Какие существуют методы обезличивания персональных данных в машинном обучении?

Некоторые методы обезличивания персональных данных в машинном обучении:

• Введение идентификаторов (псевдонимизация). habr.com Вместо реальных персональных сведений подставляются условные идентификаторы (коды), при этом создаётся таблица соответствия между ними и исходными данными. habr.com
• Изменение состава или семантики данных. habr.com Некоторые атрибуты заменяются результатами статистической обработки, усреднения, либо вовсе удаляются из набора. habr.com Например, вместо точной даты рождения можно оставить только год, вместо полного адреса — город. habr.com
• Декомпозиция (разбиение). habr.com Персональные данные разбиваются на несколько частей, которые хранятся отдельно друг от друга. habr.com Например, в одной таблице хранятся имена и ID, в другой — ID и контактные данные, в третьей — ID и параметры поведения. habr.com
• Перемешивание (шуффлинг). habr.com Происходит перестановка записей или групп данных в массиве персональных данных. habr.com Например, если в списке клиентов переставить местами строки «имя‑адрес», то имя уже не соответствует своему адресу. habr.com
• Преобразование. www.garant.ru its.1c.ru Агрегация массива персональных данных, полученных в результате обезличивания, путём обобщения элементов структуры массива. www.garant.ru its.1c.ru

Допускается применять комбинации нескольких методов одновременно. habr.com Ключевое требование — после применения выбранного метода (ов) ни одна последующая операция обработки не должна позволить установить личность субъекта. habr.com