纽约时报对广告SDK收集手机定位数据的调查揭示：
数据采集的广泛性
多款流行应用内嵌广告SDK，未经用户充分告知即持续采集精确定位数据。
数据买卖链条
这些定位数据通过中间商交易，最终被广告商、数据经纪人用以精准营销，甚至身份重建。
重识别技术应用
利用机器学习分析用户运动轨迹、位置停留点等，将匿名定位数据映射到具体个人，甚至预测用户行为。
隐私泄露风险
这不仅侵犯个人隐私，还可能被用于行为监控、社会信用评估等敏感领域。
二十一、跨数据源交叉比对：多重匿名无效化
匿名数据如果单独使用，安全性尚可，但结合其他数据源后风险陡增。
社交媒体数据
用户在社交网络公开的地理签到、照片、活动时间，与匿名轨迹数据一结合，极易锁定身份。
公开数据库
政府公开的登记信息、选民名单、房产记录等，提供丰富的辅助信息。
商业数据
电商购物记录、信用卡消费数据为身份重识别提供更多维度。
多源数据融合技术让传统匿名措施形同虚设，强调了隐私保护需“全链条”覆盖的必要性。
二十二、AI助力下的身份图谱自动重建
人工智能为重新识别提供了强大助力：
深度学习模型
训练神经网络识别复杂的行为模 線上商店 式和时间空间关系，实现高精度匹配。
图神经网络（GNN）
构建用户之间的关系图，自动发现隐蔽关联。
自动化特征工程
AI自动从海量数据中提取最具区分度的特征，提高识别效率。
攻击模拟与防御
利用生成式模型模拟攻击场景，测试匿名数据安全性，推动防护技术完善。