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数字原生业务模式的稳步崛起见证了各行各业中大量且种类繁多的个人层面行为微观数据带来的巨大机遇。例如，亚马逊、Netflix 或 Meta 等公司会跟踪客户的行为，以获得个性化推荐和有针对性的营销活动。其他公司意识到与其他方共享客户信息（例如，与“物联网”元素链接，如移动跟踪仪、医疗或健身设备等）可以为双方创造协同效应。同样，非营利部门和研究机构越来越依赖公开可用或开放的行为数据的可用性或“可共享性”（Beaulieu-Jones 等人，2019 年）。然而，所有这些好处与个人保护隐私和避免共享个人数据的合法愿望形成了鲜明对比（Wieringa 等人，2021 年）。继 Facebook-Cambridge Analytica 丑闻之后，企业也越来越重视保护客户数据免遭重新识别攻击，保护品牌免遭客户信任损失（Schneider 等人，2017 年、2018 年）。所有这些担忧导致了现代隐私法规（特别是欧盟的 GDPR 和加州的 CCPA）的出台，这些法规对数据匿名化施加了非常严格的标准。GDPR 和 CCPA 都没有规定任何具体的匿名化流程，但它们要求结果必须是
基于人工智能的行为点击流数据重新识别
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