为了对向量进行匿名化以符合 GDPR 和 CCPA 规定，您需要确保即使与其他信息结合，数据也无法追溯到个人。向量（例如来自机器学习模型的嵌入）通常编码了源自个人数据（例如用户行为或偏好）的模式，因此匿名化需要修改它们以打破这种联系。常见的技术包括添加噪声（差分隐私）、聚合数据以及转换向量以移除可识别特征。例如，通过向向量值注入校准噪声（例如拉普拉斯或高斯噪声）应用差分隐私，可以保留统计效用，同时掩盖个人贡献。类似地，PCA 等降维方法可以去除可能与个人标识符相关的特征。目标是确保即使有人获得了这些向量，他们也无法对其进行逆向工程以识别个人。
一个关键区别在于假名化和真正匿名化。根据 GDPR，如果假名化数据（例如用令牌替换姓名）仍可能被重新识别，则仍被视为个人数据，因此您采用的方法必须是不可逆的。对于向量而言，这意味着使用永久移除或模糊可识别信息的技术。例如，您可能不是对用户 ID 进行哈希处理（这可以通过查找表逆向还原），而是将用户向量聚合成组级别平均值，或以阻止重建原始数据的方式应用噪声。另一种方法是使用不可逆转换进行令牌化——例如截断向量维度或应用不可逆函数（例如将浮点值量化为整数）。避免使用保留与原始数据映射的方法，例如加密或可逆编码，因为这些方法不符合 GDPR/CCPA 对真正匿名化的要求。
验证是确保合规性的关键。通过使用辅助数据或统计方法尝试重新识别攻击来测试匿名化向量。例如，如果向量代表用户偏好，尝试使用外部数据集将它们链接到已知的用户配置文件。如果匿名化有效，攻击应该失败。k-匿名性检查（确保每个向量至少与其他 k 个向量无法区分）或测量扰动后的熵等工具可以量化隐私风险。实际上，推荐系统可以使用差分隐私嵌入来模糊个体用户特征，而 NLP 模型可以将 PCA 应用于词向量以去除人口统计学偏见。务必记录匿名化过程，包括所选技术的理由和验证结果，以便在审计期间证明合规性。随着数据或用例的发展，定期审查方法，因为静态方法可能随着时间的推移变得脆弱。