在《欧盟通用数据保护条例》（GDPR）和中国的《个人信息保护法》（PIPL）等隐私法规中，“匿名化”并不是一个模糊概念，而是具有重要法律效力的合规工具。
GDPR的定义与要求：
GDPR第26条指出，只有在数据经过不可逆匿名化后，才能不被视为“个人数据”，不再受 电话号码数据 到该法规的约束。也就是说：
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去标识化数据仍属于个人数据，必须受GDPR约束；
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完全匿名化数据则不受监管限制，可以自由使用。
中国《个人信息保护法》的规定：
中国法律中，“匿名化处理”被定义为：个人信息经过处理后无法识别特定个体，且不可复原。这意味着，仅靠删除姓名和手机号还不足以满足“匿名化”标准。
因此，对于手机数据而言，企业必须确保匿名化结果是不可逆的，且无法通过其他数据源还原身份。
匿名化在典型行业场景中的应用实例
1. 广告技术公司（AdTech）
在程序化广告投放中，用户画像和兴趣标签是精准投放的核心。然而，为了合规，广告平台通常采用以下处理方式：
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用 伪匿名ID（如 UUID 或加密手机号） 代替真实身份
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利用 差分隐私机制 构建用户行为模型
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合作方之间进行 ID映射而不共享明文身份
例如：苹果的 App Tracking Transparency（ATT）要求用户明确授权后才能使用 IDFA。否则，广告平台只能通过匿名数据做“群体行为建模”。
2. 互联网医疗行业
医疗数据高度敏感，但也极 數位工具如何幫助進行可追溯性和認證？ 具研究与商业价值。匿名化在该行业中的处理方式更为严格：
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删除姓名、身份证号、手机号
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对地理位置做泛化（只保留省份）
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使用扰动保护病例记录
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建立分组数据用于流行病趋势分析（如按年龄段统计感染率）
3. 出行与地图应用
如高德、百度地图等应用会采集用户位置 泰國號碼 数据用于交通优化与热点分析：
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实时数据用于导航时进行实时分组化处理
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历史位置数据进行模糊化与聚类处理
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用户轨迹用于城市热力图时，采用扰动与随机化保护机制