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随机化（Randomization）
随机化是通过随机替换、删除或修改数据条目，使数据集变得不确定。例如将用户的性别标签随机变更10%的比例。

应用场景：保护敏感分类标签，训练机器学习模型时使用。

区别于扰动：扰动多用于数值型数据，随机化更广泛于类别型数据。

方法 隐私保护强度 数据可用性 应用场景 主要风险
哈希 中 高 标识符伪匿名 可能被破解，需加盐处理
泛化 中 中 分类数据模糊处理 过度泛化导致数据失真
扰动 高 中高 统计数据、差分隐私应用 噪声过大影响结果准确性
分组化 高 中低 群体行为分析 个体信息不可用
随机化 中 中 类别标签隐私保护 随机过度影响模型训练质量

企业根据业务需求，通常会结合多种方法，构建多层匿名保护机制。

六、企业手机数据匿名化处理流程示例
以一家互联网企业为例，手机数据匿名化流程如下：

数据采集：收集手机号、设备ID、地理位置、操作记录等原始数据；

预处理：

删除姓名、身份证号等直接个人信息；

对手机号进行哈希加盐处理；

泛化处理：

将地理位置 線上商店 精度从街道级降至市级；

年龄转换为年龄段；

扰动处理：

对消费金额添加微小随机噪声，保护交易隐私；

分组汇总：

汇总行为数据，提供给数据分析团队；

数据访问权限控制：

建立权限分层，确保仅特定岗位能访问原始数据；

监控与审计：

对数据处理操作做全链路日志，防止滥用。