🔑 名詞卡
K-匿名（K-Anonymity）
🎯 定義
確保每筆紀錄至少與其他 K-1 筆紀錄在準識別欄位（如年齡、性別）上相同的隱私強化技術，降低個體識別風險。
重點／應用
K-匿名 → L-多樣性 → T-接近性 是遞進強化的隱私保護技術鏈：
| 技術 | 額外要求 |
|---|---|
| K-匿名 | 每筆紀錄至少與 K-1 筆在準識別欄位上相同 |
| L-多樣性（L-Diversity） | 每群組敏感欄位至少有 L 種不同值，避免屬性推測 |
| T-接近性（T-Closeness） | 群組內敏感欄位分佈需與全體資料集相近，防止分佈偏差推測個體特徵 |
限制：K 值過大可能降低資料精度；對非結構化資料（文字、影像）適用性有限。
記憶技巧
「K-匿名確保『數量夠多』、L-多樣性確保『種類夠多』、T-接近性確保『分佈夠像』」。
易混淆
- vs 隱私影響評估：K-匿名是具體的資料層面「匿名化技術」；PIA 是整體治理「評估流程」。
📖 課文原文「K-匿名（K-Anonymity）：確保每筆紀錄至少與其他 K-1 筆紀錄在準識別欄位（如年齡、性別）上相同，降低個體識別風險。」