马赛克效应

马赛克效应指在信息和数据处理过程中，来自不同来源的非敏感数据被组合后，意外地揭示出敏感或机密信息的现象。^[1]这种效应的名称来源于马赛克艺术中，由许多小的、独立的图块拼接成一幅完整图像的概念。应用于公共使用数据时，马赛克效应的概念表明，即使是单独看来无害的匿名数据，如果发布了足够多的包含相似或补充信息的数据集，也可能容易被重新识别。^[2]

举个例子，有下面一个数据集：

User XXXX个人行程数据^[3]
时间	到达地点
20240516	中国北京 - 中南海	20240516	中国北京 - 大兴国际机场	20240517	中国哈尔滨 - 中俄博览会开幕式	20240517	中国哈尔滨 - 哈尔滨工业大学	20240518	俄罗斯莫斯科

只要结合俄罗斯总统普京的个人行程和代表团成员名单，即使我们隐去了这位用户的真实姓名，仍然不难将 XXXX 用户关联到普京及其代表团的成员身上。如果辅以其他信息，我们还能更加精确的锁定此人的身份。这种情形被称为马赛克效应，这种技术被称为“推理攻击”

参考文献

^ mosaic effect – The Centre for Humanitarian Data. [2024-05-22] （美国英语）. Mosaic effect is when disparate pieces of data or information—although individually of limited utility—become significant when combined with other types of information.
^ Rushing, Elizabeth. The mosaic effect: the revelation risks of combining humanitarian and social protection data. Humanitarian Law & Policy Blog. 2021-02-09 [2024-05-22] （美国英语）.
^ https://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_27417781. 缺少或|title=为空 (帮助)

[1] saic effect – The Centre for Humanitarian Data. [2024-05-22] （美国英语）. Mosaic effect is when disparate pieces of data or information—although individually of limited utility—become significant when combined with other types of information.

[2] Rushing, Elizabeth. The mosaic effect: the revelation risks of combining humanitarian and social protection data. Humanitarian Law & Policy Blog. 2021-02-09 [2024-05-22] （美国英语）.

[3] ttps://m.thepaper.cn/newsDetail_forward_27417781. 缺少或|title=为空 (帮助)

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