原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_43586667/article/details/123427376
数据匿名化（data anonymization）是通过消除或加密将个人与存储数据联系起来的标识符，以保护私人或敏感信息的过程。匿名化后的数据应该不能从中识别出自然人或车牌等信息。
类似的术语还有数据脱敏、假名化、去标识化等。简而言之，数据脱敏主要是指对敏感数据处理的技术手段，一般很少出现在法律条文中。而敏感数据除了个人数据，还有军事敏感数据、国家地理信息等。假名化是匿名化的其中一种技术实现手段。去标识化和匿名化则有重合的地方，有些国家也会替换使用。但在中国，去标识化的程度低于匿名化。例如去标识化后的数据仍然属于个人信息，而匿名化后的数据则不属于个人信息。当然这个高度概括只是为了大家能初步理解，实际上涉及到法律法规的问题，都需要咬文嚼字。
例如以下法规都是与数据匿名化息息相关的：
《中华人民共和国个人信息保护法》
《汽车数据安全管理若干规定（征求意见稿）》
GB/T35273-2020《个人信息安全规范》
《信息安全技术 汽车采集数据的安全要求》
V2X和AI时代下，车载数据与互联网及云端交互是大势所趋。而从社会人文及管理等角度出发，个人隐私数据的保护和管理则是这个趋势下的必然要求。因此数据匿名化在汽车领域出现得越来越多，也越来越受重视。
相比直接删除敏感数据，匿名化可以保留相关信息供其他功能应用。例如买家的私人生日信息可以匿名化处理，但是他们的生日总体分布可以保留，供产品开发部门分析不同年龄层消费者对产品的喜爱程度。
好处2：避免数据滥用和隐私数据泄露
无论多么值得信任的员工，都不能总是保证他们的意图。为了防止内部人员和外部攻击者之间可能的合作，数据匿名化可以增强信息安全性。
好处3：强化数据管理和一致性
统一、准确的数据能够支持应用程序和服务的同时，保护大数据分析和隐私。它通过提供受保护的数据用于产生新的市场价值，为数字转型提供助力
当然数据匿名化的最大坏处就是损害数据内涵的丰富程度。
收集匿名数据并从数据库中删除身份，将限制从结果中提取有意义信息的能力。例如，匿名信息不能用于定位目的或个性化的用户体验。
因此很多时候我们并不想数据实现真正完全的匿名化，只是希望数据对“一般人”和“一般情况下”匿名化。例如正常情况下，智能驾驶车辆摄像头收集的人脸数据和车牌号数据，从个人隐私的角度，都希望做到匿名化。但是如果这个摄像头刚好拍到了犯罪分子的脸和犯罪经过又或者拍到交通肇事逃逸的车牌号，我们则希望能得到原始数据，助于破案。
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