإيجابي" (ملف PDF) . مجلة هارفارد بلاك ليتر للقانون . 25 : 181-197 . SSRN 1495788 . 
  5. ↑ هوفمان، شارونا (2015). "علم المواطن: قانون وأخلاقيات الوصول العام إلى البيانات الطبية الضخمة". مجلة بيركلي لقانون التكنولوجيا . doi : 10.15779/Z385Z78 .
  6. ↑ غرينبيرغ، يلينا (2016). "تطورات القضايا الحديثة: تزايد الاعتراف بـ"خطر الضرر" كإصابة كافية لتبرير الأهلية في دعاوى انتهاك البيانات الطبية الجماعية". المجلة الأمريكية للقانون والطب . 42 (1): 210-214 . doi : 10.1177/0098858816644723 . PMID 27263268. S2CID 77790820 .  
  7. ↑ غرودن، سامانثا؛ مارتن، سمر؛ ميريل، ريبيكا (2016). "التغييرات المقترحة على القاعدة العامة: هل هي مواجهة بين حقوق المرضى والتقدم العلمي؟" . مجلة قانون الصحة وعلوم الحياة . 9 (3).
  8. ↑ 24 CFR § .104 2017.
  9. 1 2 3 4 أوم، بول (أغسطس 2010). "الوعود الكاذبة بشأن الخصوصية: الرد على الفشل المفاجئ لإخفاء الهوية" . مجلة يو سي إل إيه للقانون . 57 (6): 1701-1777 . ISSN 0041-5650 . OCLC 670569859 – عبر EBSCO.  
  10. ↑ سويني، لاتانيا (28 سبتمبر 2015). "لا يعلم بذلك إلا أنت وطبيبك وكثيرون غيركم" . مجلة العلوم والتكنولوجيا . 2015092903. تاريخ الاسترجاع: 12 يوليو 2024 .
  11. ↑ راوس، مارغريت. "إزالة إخفاء الهوية (إزالة إخفاء الهوية)" . WhatIs.com . تم الاسترجاع في 19 يناير 2014 .
  12. ↑ نارايانان، أرفيند؛ شماتيكوف، فيتالي. "إزالة الهوية القوية لمجموعات البيانات الكبيرة المتفرقة" (ملف PDF) . تم الاطلاع عليه بتاريخ 19 يناير 2014 .
  13. ↑ نارايانان، أرفيند؛ شماتيكوف، فيتالي (22 نوفمبر 2007). "كيفية كسر إخفاء هوية مجموعة بيانات جائزة نتفليكس". arXiv : cs/0610105 .
  14. ↑ فريتش، لوثار (2008)، "التنميط وخدمات تحديد الموقع الجغرافي"، تنميط المواطن الأوروبي ، سبرينغر هولندا، ص 147-168 ، doi : 10.1007/978-1-4020-6914-7_8 ، ISBN  978-1-4020-6913-0
  15. ↑ روشيه، لوك؛ هندريكس، جوليان م.؛ دي مونتجوي، إيف-ألكسندر (23 يوليو 2019). "تقدير نجاح إعادة تحديد الهوية في مجموعات البيانات غير المكتملة باستخدام النماذج التوليدية" . نيتشر كوميونيكيشنز . 10 (1): 3069. Bibcode : 2019NatCo..10.3069R . doi : 10.1038/ s41467-019-10933-3 . ISSN 2041-1723 . PMC 6650473. PMID 31337762 .   
  16. ^ فريتش، لوثار؛ مؤمن، نورول (2017). الهويات الجزئية المشتقة الناتجة عن أذونات التطبيق . Gesellschaft für Informatik، بون. رقم ISBN 978-3-88579-671-8.
  17. ^ فوكنجر / مولماتر، كيرستين نويل / أورس جاكوب (2 سبتمبر 2019). "تحديد الهوية من خلال تغطية الأصول من خلال "الربط" من البيانات (البنكية)" . جوسليتر (990).
  18. ↑ فوكنجر / موهليماتر، كيرستين نويل / أورس جاكوب. "إعادة تحديد الهوية من خلال خدمات التأمين من خلال "الربط" من البيانات (البنكية)" .
  19. ↑ تشاندلر، سيمون (4 سبتمبر 2019). "باحثون يستخدمون البيانات الضخمة والذكاء الاصطناعي لإزالة السرية القانونية" . فوربس . تم الاطلاع عليه بتاريخ 10 ديسمبر 2019 .
  20. ↑ "SRF Tagesschau" . هيئة الإذاعة والتلفزيون السويسرية (SRF). 2 سبتمبر 2019. تم الاطلاع عليه بتاريخ 10 ديسمبر 2019 .
  21. ↑ "ما مدى تميزي؟" . مختبر خصوصية البيانات، جامعة هارفارد . تم الاطلاع عليه بتاريخ 22 يوليو 2021 .
  22. ↑ سويني، لاتانيا. "البيانات الديموغرافية البسيطة غالباً ما تحدد هوية الأشخاص بشكل فريد" (ملف PDF) . جامعة كارنيجي ميلون، ورقة عمل خصوصية البيانات رقم 3. تم الاطلاع عليها بتاريخ 22 يوليو 2021 .
  23. ↑ لاغوس، ياني (2014). "إزالة الطابع الشخصي من البيانات: فهم مفهوم إخفاء الهوية" (ملف PDF) . مجلة إنديانا للقانون . 48 : 187-203 . ISSN 2169-320X . OCLC 56050778 .  
  24. ↑ سيجين، آن (صيف 2015). "جينوم من هذا؟: إعادة تحديد الهوية وحماية الخصوصية في علم الجينوم العام والتشاركي" . مجلة سان دييغو للقانون . 52 (3): 751-806 . ISSN 2994-9599 . OCLC 47865544 .  
  25. ↑ روبنشتاين، إيرا س.؛ هارتزوغ، وودرو (يونيو 2016). "إخفاء الهوية والمخاطر" . مجلة واشنطن للقانون . 91 (2): 703-760 . ISSN 0043-0617 . OCLC 3899779 – عبر EBSCO.  
  26. ↑ هارديستي، لاري (27 مارس 2013). "ما مدى صعوبة 'كشف هوية' بيانات الهواتف المحمولة؟" . أخبار معهد ماساتشوستس للتكنولوجيا . تم الاطلاع عليه بتاريخ 14 يناير 2015 .
  27. ↑ ميليسا جيمريك؛ إيمي إل. ماكغواير؛ ديفيد غولان؛ إران هالبرين؛ يانيف إيرليخ (18 يناير 2013). "تحديد الجينومات الشخصية من خلال استنتاج اسم العائلة". مجلة ساينس . 339 (6117): 321-324 . رمز Bibcode : 2013Sci...339..321G . doi : 10.1126/SCIENCE.1229566 . ISSN 0036-8075 . PMID 23329047. Wikidata Q29619963 .