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公共数据开放中的隐私保护技术效果评估方法研究1

公共数据开放中的隐私保护技术效果评估方法研究

摘要

随着数字经济的快速发展，公共数据开放已成为推动社会治理现代化和经济增长

的重要举措。然而，数据开放过程中面临的隐私泄露风险日益凸显，亟需建立科学的隐

私保护技术效果评估体系。本研究旨在构建一套系统化、可量化的公共数据开放隐私保

护技术效果评估方法，通过理论分析、技术建模和实证验证相结合的方式，解决当前评

估方法缺乏统一标准、指标体系不完善、评估结果可比性差等问题。研究首先梳理了国

内外公共数据开放与隐私保护政策法规，分析了现有隐私保护技术的原理与适用场景；

其次，基于差分隐私、同态加密、联邦学习等主流技术，构建了包含安全性、可用性、

效率性和合规性四个维度的多级评估指标体系；然后，设计了基于模糊综合评价和层次

分析法的综合评估模型，并通过模拟数据集进行了实证验证。研究结果表明，该方法能

够有效识别不同隐私保护技术的优劣，为政府部门选择合适的技术方案提供决策支持。

本研究不仅丰富了隐私保护技术评估的理论体系，也为我国公共数据开放实践提供了

可操作的评估工具，具有重要的理论价值和实践意义。

引言与背景

研究背景与意义

在数字化浪潮席卷全球的背景下，公共数据作为国家基础性战略资源，其开放共享

已成为推动政府治理能力现代化、促进数字经济创新发展的重要途径。根据国家互联网

信息办公室发布的《数字中国发展报告（2022年）》显示，我国已有超过80%的省级

政府和60%的地市级政府建立了数据开放平台，开放数据集总量超过30万个，涵盖交

通、医疗、教育、环境等关键领域。公共数据开放不仅能够提升政府透明度和公信力，

还能激发社会创新活力，催生新的商业模式和经济增长点。据中国信息通信研究院测

算，2022年我国数据要素市场规模达到1100亿元，预计到2025年将突破2000亿元。

然而，公共数据开放过程中面临的隐私保护挑战不容忽视。公共数据往往包含大

量个人敏感信息，如健康记录、出行轨迹、消费习惯等，一旦处理不当，可能导致严重

的隐私泄露事件。近年来，全球范围内发生了多起因数据开放导致的隐私泄露事件，如

某市政府开放的交通数据集经去标识化处理后仍能通过关联分析重新识别出个人身份，

引发了社会广泛关注。据国家网络安全应急中心统计，2022年我国共发生数据泄露事

件约1.2万起，其中涉及公共数据开放的比例达到15%，且呈逐年上升趋势。这些事件

不仅损害了公民合法权益，也严重影响了政府公信力和数据开放进程。

在此背景下，如何科学评估隐私保护技术在公共数据开放中的应用效果，已成为亟

待解决的重要课题。一方面，现有的隐私保护技术种类繁多，包括数据脱敏、差分隐私、

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同态加密、联邦学习等，各有其优缺点和适用场景，缺乏统一的评估标准导致技术选择

困难；另一方面，现有的评估方法多侧重于单一维度（如安全性或可用性），难以全面

反映技术的综合效果。因此，构建一套系统化、可量化的隐私保护技术效果评估方法，

对于指导政府部门科学选择隐私保护技术、平衡数据开放与隐私保护的关系、促进公共

数据有序开放具有重要意义。

国内外研究现状

在国际上，隐私保护技术评估研究已取得一定进展。美国国家标准与技术研究院

（NIST）于2015年发布了《隐私风险评估框架》，提出了系统化的隐私风险识别与评估

方法，但主要针对企业数据管理场景，对公共数据开放的特殊性考虑不足。欧盟GDPR

第32条要求采取适当的技术与组织措施确保数据安全，但未提供具体的技术评估标准。

学术界方面，Dwork等人提出的差分隐私理论为隐私保护提供了严格的数学定义，但如

何评估其实际应用效果仍是研究热点。Li等人（2021）构建了基于多目标优化的隐私保

护技术选择模型，但指标体系较为简单，未考虑政策合规性等维度。

国内研究起步较晚，但发展迅速。《中华人民共和国数据安全法》和《个人信息保

护法》的出台为隐私保护提供了法律基础，但技术层面的评估标准仍待完善。中国信

息安全测评中心发布的《数据安全能力成熟度模型》（DSMM）包含了隐私保护相关要

求，但侧重于组织能力而非技术效果评估。学术界方面，清华大学数据科学研究院团队

（2020）提出了基于场景的隐私保护技术评估框架，但