中国信通院：数据清洗、去标识化、匿名化业务规程（试行）（2023）（51页）.pdf

1、中国信息通信研究院产业与规划研究所北京国际大数据交易所2023年11月数据清洗数据清洗、去标识化去标识化、匿名化匿名化业务规程（试行）业务规程（试行）版权声明版权声明本报告版权属于中国信息通信研究院、北京国际大数据交易有限公司，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院、北京国际大数据交易有限公司”。违反上述声明者，编者将追究其相关法律责任。本报告版权属于中国信息通信研究院、北京国际大数据交易有限公司，并受法律保护。转载、摘编或利用其它方式使用本报告文字或者观点的，应注明“来源：中国信息通信研究院、北京国际大数据交易有限公司”。违反上述声明

2、者，编者将追究其相关法律责任。前言前言为规范数据处理行为，指导组织正确开展数据清洗、去标识化、匿名化处理等业务活动及相应的技术测试评估，支撑数据共享、交易、开放等流通活动合规、有序进行，激活数据要素市场，依据个人信息保护法数据安全法，结合 北京市数字经济促进条例 北京市数字经济全产业链开放发展行动方案等法规政策要求，在北京市经济和信息化局指导下，中国信息通信研究院产业与规划研究所、北京国际大数据交易所联合编制本报告。组织依据法律法规要求及相关业务场景需要，对其控制的数据资源进行清洗、去标识化、匿名化处理，是为满足数据处理目的对原始数据逐步深入加工改造的过程，是提升数据可用性和安全性的关键数据处

3、理活动。本报告以业务操作规程形式为组织提供数据清洗、去标识化、匿名化处理的流程和方法指引，可以作为组织提升自身数据质量和可用性的指引方法，作为数据交易中介机构审核交易数据合规性、安全性和可流通性的参考规则，以及作为相关认证、检测机构结合应用场景针对相关技术进行安全测试评估的评价工具，支持、鼓励数据加工、咨询、安全、检测、认证等第三方数据服务机构发展。本报告所描述的技术方法适用于广义的数据范畴，包括但不限于个人数据、企业数据、物联网数据等，但特殊数据类型需要遵守相应的特别管理要求。本报告所描述的数据清洗、去标识化、匿名化处理，是基于数据资源的加工处理过程。有“数”才能对“数”进行处理，通过采集、

4、标识、编码形成数据资源，是对数据进行清洗、去标识化、匿名化处理的前提。前者是形成数据的基础，后者是维护数据质量和安全的关键。本报告主要描述各数据处理活动的基本原理和通用技术方法，需要结合实际场景具体适用。本报告所引用的部分技术方法参考了GB/T 37964-2019 信息安全技术 个人信息去标识化指南等相关标准指南，在此基础上，结合个人信息保护法等法律法规的界定，根据技术特性和处理效果，对去标识化技术和匿名化技术进行了区分。本报告所描述的相关技术方法仍在不断丰富、演进和迭代，相关应用场景也在不断发展变化，本报告将持续跟踪观察，适时更新、补充、调整和校正。欢迎各组织积极反馈技术适用情况和建议，提

5、供技术适用场景和实践案例。目录目录一、处理目标及相互关系.1（一）数据清洗是数据可用的保障.1（二）去标识化是数据脱敏的关键.1（三）匿名化是去标识化的强化.2二、数据处理原则.4（一）合法合规.4（二）安全优先.4（三）平衡效用.4（四）技管结合.4（五）有效溯源.5三、数据清洗规程.5（一）处理目的.5（二）处理流程.6（三）常见技术方法.9四、数据去标识化规程.12（一）处理目的.12（二）处理流程.13（三）常见技术方法.18五、数据匿名化规程.21（一）处理目的.21（二）处理流程.21（三）常见技术方法.25六、数据处理环境要求.29（一）管理制度要求.29（二）技术能力要求.30

6、（三）人员能力要求.30（四）过程控制要求.30（五）事故管理要求.31附件一：常见直接标识符和准标识符示例.32附件二：常见标识符的去标识化或匿名化参考.36附件三：部分数据处理技术方法应用建议.40参考资料.43表 目 录表 目 录表 1数据清洗、去标识化、匿名化处理的技术特点和差异.3数据清洗、去标识化、匿名化业务规程（试行）1习近平总书记在 2023 年中国国际服务贸易交易会全球服务贸易峰会上发表视频致辞指出，要“推动数据基础制度先行先试改革”。中共中央 国务院关于构建数据基础制度 更好发挥数据要素作用的意见要求“创新技术手段，推动个人信息匿名化处理”。规范数据清洗、去标识化、匿名化处