个人金融数据的敏感性识别与隐私计量研究

摘要

[目的/意义]现行金融数据行业标准规范中,依据“遭到破坏或泄露产生的影响程度”将个人金融数据隐私分为3个或4个级别,但均缺乏定量研究支撑。挖掘金融隐私相关文本,定量计算金融数据项的隐私值,为个人金融隐私分级提供科学客观依据。[方法/过程]普查金融隐私相关文献,建立金融隐私文本库;依据金融数据行业标准规范,建立金融隐私词表框架,采集金融敏感词汇;调查金融机构,采集客户个人数据,完善金融敏感词汇;基于文本句法结构,从文本库中析出金融隐私动词和金融敏感程度词,建立金融隐私词表;基于隐私词表,抽取金融文本库中敏感数据单元,建立金融隐私模型并进行计量。[结果/结论]计量结果表明,金融业机构制作的个人数据(个人账户数据、金融交易数据、个人借贷数据)的隐私性较高,金融业调用的个人数据(财产数据、司法数据、医疗数据)的隐私性次之,金融业采集的个人身份数据(身份基本数据、身份鉴定数据)的隐私性较低。