Återidentifikationsfunktioner

Återidentifikationsfunktioner är ett begrepp inom data- och integritetsskydd som beskriver hur en anonymiserad post kan kopplas till en verklig individ. En återidentifikationsfunktion tar vanligtvis en anonymiserad post som indata och returnerar antingen en uppsättning möjliga identiteter eller en sannolikhetsfördelning över vilka identiteter som kan ligga bakom posten, givet viss bakgrundsinformation om angriparen och databasen.

Användningsområdet är främst riskbedömning vid offentliggörande eller delning av data. Genom att modellera hur en anonymisering kan resultera i identifikation kan man analysera hur starkt olika skyddsåtgärder står inför re-identifikationsattacker. Funktionen används ofta i samband med begrepp som k-anonymitet, l-diversitet och differential privacy för att förstå risknivåer under olika antaganden om angriparens kunskap.

Egna egenskaper hos återidentifikationsfunktioner inkluderar hur mycket bakgrundsinformation som krävs för att skriva över anonymiteten och hur stor mängd av möjliga identiteter som återstår efter anonymisering. En strikt återidentifikationsfunktion kan visa att ett anonymiserat datapaket fortfarande leder till liten eller stor risk beroende på datafältens granularitet och external data.

Begränsningar inkluderar att resultaten beror på antaganden om angriparens kunskap och tillgång till externa källor. Dessa funktioner används främst som analytiska verktyg för riskbedömning och stöd i beslut om lämpliga skyddsåtgärder vid datadelning och publicering. Se även re-identifikation, anonymisering och privatlivsskydd.