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f22210be by lihua
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修改匿名化报告

1 parent 21f79e65
Inline Side-by-side
Showing 4 changed files with 147 additions and 120 deletions
src/api/modules/dataAnonymization.ts
......@@ -352,6 +352,13 @@ export const htmlToWord = (params) => request({
responseType: 'blob'
})
export const downloadAnonReport = (params) => request({
url: `${import.meta.env.VITE_APP_ANONYMIZATION_BASEURL}/anon-task/download`,
method: 'postJsonD',
data: params,
responseType: 'blob'
})
export const scanFolder = (dirPath = '') => request({
url: `${import.meta.env.VITE_APP_DIGITAL_CONTRACT_URL}/anon-task/directory/scan?dirPath=${dirPath}`,
method: 'get'
......
src/views/data_anonymization/anonResultReportView.vue
......@@ -4,6 +4,7 @@
<script lang="ts" setup name="anonResultReportView">
import {
downloadAnonReport,
getAnonAnalyzePageData,
getAnonAnalyzeResult,
getAnonTaskDetail,
......@@ -15,11 +16,14 @@ import anonResultAnalysis from './components/anonResultAnalysis.vue';
import { commonPageConfig } from '@/utils/enum';
import { calcColumnWidth } from '@/utils';
import html2canvas from 'html2canvas';
import useUserStore from "@/store/modules/user";
const route = useRoute();
const router = useRouter();
const fullPath = route.fullPath;
const taskGuid = ref(route.query.guid);
const userStore = useUserStore();
const userData = JSON.parse(userStore.userData)
const { proxy } = getCurrentInstance() as any;
const resultDataLoading = ref(false);
......@@ -202,16 +206,16 @@ const downloadWord = () => {
resultDataLoading.value = true;
loadingText.value = '报告正在下载中，请勿关闭浏览器...';
downPromise.value = convertHtml2Img(report, dom).then(() => {
htmlToWord({ html: encodeURIComponent(`<div>${getHTML(dom.innerHTML)}</div>`) }).then((res: any) => {
downPromise.value = null
loadingText.value = '';
resultDataLoading.value = false;
if (res && !res.msg) {
download(res, (route.query.taskName || oldAnonTaskValueInfo.value.taskName) + '_匿名化评估报告.docx', 'word')
} else {
res?.msg && ElMessage.error(res?.msg);
}
})
downloadAnonReport({ taskGuid: taskGuid.value, title: `${analysisResultInfo.value.tenantName}持有的“${oldAnonTaskValueInfo.value.taskName}”`, evaluationDate: analysisResultInfo.value.execTime, deIdentProcessorName: userData.tenantName, html: encodeURIComponent(`<div>${getHTML(dom.innerHTML)}</div>`) }).then((res: any) => {
downPromise.value = null
loadingText.value = '';
resultDataLoading.value = false;
if (res && !res.msg) {
download(res, (route.query.taskName || oldAnonTaskValueInfo.value.taskName) + '_匿名化评估报告.docx', 'word')
} else {
res?.msg && ElMessage.error(res?.msg);
}
})
}).catch(() => {
downPromise.value = null;
});
......
src/views/data_anonymization/anonTaskCreate.vue
......@@ -245,7 +245,8 @@ import {
getDicomMeta,
getDicomStatistics,
retryDicom,
getInnerFolderPath
getInnerFolderPath,
downloadAnonReport,
} from '@/api/modules/dataAnonymization';
import {
parseAndDecodeUrl,
......@@ -276,6 +277,7 @@ import html2canvas from 'html2canvas';
const anonymizationStore = useDataAnonymizationStore();
const { proxy } = getCurrentInstance() as any;
const userStore = useUserStore();
const userData = JSON.parse(userStore.userData)
const route = useRoute();
const router = useRouter();
const fullPath = route.fullPath;
......@@ -1261,6 +1263,7 @@ const dialogBtnClick = (btn) => {
if (taskGuid.value) {
saveParams.guid = taskGuid.value;
}
saveParams.dataSharingTypeName = saveParams.dataSharingTypeCode && dataSharingTypeList.value.find(d => d.value == saveParams.dataSharingTypeCode)?.label;
dicomStatisticsData.value = {};
folderFileTableInfo.value.data = [];
if (!taskGuid.value) { //保存
......@@ -2232,7 +2235,8 @@ const downloadWord = () => {
loadingText.value = '报告正在下载中，请勿关闭浏览器...';
downloadLoading.value = true;
downPromise.value = convertHtml2Img(report, dom).then(() => {
htmlToWord({ html: encodeURIComponent(`<div>${getHTML(dom.innerHTML)}</div>`) }).then((res: any) => {
downloadAnonReport({ taskGuid: oldAnonTaskValueInfo.value.guid, title: `${analysisResultInfo.value.tenantName}持有的“${oldAnonTaskValueInfo.value.taskName}”`, evaluationDate: analysisResultInfo.value.execTime,
deIdentProcessorName: userData.tenantName, html: encodeURIComponent(`<div>${getHTML(dom.innerHTML)}</div>`) }).then((res: any) => {
downPromise.value = null
loadingText.value = '';
downloadLoading.value = false;
......
src/views/data_anonymization/components/anonResultAnalysis.vue
......@@ -198,57 +198,63 @@
</div>
</div>
</div>
<div v-show="isWordStyle" class="analysis-result-main report-main" ref="report">
<div
style="font-family: simsun;height: 40px;display: block;line-height: 32px;font-size: 18px;color: #212121;font-weight: 700;text-align: center;margin-top: 10px;margin-bottom: 10px;">匿名化效果评估指标</div>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ' 依据GB/T 42460-2023《信息安全技术个人信息去标识化效果评估指南》附录D，对去标识化以后的数据集基于K匿名模型进行去标识化效果的评估。' }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">
{{ ` 总体方案为先计算数据集每行记录、整体数据集的重标识风险，进而计算环境重标识攻击概率，最后再结合环境重标识攻击概率计算整个数据集的重标识整体风险。去标识化效果评估结果为${analysisResultInfo.rating + '级'}。具体指标如下：` }}</p>
<div
style="font-family: simsun;display: block;line-height: 21px;font-size: 14px;color: #212121;font-weight: 700;margin: 8px 0px;">
匿名化结果分析</div>
<div class="kpi-content" v-show="Object.keys(analysisResultInfo).length > 0">
<div class="border-content">
<div class="text" style="color: #212121;">去标识化效果评估结果</div>
<span class="number score-color">{{ analysisResultInfo.rating + '级' }}</span>
</div>
<div class="border-content">
<span class="text" style="color: #212121;">重标识风险最大值</span>
<span class="number">{{ analysisResultInfo.reIdentifyRiskRb != null ?
(analysisResultInfo.reIdentifyRiskRb || 0) : '--'
}}</span>
</div>
<div class="border-content">
<span class="text" style="color: #212121;">重标识风险平均值</span>
<span class="number">{{ analysisResultInfo.reIdentifyRiskRc != null ?
(analysisResultInfo.reIdentifyRiskRc || 0) : '--' }}</span>
</div>
<div class="border-content">
<span class="text" style="color: #212121;">环境重标识攻击概率</span>
<span class="number">{{ analysisResultInfo.envReAttackPr != null ?
(analysisResultInfo.envReAttackPr || 0) : '--' }}</span>
</div>
<div class="border-content">
<span class="text" style="color: #212121;">等价类门限风险</span>
<span class="number">{{ analysisResultInfo.reIdentifyRiskRa != null ?
(analysisResultInfo.reIdentifyRiskRa || 0) : '--' }}</span>
</div>
<div class="border-content">
<span class="text" style="color: #212121;">重标识风险总体风险</span>
<span class="number">{{ analysisResultInfo.reIdentifyOverallRisk != null ?
(analysisResultInfo.reIdentifyOverallRisk || 0) : '--' }}</span>
</div>
<div class="border-content">
<span class="text" style="color: #212121;">重标识可接受风险阈值</span>
<span class="number">{{ oldAnonTaskValueInfo.anonPrivacyMode?.riskThreshold == null ? 0.05 :
(oldAnonTaskValueInfo.anonPrivacyMode?.riskThreshold || 0) }}</span>
</div>
</div>
<div
style="font-family: simsun;display: block;line-height: 21px;font-size: 14px;color: #212121;font-weight: 700;margin: 8px 0px 4px;">
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：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>
<table border="0" cellspacing="0"
<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: center;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.fieldCnExps || 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: center;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.fieldCnExps || 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：${analysisResultInfo.execTime}` }}</p>
<!-- 2. 评估准备 -->
<h1 style="font-family: simsun;font-size: 18px;font-weight: 700;text-align: center;margin-top: 10px;margin-bottom: 10px;color: #212121;">二、评估准备</h1>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ` 数据集与环境确认：待评估数据集包含${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>
<!-- 3. 定性评估 -->
<h1 style="font-family: simsun;font-size: 18px;font-weight: 700;text-align: center;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>
<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>
<!-- 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: center;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>
<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>
<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${analysisResultInfo.reIdentifyOverallRisk != null ?
(analysisResultInfo.reIdentifyOverallRisk || 0) * 100 : '--'}${analysisResultInfo.reIdentifyOverallRisk ? '%' : ''}；` }}</span></p>
<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${analysisResultInfo.reIdentifyRiskRb != null ?
(analysisResultInfo.reIdentifyRiskRb || 0) : '--'}${analysisResultInfo.reIdentifyRiskRb ? `（即${analysisResultInfo.reIdentifyRiskRb*100}）` : ''}。` }}</span></p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;font-weight: 700;">{{ ` 重标识风险平均值：` }}<span style="font-weight: 500;">{{ `模拟攻击者随机抽取一条记录并尝试重标识的平均风险。经计算，该数据集重标识风险的平均值为${analysisResultInfo.reIdentifyRiskRc != null ?
(analysisResultInfo.reIdentifyRiskRc || 0) : '--'}${analysisResultInfo.reIdentifyRiskRc ? `（即${analysisResultInfo.reIdentifyRiskRc * 100}）` : ''}。` }}</span></p>
<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;">{{ `${oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeName}的数据集，环境重标识攻击概率为内部故意攻击概率、数据集包含熟人概率和数据泄露概率三者的最大值，经计算，该数据集的攻击概率为${analysisResultInfo.envReAttackPr != null ?
(analysisResultInfo.envReAttackPr || 0) : '--'}${analysisResultInfo.envReAttackPr ? `（即${analysisResultInfo.envReAttackPr * 100}）` : ''}。` }}</span></p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ' 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;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>
<table border="0" cellspacing="0"
style="width:100%;word-break: break-all;margin: 0 auto;text-align: center;border-collapse: collapse;color: #212121">
<thead>
<tr>
......@@ -268,11 +274,10 @@
</tr>
</tbody>
</table>
<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 4px;">
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>
<!-- 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;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"
style="width:100%;word-break: break-all;margin: 0 auto;text-align: center;border-collapse: collapse;color: #212121;">
<thead>
......@@ -295,58 +300,65 @@
</tr>
</tbody>
</table>
<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;">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 ||
<!-- 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;">{{ ' 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 ||
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${analysisResultInfo.randomAcquaintancePr || 0}。` }}</div>
<div v-show="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'"
style="font-family: simsun;display: block;line-height: 21px;font-size: 14px;color: #212121;font-weight: 700;margin: 8px 0px;">数据泄露概率
</div>
<div v-show="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'"
style="font-family: simsun;display: block;line-height: 21px;font-size: 14px;color: #212121;white-space: pre-wrap;">{{
' 对于安全和隐私控制能力评估为低的情况,推荐将数据泄露概率设定为0.55。' }}</div>
<div v-show="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'"
style="font-family: simsun;display: block;line-height: 21px;font-size: 14px;color: #212121;white-space: pre-wrap;">{{ ' 对于安全和隐私控制能力评估为中的情况，推荐将数据泄露概率设定为0.27。' }}</div>
<div v-show="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'"
style="font-family: simsun;display: block;line-height: 21px;font-size: 14px;color: #212121;white-space: pre-wrap;">{{ ' 对于安全和隐私控制能力评估为高的情况，推荐将数据泄露概率设定为 0.14。' }}</div>
<div v-show="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'"
style="font-family: simsun;display: block;line-height: 21px;font-size: 14px;color: #212121;white-space: pre-wrap;">{{ ` 数据接收方的安全和隐私控制能力为高，按照推荐值将数据泄露概率设定为${analysisResultInfo.dataBreachPr || 0}。` }}</div>
<div style="font-family: simsun;display: block;line-height: 21px;font-size: 14px;color: #212121;font-weight: 700;margin: 8px 0px;">备注：</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 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;">
<thead>
<tr>
<th v-for="(item, index) in adversarialTestFields" :key="index" style="border: 0.5px solid #d9d9d9">
<span>{{ item.label }}</span>
</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr v-for="(recordItem, j) in analysisResultInfo?.adversarialTest || []" :key="j">
<td v-for="(columnItem, i) in adversarialTestFields" :key="i"
:style="{ border: '0.5px solid #d9d9d9', 'text-align': <any>(columnItem.align ?? 'left') }">
<span :style="{ 'word-break': 'break-all' }">
{{ columnItem.field == 'index' ? (j + 1) : recordItem[columnItem.field] === 0 ? 0 :
(recordItem[columnItem.field] || '--') }}
</span>
</td>
</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>
</div>
0}%，m值取推荐值150，数据集包含熟人的概率为${analysisResultInfo.randomAcquaintancePr || 0}。` }}
</div>
<!-- 4. 数据泄露概率 -->
<div v-show="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'" style="font-family: simsun;display: block;line-height: 21px;font-size: 14px;color: #212121;font-weight: 700;margin: 8px 0px;">{{ ' 4. 数据泄露概率'}}</div>
<div v-show="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'" style="font-family: simsun;display: block;line-height: 21px;font-size: 14px;color: #212121;white-space: pre-wrap;">{{ ' 对于安全和隐私控制能力评估为低的情况,推荐将数据泄露概率设定为0.55。' }}</div>
<div v-show="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'" style="font-family: simsun;display: block;line-height: 21px;font-size: 14px;color: #212121;white-space: pre-wrap;">{{ ' 对于安全和隐私控制能力评估为中的情况,推荐将数据泄露概率设定为0.27。' }}</div>
<div v-show="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'" style="font-family: simsun;display: block;line-height: 21px;font-size: 14px;color: #212121;white-space: pre-wrap;">{{ ' 对于安全和隐私控制能力评估为高的情况,推荐将数据泄露概率设定为0.14。' }}</div>
<div v-show="oldAnonTaskValueInfo.dataSharingTypeCode != '01'" style="font-family: simsun;display: block;line-height: 21px;font-size: 14px;color: #212121;white-space: pre-wrap;">{{ ` 数据接收方的安全和隐私控制能力为高，按照推荐值将数据泄露概率设定为${analysisResultInfo.dataBreachPr || 0}。` }}</div>
<!-- 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;">{{ 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;">
<thead>
<tr>
<th v-for="(item, index) in adversarialTestFields" :key="index" style="border: 0.5px solid #d9d9d9">
<span>{{ item.label }}</span>
</th>
</tr>
</thead>
<tbody>
<tr v-for="(recordItem, j) in analysisResultInfo?.adversarialTest || []" :key="j">
<td v-for="(columnItem, i) in adversarialTestFields" :key="i" :style="{ border: '0.5px solid #d9d9d9', 'text-align': <any>(columnItem.align ?? 'left') }">
<span :style="{ 'word-break': 'break-all' }">
{{ columnItem.field == 'index' ? (j + 1) : recordItem[columnItem.field] === 0 ? 0 : (recordItem[columnItem.field] || '--') }}
</span>
</td>
</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>
<!-- 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;">{{ ' 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>
<!-- 5. 评估结论与分级 -->
<h1 style="font-family: simsun;font-size: 18px;font-weight: 700;text-align: center;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;font-weight: 700;">{{ ` 定性评估结论：${analysisResultInfo.rating == 2 ? '数据集已消除所有直接标识符，但未对准标识符进行了有效的泛化与抑制处理。' : (analysisResultInfo.rating == 4 ? '数据集无任何的直接标识符和准标识符。' : '数据集已消除所有直接标识符，并对准标识符进行了有效的泛化与抑制处理。')}` }}</p>
<p style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;font-weight: 700;">{{ ` 定量评估结论：${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;font-weight: 700;">{{ ` 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${analysisResultInfo.rating <=2 ? '（重标识风险较高）' : ''}。` }}</p>
<!-- 6. 建议与改进 -->
<h1 v-show="analysisResultInfo.rating <= 2" style="font-family: simsun;font-size: 18px;font-weight: 700;text-align: center;margin-top: 10px;margin-bottom: 10px;color: #212121;">六、建议与改进</h1>
<p v-show="analysisResultInfo.rating <= 2" style="font-family: simsun;margin: 0px;font-size: 14px;line-height: 21px;white-space: pre-wrap;color: #212121;">{{ ` 需要对准标识符${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>
</div>
</div>
</template>
<script lang="ts" setup name="anonResultAnalysis">
......@@ -356,7 +368,7 @@ import Moment from 'moment';
import {
downDicomPath,
} from '@/api/modules/dataAnonymization';
import { download } from '@/utils/common';
import { changeNum, download } from '@/utils/common';
import { ElMessage } from 'element-plus';
const props = defineProps({
......
Styling with Markdown is supported
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