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src/views/data_anonymization/components/anonResultAnalysis.vue
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63 <span class="text">等价类门限风险<el-tooltip placement="top" effect="light" popper-class="table_tooltip"> 63 <span class="text">等价类门限风险<el-tooltip placement="top" effect="light" popper-class="table_tooltip">
64 <template #content> 64 <template #content>
65 <div style="max-width: 236px;"> 65 <div style="max-width: 236px;">
66 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 66 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。
67 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。
68 </div> 67 </div>
69 </template> 68 </template>
70 <el-icon style="margin-left: 2px;margin-top: 2px;"> 69 <el-icon style="margin-left: 2px;margin-top: 2px;">
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203 <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> 202 <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>
204 <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${changeNum(analysisResultInfo.dataTotal || 0)}个 。` }}</p> 203 <p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ` 一、评价对象：${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>
205 <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> 204 <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>
206 <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${analysisResultInfo.qualifiedIdentifier?.map(f => f.chName)?.join('、')}做有效的泛化和抑制，满足k-匿名要求（设定k≥10） ，从而使得该数据集适用于受控环境下进行跨机构流通。`} 。` }}</p> 205 <p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ` 三、评估结论：综合定性与定量评估结果，根据GB/T 42460-2023的分级标准，该${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>
207 <div style="page-break-after: always;"> 206 <div style="page-break-after: always;">
208 <span style="display: none;">&nbsp;</span> 207 <span style="display: none;">&nbsp;</span>
209 </div> 208 </div>
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239 <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> 238 <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>
240 <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> 239 <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>
241 240
242 <p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;font-weight: 700;">{{ ` 直接标识符：` }}<span style="font-weight: 500;">{{ '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。' }}</span></p> 241 <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>
243 <p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;font-weight: 700;">{{ ` 重标识风险总体风险：` }}<span style="font-weight: 500;">{{ `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 ? 242 <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 ?
244 (analysisResultInfo.reIdentifyOverallRisk || 0) * 100 : '--'}${analysisResultInfo.reIdentifyOverallRisk ? '%' : ''}；` }}</span></p> 243 (analysisResultInfo.reIdentifyOverallRisk || 0) * 100 : '--'}${analysisResultInfo.reIdentifyOverallRisk ? '%' : ''}；` }}</p>
245 <p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;font-weight: 700;">{{ ` 重标识风险最大值：` }}<span style="font-weight: 500;">{{ `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${analysisResultInfo.reIdentifyRiskRb != null ? 244 <p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;"><strong>{{ ` 重标识风险最大值：` }}</strong>{{ `计算数据集中重标识风险最高的记录所对应的风险值。经计算，该数据集最大重标识风险值为${analysisResultInfo.reIdentifyRiskRb != null ?
246 (analysisResultInfo.reIdentifyRiskRb || 0) : '--'}${analysisResultInfo.reIdentifyRiskRb ? `（即${analysisResultInfo.reIdentifyRiskRb*100}%）` : ''}。` }}</span></p> 245 (analysisResultInfo.reIdentifyRiskRb || 0) : '--'}${analysisResultInfo.reIdentifyRiskRb ? `（即${analysisResultInfo.reIdentifyRiskRb*100}%）` : ''}。` }}</p>
247 <p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;font-weight: 700;">{{ ` 重标识风险平均值：` }}<span style="font-weight: 500;">{{ `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${analysisResultInfo.reIdentifyRiskRc != null ? 246 <p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;"><strong>{{ ` 重标识风险平均值：` }}</strong>{{ `模拟攻击者随机抽取一条记录并尝试重标识的平均风险。经计算，该数据集重标识风险的平均值为${analysisResultInfo.reIdentifyRiskRc != null ?
248 (analysisResultInfo.reIdentifyRiskRc || 0) : '--'}${analysisResultInfo.reIdentifyRiskRc ? `（即${analysisResultInfo.reIdentifyRiskRc * 100}%）` : ''}。` }}</span></p> 247 (analysisResultInfo.reIdentifyRiskRc || 0) : '--'}${analysisResultInfo.reIdentifyRiskRc ? `（即${analysisResultInfo.reIdentifyRiskRc * 100}%）` : ''}。` }}</p>
249 <p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;font-weight: 700;">{{ ` 环境重标识攻击概率：` }}<span style="font-weight: 500;">{{ 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 ? 248 <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 ?
250 (analysisResultInfo.envReAttackPr || 0) : '--'}${analysisResultInfo.envReAttackPr ? `（即${analysisResultInfo.envReAttackPr * 100}%）` : ''}。` : 249 (analysisResultInfo.envReAttackPr || 0) : '--'}${analysisResultInfo.envReAttackPr ? `（即${analysisResultInfo.envReAttackPr * 100}%）` : ''}。` :
251 `${oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeName}的数据集，环境重标识攻击概率为内部故意攻击概率、数据集包含熟人概率和数据泄露概率三者的最大值，经计算，该数据集的攻击概率为${analysisResultInfo.envReAttackPr != null ? 250 `${oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeName}的数据集，环境重标识攻击概率为内部故意攻击概率、数据集包含熟人概率和数据泄露概率三者的最大值，经计算，该数据集的攻击概率为${analysisResultInfo.envReAttackPr != null ?
252 (analysisResultInfo.envReAttackPr || 0) : '--'}${analysisResultInfo.envReAttackPr ? `（即${analysisResultInfo.envReAttackPr * 100}%）` : ''}。` }}</span></p> 251 (analysisResultInfo.envReAttackPr || 0) : '--'}${analysisResultInfo.envReAttackPr ? `（即${analysisResultInfo.envReAttackPr * 100}%）` : ''}。` }}</p>
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254 <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> 253 <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>
255 254
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347 <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> 346 <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>
348 <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> 347 <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>
349 <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> 348 <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>
350 <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> 349 <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>
351 <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> 350 <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>
352 <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> 351 <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>
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360 <!-- 6. 建议与改进 --> 359 <!-- 6. 建议与改进 -->
361 <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> 360 <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>
362 <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${analysisResultInfo.qualifiedIdentifier?.map(f => f.chName)?.join('、')}做有效的泛化和抑制，满足k-匿名要求（设定k≥10） ，从而使得该数据集适用于受控环境下进行跨机构流通。` }}</p> 361 <p v-show="analysisResultInfo.rating <= 2" style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ` 需要对准标识符${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>
363 </div> 362 </div>
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