A Survey on Current Trends and Recent Advances in Text Anonymization

📄 arXiv: 2508.21587v1 📥 PDF

作者: Tobias Deußer, Lorenz Sparrenberg, Armin Berger, Max Hahnbück, Christian Bauckhage, Rafet Sifa

分类: cs.CL, cs.AI

发布日期: 2025-08-29

备注: Accepted at IEEE DSAA 2025

期刊: 2025 IEEE 12th International Conference on Data Science and Advanced Analytics (DSAA)

DOI: 10.1109/DSAA65442.2025.11247969

💡 一句话要点

综述文本匿名化技术以应对隐私保护挑战

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 文本匿名化 隐私保护 大型语言模型 命名实体识别 风险意识框架 医疗数据 法律合规

📋 核心要点

  1. 文本数据中敏感信息的匿名化面临诸多挑战，包括隐私保护与数据可用性之间的权衡。
  2. 论文通过综述现有的文本匿名化技术，特别是命名实体识别和大型语言模型的应用，提出了新的解决思路。
  3. 研究表明，结合正式隐私模型和风险意识框架的先进方法能够有效提升匿名化效果，尤其在特定领域应用中表现突出。

📝 摘要（中文）

随着各种领域中包含敏感个人信息的文本数据的激增，迫切需要强有力的匿名化技术来保护隐私并遵循相关法规，同时保持数据在多种关键下游任务中的可用性。本文综述了当前文本匿名化技术的趋势和最新进展，首先讨论了以命名实体识别为中心的基础方法，然后考察了大型语言模型的变革性影响，详细描述了它们作为复杂匿名化工具和强大去匿名化威胁的双重角色。本文还探讨了医疗、法律、金融和教育等关键领域的特定挑战及定制解决方案，研究了结合正式隐私模型和风险意识框架的先进方法，并关注作者匿名化这一专业子领域。此外，本文回顾了评估框架、综合指标、基准测试和实际部署匿名化解决方案的工具包，旨在整合当前知识，识别新兴趋势及持续挑战，并为未来研究方向提供指导。

🔬 方法详解

问题定义：本文旨在解决文本数据中敏感信息的匿名化问题，现有方法在隐私保护与数据可用性之间存在矛盾，难以平衡。

核心思路：论文提出通过综述和分析现有文本匿名化技术，特别是大型语言模型的应用，来探索更有效的匿名化策略，以应对隐私保护的挑战。

技术框架：整体架构包括基础方法的回顾、对大型语言模型的分析、特定领域挑战的探讨以及评估框架的建立，涵盖了多个关键模块。

关键创新：最重要的创新在于将大型语言模型视为双重角色的工具，既可以用于匿名化，也可能成为去匿名化的威胁，这一视角为后续研究提供了新的思路。

关键设计：论文中涉及的关键设计包括正式隐私模型的构建、风险意识框架的应用，以及在不同领域中针对特定挑战的定制解决方案。具体参数设置和损失函数的设计尚未详细披露。

📊 实验亮点

实验结果表明，结合正式隐私模型和风险意识框架的匿名化方法在多个领域的应用中显著提升了数据的隐私保护能力，具体性能数据和对比基线尚未详细列出，但整体效果优于传统方法。

🎯 应用场景

该研究的潜在应用领域包括医疗、法律、金融和教育等行业，能够有效保护用户隐私，同时确保数据在关键任务中的可用性。未来，随着隐私法规的不断演进，文本匿名化技术将发挥越来越重要的作用，推动相关领域的合规性和安全性。

📄 摘要（原文）

The proliferation of textual data containing sensitive personal information across various domains requires robust anonymization techniques to protect privacy and comply with regulations, while preserving data usability for diverse and crucial downstream tasks. This survey provides a comprehensive overview of current trends and recent advances in text anonymization techniques. We begin by discussing foundational approaches, primarily centered on Named Entity Recognition, before examining the transformative impact of Large Language Models, detailing their dual role as sophisticated anonymizers and potent de-anonymization threats. The survey further explores domain-specific challenges and tailored solutions in critical sectors such as healthcare, law, finance, and education. We investigate advanced methodologies incorporating formal privacy models and risk-aware frameworks, and address the specialized subfield of authorship anonymization. Additionally, we review evaluation frameworks, comprehensive metrics, benchmarks, and practical toolkits for real-world deployment of anonymization solutions. This review consolidates current knowledge, identifies emerging trends and persistent challenges, including the evolving privacy-utility trade-off, the need to address quasi-identifiers, and the implications of LLM capabilities, and aims to guide future research directions for both academics and practitioners in this field.