單列並不能定位個人，但是多列資訊可用來潛在的識別某個人，這些列被稱為半識別列，如郵編號，生日及性別等。美國的乙份研究**稱，僅使用郵編號，生日和性別資訊即可識別87%的美國人[3]。
包含使用者敏感資訊的列，如交易數額，疾病以及收入等。
其他不包含使用者敏感資訊的列。
屬性洩露，當資料使用人員根據其訪問的資料表了解到某個人新的屬性資訊時，稱為屬性洩露。個人標識洩露肯定會導致屬性洩露，但屬性洩露也有可能單獨發生。
成員關係洩露。當資料使用人員可以確認某個人的資料存在於資料表中時，稱為成員關係洩露。成員關係洩露相對風險較小，個人標識洩露與屬性洩露肯定意味著成員關係洩露，但成員關係洩露也有可能單獨發生。
背景知識攻擊。對於圖二半標識列泛化後的資料集，假如攻擊者知道alice郵編為47673，年齡為36，則alice一定對應於後面三條記錄，如果攻擊者知道alice患有心臟病的機率很小，則能判斷alice很有可能患有癌症。
例如，對於hiv的測試資料，測試結果列可能為陰性或是陽性。對於10000條記錄，可能99%的記錄都是陰性的，只有1%是陽性的。對於使用者來說兩種不同的測試結果敏感程度也是不同的，測試結果為陰性的使用者可能不介意其他人看到他的測試結果，但是測試結果為陽性的使用者可能更希望對別人保密。為了生成2-deversity的測試資料集，會丟失大量的資訊，降低資料分析挖掘的價值。
l-diversity標準無法防禦特定型別的屬性資料洩露。
可管理。結合大資料平台的使用者認證體系，許可權管理體系，以及隱私資料不同保護級別的許可權管理體系，實現對隱私資料基於審批的資料訪問機制。結合公司制度，規範，法務等管理，實現在盡可能保護使用者隱私資料，減少資料洩露風險的前提下，最大化保留資料分析挖掘的價值。
可審計。對資料的訪問要保證可回溯，可審計，當發生資料洩露時，要保證能夠通過審計日誌找到對應的洩露人員。
資料脫敏技術
敏感資料 如信用卡號碼 個人識別資訊 如社會安全號碼 醫療診斷和甚至非個人的敏感資料 例如公司財務資訊和智財權 的 是由於企業員工和外部人士濫用職權或工作失誤所致。資料脫敏技術的目是通過從客戶端隱藏敏感資料，以防止這些資料的濫用。技術 商提供了多種資料脫敏技術，例如用相似的字元替代一些字段 用遮蔽字...
資料脫敏問題
上面說到，在 涉及客戶安全資料或者一些商業性敏感資料的情況下 對資料進行改造，說明我們要進行改造的資料是涉及到使用者或者企業資料的安全，進行資料脫敏其實就是對這些資料進行加密，防止洩露。對於脫敏的程度，一般來說只要處理到無法推斷原有的資訊，不會造成資訊洩露即可，如果修改過多，容易導致丟失資料原有特性...
Oracle資料脫敏
簡介 所有涉及客戶資訊 姓名 聯絡 電子郵件位址 住址 收件位址 身份證號 護照號 信用卡號 的系統均不得在開發資料庫 測試資料庫中保留真實資料，均要進行資料脫敏。下邊直接進入正題,oracle資料處理 1.手機號脫敏 update table set 列 case when 列 is notnul...