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src/views/data_anonymization/anonResultReportView.vue
......@@ -125,7 +125,7 @@ const getAnalysisResultPageData = (isFull = false) => {
});
obj['equivalenceClassNum'] = changeNum(d.equivalenceClassNum || 0, 0);
obj['reIdentifyRisk'] = changeNum(d.reIdentifyRisk || 0, 2);
obj['isGtThreshold'] = d.isGtThreshold;
obj['isGtThreshold'] = d.isGtThreshold === 'Y' ? '是取值为1' : '否取值为0';
fullResultData.value.push(obj);
});
resultData.value = fullResultData.value.slice(0, pageInfo.value.limit);
......@@ -139,7 +139,7 @@ const getAnalysisResultPageData = (isFull = false) => {
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obj['equivalenceClassNum'] = changeNum(d.equivalenceClassNum || 0, 0);
obj['reIdentifyRisk'] = changeNum(d.reIdentifyRisk || 0, 2);
obj['isGtThreshold'] = d.isGtThreshold;
obj['isGtThreshold'] = d.isGtThreshold === 'Y' ? '是取值为1' : '否取值为0';
resultData.value.push(obj);
});
pageInfo.value.rows = res.data?.totalRows ?? 0;
......@@ -206,7 +206,21 @@ const downloadWord = () => {
resultDataLoading.value = true;
loadingText.value = '报告正在下载中，请勿关闭浏览器...';
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downloadAnonReport({ taskGuid: taskGuid.value, title: `${analysisResultInfo.value.tenantName}持有的“${oldAnonTaskValueInfo.value.taskName}”`, evaluationDate: analysisResultInfo.value.execTime ? analysisResultInfo.value.execTime.substring(0, 10) : '', deIdentProcessorName: userData.tenantName, html: encodeURIComponent(`<div>${getHTML(dom.innerHTML)}</div>`) }).then((res: any) => { downPromise.value = null
const htmlContent = getHTML(dom.innerHTML);
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const match = htmlContent.match(pageBreakRegex);
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let htmlContentPart = '';
if (match && match.length >= 1) {
const secondBr = match[0];
const index = htmlContent.indexOf(secondBr);
if (index !== -1) {
htmlOverview = htmlContent.substring(0, index + secondBr.length);
htmlContentPart = htmlContent.substring(index + secondBr.length);
}
}
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loadingText.value = '';
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if (res && !res.msg) {
......
src/views/data_anonymization/anonTaskCreate.vue
......@@ -2151,7 +2151,7 @@ const getAnalysisResultPageData = (isFull = false) => {
});
obj['equivalenceClassNum'] = changeNum(d.equivalenceClassNum || 0, 0);
obj['reIdentifyRisk'] = changeNum(d.reIdentifyRisk || 0, 2);
obj['isGtThreshold'] = d.isGtThreshold;
obj['isGtThreshold'] = d.isGtThreshold === 'Y' ? '是取值为1' : '否取值为0';
fullResultData.value.push(obj);
});
resultData.value = fullResultData.value.slice(0, pageInfo.value.limit);
......@@ -2165,7 +2165,7 @@ const getAnalysisResultPageData = (isFull = false) => {
});
obj['equivalenceClassNum'] = changeNum(d.equivalenceClassNum || 0, 0);
obj['reIdentifyRisk'] = changeNum(d.reIdentifyRisk || 0, 2);
obj['isGtThreshold'] = d.isGtThreshold;
obj['isGtThreshold'] = d.isGtThreshold === 'Y' ? '是取值为1' : '否取值为0';
resultData.value.push(obj);
});
pageInfo.value.rows = res.data?.totalRows ?? 0;
......@@ -2234,6 +2234,7 @@ const downloadWord = () => {
dom.innerHTML = report?.innerHTML;
loadingText.value = '报告正在下载中，请勿关闭浏览器...';
downloadLoading.value = true;
downPromise.value = convertHtml2Img(report, dom).then(() => {
downloadAnonReport({ taskGuid: oldAnonTaskValueInfo.value.guid, title: `${analysisResultInfo.value.tenantName}持有的“${oldAnonTaskValueInfo.value.taskName}”`, evaluationDate: analysisResultInfo.value.execTime ? analysisResultInfo.value.execTime.substring(0, 10) : '',
deIdentProcessorName: userData.tenantName, html: encodeURIComponent(`<div>${getHTML(dom.innerHTML)}</div>`) }).then((res: any) => {
......
src/views/data_anonymization/components/anonResultAnalysis.vue
......@@ -123,16 +123,14 @@
show-overflow-tooltip></el-table-column>
<el-table-column label="重标识风险" prop="reIdentifyRisk" width="96" align="right" fixed="right"
show-overflow-tooltip></el-table-column>
<el-table-column label="判断重风险是否大于门限阈值" prop="isGtThreshold" width="130" align="left" fixed="right"
<el-table-column label="判断重风险是否大于门限阈值" prop="isGtThreshold" width="150" align="left" fixed="right"
show-overflow-tooltip></el-table-column>
</el-table>
<div v-show="!analysisResultTableFields.length" class="empty-content">
<img src="../../../assets/images/empty-data.png" :style="{ width: '168px', height: '96px' }" />
<div class="empty-text">暂无数据</div>
</div>
<div v-show="analysisResultTableFields.length" class="result-table-desc">门限阈值的取值：完全公开共享数据发布，取值
1/20；受控公开共享数据发布，取值
1/5；领地公开共享数据发布，取值 1/3</div>
<div v-show="analysisResultTableFields.length" class="result-table-desc">门限阈值的取值：完全公开共享数据发布，取值1/20；受控公开共享数据发布，取值1/5；领地公开共享数据发布，取值1/3</div>
<PageNav v-show="analysisResultTableFields.length" :class="[pageInfo.type]" :pageInfo="pageInfo"
@pageChange="pageChange" />
<div class="row-two-main" style="margin-top: 12px;">
......@@ -199,62 +197,58 @@
</div>
<div v-show="isWordStyle" class="analysis-result-main report-main" ref="report">
<!-- 报告总览 -->
<h1 style="font-family: simsun;font-size: 18px;font-weight: 700;text-align: left;margin-top: 10px;margin-bottom: 10px;color: #212121;">报告总览</h1>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ` 一、评价对象：${analysisResultInfo.tenantName}2025年1月1日至2025年12月31日的${oldAnonTaskValueInfo.taskName}，该数据集包含1张表，字段总数量共计${changeNum(analysisResultInfo.fieldNum || 0)}个，记录总数量共计${changeNum(analysisResultInfo.dataSetRecord || 0)}条，数据元素总量为${changeNum(analysisResultInfo.dataTotal || 0)}个 。` }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ` 二、评价方法：基于匿名化评估国家标准GB/T 42460-2023《信息安全技术 个人信息去标识化效果评估指南》、GB/T 37964-2019《信息安全技术 个人信息去标识化指南》，以及《中华人民共和国个人信息保护法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国网络安全法》、《面向数据流通的匿名化效果实施指南 草案》、《面向数据流通的匿名化效果评估指南 草案》和《数据安全技术 个人信息匿名化处理指南及评价方法 征求意见稿》相关法律法规，采用“定性分析”与“定量计算”相结合的综合评估方法。` }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ` 三、评估结论：综合定性与定量评估结果，根据GB/T 42460-2023的分级标准，该${oldAnonTaskValueInfo.taskName}的匿名化效果评定为${analysisResultInfo.rating}级${analysisResultInfo.rating <=2 ? '（重标识风险较高）' : ''}。${`需要对准标识符${analysisResultInfo.qualifiedIdentifier?.map(f => f.chName)?.join('、')}做有效的泛化和抑制，满足k-匿名要求（设定k≥10），从而使得该数据集适用于受控环境下进行跨机构流通。`} 。` }}</p>
<div style="page-break-after: always;">
<span style="display: none;">&nbsp;</span>
</div>
<!-- 1. 评估基本信息 -->
<h1 style="font-family: simsun;font-size: 18px;font-weight: 700;text-align: left;margin-top: 10px;margin-bottom: 10px;color: #212121;">一、评估基本信息</h1>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ` 评估项目名称：${oldAnonTaskValueInfo.taskName}匿名化效果评估` }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ` 评估对象：${analysisResultInfo.tenantName}2025年1月1日至2025年12月31日的${oldAnonTaskValueInfo.taskName}（共计${changeNum(analysisResultInfo.dataSetRecord || 0)}条记录）` }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ` 评估依据：GB/T 42460-2023《信息安全技术 个人信息去标识化效果评估指南》、GB/T 37964-2019《信息安全技术 个人信息去标识化指南》、《中华人民共和国个人信息保护法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国网络安全法》、《面向数据流通的匿名化效果实施指南 草案》、《面向数据流通的匿名化效果评估指南 草案》和《数据安全技术 个人信息匿名化处理指南及评价方法 征求意见稿》。` }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ` 评估日期：${analysisResultInfo.execTime ? analysisResultInfo.execTime.substring(0, 10) : ''}` }}</p>
<h1 class="MsoHeading1" style="text-align: left;margin-top: 10px;margin-bottom: 10px;">报告总览</h1>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ `一、评价对象：${analysisResultInfo.tenantName}2025年1月1日至2025年12月31日的${oldAnonTaskValueInfo.taskName}，该数据集包含1张表，字段总数量共计${changeNum(analysisResultInfo.fieldNum || 0)}个，记录总数量共计${changeNum(analysisResultInfo.dataSetRecord || 0)}条，数据元素总量为${changeNum(analysisResultInfo.dataTotal || 0)}个 。` }}</p>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ `二、评价方法：基于匿名化评估国家标准GB/T 42460-2023《信息安全技术 个人信息去标识化效果评估指南》、GB/T 37964-2019《信息安全技术 个人信息去标识化指南》，以及《中华人民共和国个人信息保护法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国网络安全法》、《面向数据流通的匿名化效果实施指南 草案》、《面向数据流通的匿名化效果评估指南 草案》和《数据安全技术 个人信息匿名化处理指南及评价方法 征求意见稿》相关法律法规，采用“定性分析”与“定量计算”相结合的综合评估方法。` }}</p>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ `三、评估结论：综合定性与定量评估结果，根据GB/T 42460-2023的分级标准，该${oldAnonTaskValueInfo.taskName}的匿名化效果评定为${analysisResultInfo.rating}级${analysisResultInfo.rating <=2 ? '（重标识风险较高）' : ''}。${`需要对准标识符${analysisResultInfo.qualifiedIdentifier?.map(f => f.chName)?.join('、')}做有效的泛化和抑制，满足k-匿名要求（设定k≥10），从而使得该数据集适用于受控环境下进行跨机构流通。`}` }}</p>
<br clear="all" style="page-break-before:always;mso-break-type:section-break">
<h1 class="MsoHeading1" style="text-align: left;margin-top: 10px;margin-bottom: 10px;">一、评估基本信息</h1>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ `评估项目名称：${oldAnonTaskValueInfo.taskName}匿名化效果评估` }}</p>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ `评估对象：${analysisResultInfo.tenantName}2025年1月1日至2025年12月31日的${oldAnonTaskValueInfo.taskName}（共计${changeNum(analysisResultInfo.dataSetRecord || 0)}条记录）` }}</p>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ `评估依据：GB/T 42460-2023《信息安全技术 个人信息去标识化效果评估指南》、GB/T 37964-2019《信息安全技术 个人信息去标识化指南》、《中华人民共和国个人信息保护法》、《中华人民共和国数据安全法》、《中华人民共和国网络安全法》、《面向数据流通的匿名化效果实施指南 草案》、《面向数据流通的匿名化效果评估指南 草案》和《数据安全技术 个人信息匿名化处理指南及评价方法 征求意见稿》。` }}</p>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ `评估日期：${analysisResultInfo.execTime ? analysisResultInfo.execTime.substring(0, 10) : ''}` }}</p>
<!-- 2. 评估准备 -->
<h1 style="font-family: simsun;font-size: 18px;font-weight: 700;text-align: left;margin-top: 10px;margin-bottom: 10px;color: #212121;">二、评估准备</h1>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ` 数据集与环境确认：待评估数据集包含${analysisResultInfo?.column?.slice(0, 4)?.map(f => f.chName).join('、')}${analysisResultInfo?.column?.length > 4 ? '等字段' : ''}。数据将用于跨机构的科学研究，处于半开放网络环境。` }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ` 风险阈值设定：结合科研数据共享需求，设定可接受的重标识风险阈值为0.05（即5%）。` }}</p>
<h1 class="MsoHeading1" style="text-align: left;margin-top: 10px;margin-bottom: 10px;">二、评估准备</h1>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ `数据集与环境确认：待评估数据集包含${analysisResultInfo?.column?.slice(0, 4)?.map(f => f.chName).join('、')}${analysisResultInfo?.column?.length > 4 ? '等字段' : ''}。数据将用于跨机构的科学研究，处于半开放网络环境。` }}</p>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ `风险阈值设定：结合科研数据共享需求，设定可接受的重标识风险阈值为0.05（即5%）。` }}</p>
<!-- 3. 定性评估 -->
<h1 style="font-family: simsun;font-size: 18px;font-weight: 700;text-align: left;margin-top: 10px;margin-bottom: 10px;color: #212121;">三、定性评估</h1>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ` 依据GB/T 37964标准，对数据集中的标识符进行了识别与分类处理：` }}</p>
<h1 style="text-align: left;margin-top: 10px;margin-bottom: 10px;">三、定性评估</h1>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ `依据GB/T 37964标准，对数据集中的标识符进行了识别与分类处理：` }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;font-weight: 700;">{{ ` 1.直接标识符处理` }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ` 识别字段：姓名、身份证号、手机号、住院号、家庭详细住址等。` }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ' 处理措施：采用完全删除技术。' }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ` 评估结果：数据集中已完全消除直接标识符，无法通过单一字段直接识别特定患者。` }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;font-weight: 700;">{{ ` 2.准标识符处理` }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ` 识别字段：性别、年龄、职业、入院日期、出院日期、出生日期、婚姻、受教育水平等。` }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ' 处理措施：' }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ` 时间泛化：将精确的“入院日期”、“出院日期”泛化为“年份”或住院天数、“年龄”泛化为“年龄段”（如将年龄转换为[40-50]区间）。` }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ` 对准标识符的泛化确保同一属性组合(相同的准标识符)下的记录数满足k-匿名要求（设定k≥10）。比如性别为男、年龄[40-50]、职业为其他、入院时间为2025年11月，出院时间为2025年11月的记录数满足10条以上。` }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ` 评估结果：数据集中未对准标识符进行有效地泛化和抑制处理。` }}</p>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;font-weight: 700;margin: 8px 0px;text-indent: 2em;">{{ `1.直接标识符处理` }}</p>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ `识别字段：姓名、身份证号、手机号、住院号、家庭详细住址等。` }}</p>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ '处理措施：采用完全删除技术。' }}</p>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ `评估结果：数据集中已完全消除直接标识符，无法通过单一字段直接识别特定患者。` }}</p>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;font-weight: 700;margin: 8px 0px;text-indent: 2em;">{{ `2.准标识符处理` }}</p>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ `识别字段：性别、年龄、职业、入院日期、出院日期、出生日期、婚姻、受教育水平等。` }}</p>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ '处理措施：' }}</p>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ `时间泛化：将精确的“入院日期”、“出院日期”泛化为“年份”或住院天数、“年龄”泛化为“年龄段”（如将年龄转换为[40-50]区间）。` }}</p>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ `对准标识符的泛化确保同一属性组合(相同的准标识符)下的记录数满足k-匿名要求（设定k≥10）。比如性别为男、年龄[40-50]、职业为其他、入院时间为2025年11月，出院时间为2025年11月的记录数满足10条以上。` }}</p>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ `评估结果：数据集中未对准标识符进行有效地泛化和抑制处理。` }}</p>
<!-- 4. 定量评估（重标识风险计算） -->
<h1 style="font-family: simsun;font-size: 18px;font-weight: 700;text-align: left;margin-top: 10px;margin-bottom: 10px;color: #212121;">四、定量评估（重标识风险计算）</h1>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ` 依据GB/T 42460-2023《信息安全技术个人信息去标识化效果评估指南》附录D,对去标识化以后的数据集基于K匿名模型进行去标识化效果的评估。总体方案为先对所有的数据进行直接标识符识别，判断无直接标识符内容后，再计算数据集每行记录、整体数据集的重标识风险，进而计算环境重标识攻击概率，最后再结合环境重标识攻击概率计算整个数据集的重标识整体风险。` }}</p>
<h1 style="text-align: left;margin-top: 10px;margin-bottom: 10px;">四、定量评估（重标识风险计算）</h1>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ `依据GB/T 42460-2023《信息安全技术个人信息去标识化效果评估指南》附录D,对去标识化以后的数据集基于K匿名模型进行去标识化效果的评估。总体方案为先对所有的数据进行直接标识符识别，判断无直接标识符内容后，再计算数据集每行记录、整体数据集的重标识风险，进而计算环境重标识攻击概率，最后再结合环境重标识攻击概率计算整个数据集的重标识整体风险。` }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;"><strong>{{ ` 直接标识符：` }}</strong>{{ '经扫描数据集的内容，比如现病史、既往史等长文本字段进行扫描，未发现直接标识符内容。' }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;"><strong>{{ ` 重标识风险总体风险：` }}</strong>{{ `准标识符${analysisResultInfo.rating > 2 ? '' : '并未'}进行有效泛化，计算的重标识符总体风险为${analysisResultInfo.reIdentifyOverallRisk != null ?
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;"><strong>{{ `直接标识符：` }}</strong>{{ '经扫描数据集的内容，比如现病史、既往史等长文本字段进行扫描，未发现直接标识符内容。' }}</p>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;"><strong>{{ `重标识风险总体风险：` }}</strong>{{ `准标识符${analysisResultInfo.rating > 2 ? '' : '并未'}进行有效泛化，计算的重标识符总体风险为${analysisResultInfo.reIdentifyOverallRisk != null ?
(analysisResultInfo.reIdentifyOverallRisk || 0) * 100 : '--'}${analysisResultInfo.reIdentifyOverallRisk ? '%' : ''}；` }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;"><strong>{{ ` 重标识风险最大值：` }}</strong>{{ `计算数据集中重标识风险最高的记录所对应的风险值。经计算，该数据集最大重标识风险值为${analysisResultInfo.reIdentifyRiskRb != null ?
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;"><strong>{{ `重标识风险最大值：` }}</strong>{{ `计算数据集中重标识风险最高的记录所对应的风险值。经计算，该数据集最大重标识风险值为${analysisResultInfo.reIdentifyRiskRb != null ?
(analysisResultInfo.reIdentifyRiskRb || 0) : '--'}${analysisResultInfo.reIdentifyRiskRb ? `（即${analysisResultInfo.reIdentifyRiskRb*100}%）` : ''}。` }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;"><strong>{{ ` 重标识风险平均值：` }}</strong>{{ `模拟攻击者随机抽取一条记录并尝试重标识的平均风险。经计算，该数据集重标识风险的平均值为${analysisResultInfo.reIdentifyRiskRc != null ?
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;"><strong>{{ `重标识风险平均值：` }}</strong>{{ `模拟攻击者随机抽取一条记录并尝试重标识的平均风险。经计算，该数据集重标识风险的平均值为${analysisResultInfo.reIdentifyRiskRc != null ?
(analysisResultInfo.reIdentifyRiskRc || 0) : '--'}${analysisResultInfo.reIdentifyRiskRc ? `（即${analysisResultInfo.reIdentifyRiskRc * 100}%）` : ''}。` }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;"><strong>{{ ` 环境重标识攻击概率：` }}</strong>{{ oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode == '01' ? `${oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeName}的数据集，攻击者对数据集进行环境重标识攻击的概率为1。即该数据集的攻击概率为${analysisResultInfo.envReAttackPr != null ?
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;"><strong>{{ `环境重标识攻击概率：` }}</strong>{{ oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode == '01' ? `${oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeName}的数据集，攻击者对数据集进行环境重标识攻击的概率为1。即该数据集的攻击概率为${analysisResultInfo.envReAttackPr != null ?
(analysisResultInfo.envReAttackPr || 0) : '--'}${analysisResultInfo.envReAttackPr ? `（即${analysisResultInfo.envReAttackPr * 100}%）` : ''}。` :
`${oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeName}的数据集，环境重标识攻击概率为内部故意攻击概率、数据集包含熟人概率和数据泄露概率三者的最大值，经计算，该数据集的攻击概率为${analysisResultInfo.envReAttackPr != null ?
(analysisResultInfo.envReAttackPr || 0) : '--'}${analysisResultInfo.envReAttackPr ? `（即${analysisResultInfo.envReAttackPr * 100}%）` : ''}。` }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;font-weight: 700;margin: 8px 0px 4px;">{{ ' 具体计算指标如下：' }}</p>
<p style="margin: 8px 0px 4px;white-space: pre-wrap;font-weight: 700;text-indent: 2em;">{{ '具体计算指标如下：' }}</p>
<!-- 1. 重标识风险表 -->
<div style="font-family: simsun;display: block;line-height: 21px;font-size: 14px;white-space: pre-wrap;color: #212121;font-weight: 700;margin: 8px 0px 4px;">{{ ' 1. 重标识风险表' }}</div>
<div style="font-family: simsun;display: block;line-height: 21px;font-size: 14px;color: #212121;margin-bottom: 4px;white-space: pre-wrap;">{{ ` 门限阈值的取值：该数据集为${oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeName}数据，门限阈值为${oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode == '01' ? '1/20' : (oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode == '02' ? '1/5' : '1/3')} 。` }}</div>
<p style="display: block;white-space: pre-wrap;font-weight: 700;margin: 8px 0px 4px;text-indent: 2em;">{{ '1. 重标识风险表' }}</p>
<p style="display: block;margin-bottom: 4px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ `门限阈值的取值：该数据集为${oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeName}数据，门限阈值为${oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode == '01' ? '1/20' : (oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode == '02' ? '1/5' : '1/3')} 。` }}</p>
<table border="0" cellspacing="0"
style="width:100%;word-break: break-all;margin: 0 auto;text-align: center;border-collapse: collapse;color: #212121">
<thead>
......@@ -277,9 +271,9 @@
</table>
<!-- 2. 内部故意攻击概率 -->
<div v-show="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'" style="font-family: simsun;display: block;line-height: 21px;font-size: 14px;white-space: pre-wrap;color: #212121;font-weight: 700;margin: 8px 0px 4px;">{{ ' 2. 内部故意攻击概率'}}</div>
<div v-show="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'" style="font-family: simsun;display: block;line-height: 21px;font-size: 14px;color: #212121;margin-bottom: 4px;white-space: pre-wrap;">{{ ' 重标识数据的动机和能力为低，从重标识攻击可能性分析表可得出在内部攻击方面，重标识攻击概率的取值为0.05。' }}</div>
<table v-show="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'" border="0" cellspacing="0"
<p v-if="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'" style="display: block;white-space: pre-wrap;font-weight: 700;margin: 8px 0px 4px;text-indent: 2em;">{{ '2. 内部故意攻击概率'}}</p>
<p v-if="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'" style="display: block;margin-bottom: 4px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ '重标识数据的动机和能力为低，从重标识攻击可能性分析表可得出在内部攻击方面，重标识攻击概率的取值为0.05。' }}</p>
<table v-if="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'" border="0" cellspacing="0"
style="width:100%;word-break: break-all;margin: 0 auto;text-align: center;border-collapse: collapse;color: #212121;">
<thead>
<tr>
......@@ -291,7 +285,7 @@
<tbody>
<tr v-for="(recordItem, j) in innerResultData" :key="j">
<template v-for="(columnItem, i) in innerResultFields" :key="i">
<td :rowspan="i == 0 ? 3 : 1" v-show="!(j % 3 != 0 && i == 0)"
<td :rowspan="i == 0 ? 3 : 1" v-if="!(j % 3 != 0 && i == 0)"
:style="{ border: '0.5px solid #d9d9d9', 'text-align': <any>(columnItem.align ?? 'left') }">
<span :style="{ 'word-break': 'break-all' }">
{{ recordItem[columnItem.field] }}
......@@ -303,25 +297,25 @@
</table>
<!-- 3. 数据集包含熟人概率 -->
<div v-show="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'" style="font-family: simsun;display: block;line-height: 21px;font-size: 14px;color: #212121;font-weight: 700;margin: 8px 0px;white-space: pre-wrap;">{{ ' 3. 数据集包含熟人概率'}}</div>
<div v-show="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'" style="font-family: simsun;text-align: center; display: block;line-height: 21px;font-size: 14px;color: #212121;font-weight: 700">pr=1-（1-p）^m</div>
<div v-show="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'" style="font-family: simsun;display: block;line-height: 21px;font-size: 14px;color: #212121;white-space: pre-wrap;">
{{ ` 数据集包含熟人概率可通过以上公式计算，${new Date().getFullYear()}年我国最新的人口统计为${analysisResultInfo?.allPerson ||
<p v-if="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'" style="display: block;font-weight: 700;margin: 8px 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ '3. 数据集包含熟人概率'}}</p>
<p v-if="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'" style="text-align: center; display: block;font-weight: 700">pr=1-（1-p）^m</p>
<p v-if="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'" style="display: block;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">
{{ `数据集包含熟人概率可通过以上公式计算，${new Date().getFullYear()}年我国最新的人口统计为${analysisResultInfo?.allPerson ||
0}亿人，其中该数据集的容量为${analysisResultInfo?.dataSetNum || 0}万，占总人口的比例为${analysisResultInfo.patientPopulationRate ||
0}%，m值取推荐值150，数据集包含熟人的概率为${analysisResultInfo.randomAcquaintancePr || 0}。` }}
</div>
</p>
<!-- 4. 数据泄露概率 -->
<div v-show="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'" style="font-family: simsun;display: block;line-height: 21px;font-size: 14px;color: #212121;font-weight: 700;margin: 8px 0px;white-space: pre-wrap;">{{ ' 4. 数据泄露概率'}}</div>
<div v-show="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'" style="font-family: simsun;display: block;line-height: 21px;font-size: 14px;color: #212121;white-space: pre-wrap;">{{ ' 对于安全和隐私控制能力评估为低的情况,推荐将数据泄露概率设定为0.55。' }}</div>
<div v-show="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'" style="font-family: simsun;display: block;line-height: 21px;font-size: 14px;color: #212121;white-space: pre-wrap;">{{ ' 对于安全和隐私控制能力评估为中的情况,推荐将数据泄露概率设定为0.27。' }}</div>
<div v-show="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'" style="font-family: simsun;display: block;line-height: 21px;font-size: 14px;color: #212121;white-space: pre-wrap;">{{ ' 对于安全和隐私控制能力评估为高的情况,推荐将数据泄露概率设定为0.14。' }}</div>
<div v-show="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'" style="font-family: simsun;display: block;line-height: 21px;font-size: 14px;color: #212121;white-space: pre-wrap;">{{ ` 数据接收方的安全和隐私控制能力为高，按照推荐值将数据泄露概率设定为${analysisResultInfo.dataBreachPr || 0}。` }}</div>
<p v-if="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'" style="display: block;font-weight: 700;margin: 8px 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ '4. 数据泄露概率'}}</p>
<p v-if="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'" style="display: block;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ '对于安全和隐私控制能力评估为低的情况,推荐将数据泄露概率设定为0.55。' }}</p>
<p v-if="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'" style="display: block;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ '对于安全和隐私控制能力评估为中的情况,推荐将数据泄露概率设定为0.27。' }}</p>
<p v-if="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'" style="display: block;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ '对于安全和隐私控制能力评估为高的情况,推荐将数据泄露概率设定为0.14。' }}</p>
<p v-if="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'" style="display: block;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ `数据接收方的安全和隐私控制能力为高，按照推荐值将数据泄露概率设定为${analysisResultInfo.dataBreachPr || 0}。` }}</p>
<!-- 对抗性测试 (评级>=3时展示) -->
<div v-show="analysisResultInfo.rating >= 3" style="font-family: simsun;display: block;line-height: 21px;font-size: 14px;color: #212121;font-weight: 700;margin: 8px 0px;white-space: pre-wrap;">{{ oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01' ? ' 5. 对抗性测试' : ' 2. 对抗性测试' }}</div>
<p v-show="analysisResultInfo.rating >= 3" style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;color: #212121;white-space: pre-wrap;">{{ ' 依据《数据安全技术个人信息匿名化处理指南及评价方法（征求意见稿）》4.2，去标识化的数据集达到3级可展开对数据级的对抗性测试和不可复原性核验。对抗性测试关键变量如下表：' }}</p>
<table border="0" cellspacing="0" v-show="analysisResultInfo.rating >= 3" style="width:100%;word-break: break-all;margin: 4px auto 0px auto;text-align: center;border-collapse: collapse;color: #212121;">
<p v-if="analysisResultInfo.rating >= 3" style="display: block;font-weight: 700;margin: 8px 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01' ? '5. 对抗性测试' : '2. 对抗性测试' }}</p>
<p v-if="analysisResultInfo.rating >= 3" style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ '依据《数据安全技术个人信息匿名化处理指南及评价方法（征求意见稿）》4.2，去标识化的数据集达到3级可展开对数据级的对抗性测试和不可复原性核验。对抗性测试关键变量如下表：' }}</p>
<table border="0" cellspacing="0" v-if="analysisResultInfo.rating >= 3" style="width:100%;word-break: break-all;margin: 4px auto 0px auto;text-align: center;border-collapse: collapse;color: #212121;">
<thead>
<tr>
<th v-for="(item, index) in adversarialTestFields" :key="index" style="border: 0.5px solid #d9d9d9">
......@@ -339,26 +333,27 @@
</tr>
</tbody>
</table>
<p v-show="analysisResultInfo.rating >= 3" style="font-family: simsun;margin: 4px 0px 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;color: #212121;white-space: pre-wrap;">{{ ' 通过识别关键变量，选择标识度高于0.5的属性作为攻击测试的关键变量，在攻击测试中，涉及到的攻击场景，其重标识概率均远小于所接受的风险水平0.05。另外，未发现任何其它可能的安全性问题。' }}</p>
<p v-if="analysisResultInfo.rating >= 3" style="margin: 4px 0px 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ '通过识别关键变量，选择标识度高于0.5的属性作为攻击测试的关键变量，在攻击测试中，涉及到的攻击场景，其重标识概率均远小于所接受的风险水平0.05。另外，未发现任何其它可能的安全性问题。' }}</p>
<!-- 指标说明 -->
<div style="font-family: simsun;display: block;line-height: 21px;font-size: 14px;color: #212121;font-weight: 700;margin: 8px 0px;white-space: pre-wrap;">{{ ' 指标说明：'}}</div>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;color: #212121;margin-top: 8px;white-space: pre-wrap;">{{ ' 重标识风险最大值：所有等价类的重标识风险最大值；' }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;color: #212121;white-space: pre-wrap;">{{ ' 重标识风险平均值：所有等价类的重标识风险平均值；' }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;color: #212121;white-space: pre-wrap;">{{ ' 环境重标识攻击概率：完全公开共享数据发布，攻击者对数据集进行环境重标识攻击的概率为1。领地公开共享与受控公开共享数据发布，环境重标识攻击概率为内部故意攻击概率、数据集包含熟人概率和数据泄露概率三者的最大值；' }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;color: #212121;white-space: pre-wrap;">{{ ' 等价类门限风险：完全公开共享数据发布，门限阈值取值1/20；受控公开共享数据发布，门限阈值取值1/5；领地公开共享数据发布，门限阈值取值1/3；等价类门限风险为：等价类的重标识风险大于门限阈值为1，小于等于为0，求和后除以等价类个数；' }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;color: #212121;white-space: pre-wrap;">{{ ' 重标识风险总体风险：完全公开共享，当等价类门限风险=0时，重标识风险总体风险公式为等价类重标识风险最大值*环境重标识攻击概率；当等价类门限风险!=0时，重标识风险总体风险为1。' }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;color: #212121;white-space: pre-wrap;">{{ ' 受控公开共享和领地公开共享，当等价类门限风险=0时，重标识风险总体风险公式为等价类重标识风险平均值*环境重标识攻击概率；当等价类门限风险!=0时，重标识风险总体风险为1。' }}</p>
<p style="display: block;font-weight: 700;margin: 8px 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ '指标说明：'}}</p>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ '重标识风险最大值：所有等价类的重标识风险最大值；' }}</p>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ '重标识风险平均值：所有等价类的重标识风险平均值；' }}</p>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ '环境重标识攻击概率：完全公开共享数据发布，攻击者对数据集进行环境重标识攻击的概率为1。领地公开共享与受控公开共享数据发布，环境重标识攻击概率为内部故意攻击概率、数据集包含熟人概率和数据泄露概率三者的最大值；' }}</p>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ '等价类门限风险：完全公开共享数据发布，门限阈值取值1/20；受控公开共享数据发布，门限阈值取值1/5；领地公开共享数据发布，门限阈值取值1/3；等价类门限风险为：等价类的重标识风险大于门限阈值为1，小于等于为0，求和后除以等价类个数；' }}</p>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ '重标识风险总体风险：完全公开共享，当等价类门限风险=0时，重标识风险总体风险公式为等价类重标识风险最大值*环境重标识攻击概率；当等价类门限风险!=0时，重标识风险总体风险为1。' }}</p>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ '受控公开共享和领地公开共享，当等价类门限风险=0时，重标识风险总体风险公式为等价类重标识风险平均值*环境重标识攻击概率；当等价类门限风险!=0时，重标识风险总体风险为1。' }}</p>
<!-- 5. 评估结论与分级 -->
<h1 style="font-family: simsun;font-size: 18px;font-weight: 700;text-align: left;margin-top: 10px;margin-bottom: 10px;color: #212121;">五、评估结论与分级</h1>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ` 定性评估结论：${analysisResultInfo.rating == 2 ? '数据集已消除所有直接标识符，但未对准标识符进行了有效的泛化与抑制处理。' : (analysisResultInfo.rating == 4 ? '数据集无任何的直接标识符和准标识符。' : '数据集已消除所有直接标识符，并对准标识符进行了有效的泛化与抑制处理。')}` }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ` 定量评估结论：${analysisResultInfo.rating == 2 ? '数据集的重标识风险总体风险（1）大于预设的可接受风险阈值（0.05）。' : (analysisResultInfo.rating == 4 ? '数据集重标识风险总体风险为0。' : '数据集的重标识风险总体风险（1）小于等于预设的可接受风险阈值（0.05）。')}` }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ` 最终评级：综合定性与定量评估结果，根据GB/T 42460-2023的分级标准，该${oldAnonTaskValueInfo.taskName}的匿名化效果评定为${analysisResultInfo.rating}级${analysisResultInfo.rating <=2 ? '（重标识风险较高）' : ''}。` }}</p>
<h1 style="text-align: left;margin-top: 10px;margin-bottom: 10px;">五、评估结论与分级</h1>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ `定性评估结论：${analysisResultInfo.rating == 2 ? '数据集已消除所有直接标识符，但未对准标识符进行了有效的泛化与抑制处理。' : (analysisResultInfo.rating == 4 ? '数据集无任何的直接标识符和准标识符。' : '数据集已消除所有直接标识符，并对准标识符进行了有效的泛化与抑制处理。')}` }}</p>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ `定量评估结论：${analysisResultInfo.rating == 2 ? '数据集的重标识风险总体风险（1）大于预设的可接受风险阈值（0.05）。' : (analysisResultInfo.rating == 4 ? '数据集重标识风险总体风险为0。' : '数据集的重标识风险总体风险（1）小于等于预设的可接受风险阈值（0.05）。')}` }}</p>
<p style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ `最终评级：综合定性与定量评估结果，根据GB/T 42460-2023的分级标准，该${oldAnonTaskValueInfo.taskName}的匿名化效果评定为${analysisResultInfo.rating}级${analysisResultInfo.rating <=2 ? '（重标识风险较高）' : ''}。` }}</p>
<!-- 6. 建议与改进 -->
<h1 v-show="analysisResultInfo.rating <= 2" style="font-family: simsun;font-size: 18px;font-weight: 700;text-align: left;margin-top: 10px;margin-bottom: 10px;color: #212121;">六、建议与改进</h1>
<p v-show="analysisResultInfo.rating <= 2" style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ` 需要对准标识符${analysisResultInfo.qualifiedIdentifier?.map(f => f.chName)?.join('、')}做有效的泛化和抑制，满足k-匿名要求（设定k≥10），从而使得该数据集适用于受控环境下进行跨机构流通。` }}</p>
<h1 v-if="analysisResultInfo.rating <= 2" style="text-align: left;margin-top: 10px;margin-bottom: 10px;">六、建议与改进</h1>
<p v-if="analysisResultInfo.rating <= 2" style="margin: 0px;white-space: pre-wrap;text-indent: 2em;">{{ `需要对准标识符${analysisResultInfo.qualifiedIdentifier?.map(f => f.chName)?.join('、')}做有效的泛化和抑制，满足k-匿名要求（设定k≥10），从而使得该数据集适用于受控环境下进行跨机构流通。` }}</p>
<br clear="all" style="page-break-before:always;mso-break-type:section-break">
</div>
</div>
</template>
......@@ -801,4 +796,19 @@ defineExpose({
}
}
}
p {
font-family: simsun;
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font-family: simsun;
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