零散資訊關聯推斷身分
Identity Inference by Correlating Fragmented Data
運行與監控
風險描述
當組織以為已去識別的資料集,經模型與其他公開資訊交叉關聯後,部分紀錄可回推至特定個人時;系統因原先的去識別評估未考慮此類關聯能力,組織須重新評估所有既有去識別作業,除引發相關利害關係人權益損害外,亦將造成企業合規與營運商譽代價。
框架對照
OWASP Top 10 for LLMLLM02
NIST AI 600-1Data Privacy
MITRE ATLASAML.T0024
ISO/IEC 5338運作與監控
MIT AI Risk RepositoryDomain 2
具體風險處置與實施指引
以對抗性關聯測試驗證去識別效果,模擬與公開資訊交叉比對的重識別攻擊; 依資訊分離原則控制資料集可對外釋出的欄位組合,降低關聯面; 建立去識別作業的定期重評機制,隨外部可得資訊演進更新評估