k-匿名化

同じ属性の組合せをもつ人がデータ中に必ずk人以上存在するように加工し、個人を特定できないようにする匿名化手法。kが大きいほど安全性は高まるが、データの有用性は下がる。

公開するデータについて、同じ属性の組合せを持つレコードが必ずk件以上存在するように一般化や削除を行い、個人を特定できないようにする手法。kが大きいほど安全性は高まるが、データの有用性は下がる。

同じ属性の組合せを持つレコードが必ずk件以上存在するようにデータを加工し、個人の特定を困難にする手法。kの値が大きいほど安全性は高まるが、データの有用性は下がる。

年齢、性別、郵便番号など、組み合わせると個人を特定し得る属性（準識別子）について、同じ値の組合せを持つレコードがどれもk件以上になるように、値の一般化（年齢を年代にするなど）や削除を行う匿名化の手法。外部の情報と照合されても、少なくともk人のうちの誰かまでしか絞り込めない。同じ組合せの人がみな同じ病名を持つ場合などは属性が推測されるため、l-多様性などの考え方で補う。

個人データを匿名化・秘匿化する一般的な手法で、削除する単位が異なる。項目削除は氏名など特定の属性（列）を全レコードから削除し、レコード削除は珍しい属性値を持つなど個人を特定されやすいレコード（行）全体を削除し、セル削除は特定のレコードの特定の値だけを削除する。削除しすぎるとデータの有用性が下がるため、ほかの手法と組み合わせて用いる。

個人データを匿名化する一般的な手法の一つで、極端に大きい値または小さい値を、ある閾値でまとめて置き換えること。例えば年齢が90歳以上の値をすべて「90歳以上」とし、少数で特定されやすい外れ値を持つ人の特定を防ぐ。上側をまとめるのがトップコーディング、下側をまとめるのがボトムコーディング。

通常の検索エンジンでは見つからず、Torなどの匿名化技術を使った専用のソフトウェアでなければ接続できないWebサイト群。窃取された認証情報や個人情報、マルウェアや攻撃サービスの売買、ランサムウェア攻撃者のリークサイトなどに使われ、脅威インテリジェンスの収集対象にもなる。

ある主張が正しいことを、その主張の根拠となる秘密の情報そのものは一切明かさずに相手に証明する暗号技術。例えば、パスワードを送らずにパスワードを知っていることを示したり、生年月日を明かさずに成人であることを示したりでき、認証、ブロックチェーン、プライバシーの保護に応用される。

システムやサービスの企画・設計の段階から、プライバシーを保護する仕組みを組み込んでおく考え方。カナダ・オンタリオ州の情報・プライバシー・コミッショナーだったアン・カブキアンが提唱し、問題が起きてからではなく事前に対策する、初期設定でプライバシーを守る、などの7原則からなる。

データの一部を伏字や別の値に置き換えて、元の値が分からないようにする手法。クレジットカード番号の下4桁以外を「*」で隠して表示する場合や、本番データの個人情報を架空の値に置き換えてテスト用のデータを作る場合などに使う。