个人交通数据的敏感性识别与隐私计量研究

作     者：臧国全 梁耀娣 柴文科 张盼盼 张恒苗 Zang Guoquan;Liang Yaodi;Chai Wenke;Zhang Panpan;Zhang Hengmiao

作者机构：郑州大学信息管理学院郑州450001 郑州市数据科学研究中心郑州450001 

出 版 物：《图书情报工作》 (Library and Information Service)

年 卷 期：2025年第69卷第1期

页      面：46-57页

核心收录：

学科分类：1205[管理学-图书情报与档案管理] 12[管理学] 120501[管理学-图书馆学] 120502[管理学-情报学] 

基　　金：国家社会科学基金重大项目“政府数据的隐私风险计量与保护机制创新研究”(项目编号:21&ZD338)研究成果之一 

主　　题：交通数据 数据隐私 隐私识别 隐私计量 

摘      要：[目的/意义]个人交通数据虽然根据数据泄露或非法使用对个人权益造成的危害程度划分为三个级别,但目前缺失具体的定量分级标准和明确的分级结果,本研究识别交通敏感数据项,计量个人交通数据隐私值,为其数据分级提供理论依据。[方法/过程]首先,归纳交通隐私文本类型,构建隐私文本库作为识别来源;其次,挖掘文本库,解析文本句法结构和语义要素,建立交通敏感词表作为识别模型;最后,分析影响交通数据隐私的因素,建立隐私计量模型,计算交通敏感数据隐私值。[结果/结论]研究表明,个人行踪轨迹数据和个人交通违法数据(交通违法记录、交通诚信记录)的隐私值最高,个人交通支付数据(运输服务购买与罚款支付、交通保险支付)和个人基础数据(标识数据、半标识数据、生物鉴别数据、网络鉴别数据、财产数据、健康数据)的隐私值次之,个人交通运营数据(客运票据、交通卡)的隐私值最低。