TCSAC 007-2024 隐私计算 脱敏算法能力评估技术要求

摘要：本文件规定了隐私计算中脱敏算法能力评估的技术要求，包括脱敏算法的功能性、安全性、性能和适用场景等方面的具体指标和测试方法。本文件适用于隐私计算领域中脱敏算法的设计、开发、评估和应用。
Title：Technical Requirements for Desensitization Algorithm Capability Evaluation in Privacy Computing
中国标准分类号：L80
国际标准分类号：35.040

在解读TCSAC 007-2024《隐私计算 脱敏算法能力评估技术要求》时，我们可以重点关注“脱敏算法性能指标”这一部分的新旧版本变化。相比旧版，新版对脱敏效果评估提出了更具体的要求，特别是新增了“信息损失度量”的量化标准。

信息损失度量是指在数据脱敏过程中，原始数据与脱敏后数据之间差异程度的一种评价方式。新版标准中明确规定，应采用均方误差（MSE）作为主要衡量指标，并结合相对熵（RE）进行补充验证。例如，在金融领域的客户交易记录脱敏场景下，首先需要计算每个字段数值变化的平方差总和得到MSE值，然后通过比较前后分布的概率密度函数计算相对熵，确保两者都在合理范围内。

为了更好地理解应用方法，我们来看一个实际案例：假设某银行有一份包含10万条用户贷款申请信息的数据集，每条记录包括年龄、收入等敏感属性。按照新标准流程，第一步是选择合适的脱敏算法如加噪法或置换法；第二步是对处理后的结果分别计算MSE和RE；第三步则是根据阈值判断是否达到预期效果——通常情况下，MSE需低于0.05，RE小于0.1才能视为有效脱敏。

通过这样的细化规定，不仅提高了隐私保护措施的技术门槛，也为行业提供了更加科学合理的评估依据。