企業在公開去識別化的消費資料集前，為避免他人透過郵遞區號、性別等間接識別資訊交叉比對後重新識別特定個人身分，同時保留資料的分析價值，最適合採用下列哪一種隱私保護技術？
答案 （C）
核心概念
防止間接資訊交叉比對認出人，用 k-匿名化讓每組組合至少有 k 人相同。
想像把「郵遞區號 100、女性、35 歲」這種組合變粗一點：郵遞區號只留前兩碼、年齡改成 30 到 39 歲，直到資料集裡至少有 k 個人的組合完全一樣，任何人都指不出哪一筆是你。
k-匿名化（k-Anonymity）就是這個做法：把準識別欄位（Quasi-identifier）概化或遮蔽，讓每個組合至少有 k 筆紀錄。資料還在，只是變粗，分析價值大致保留。
答題技巧
快速判斷技巧：「公開資料集」加「交叉比對再識別」，答案是 k-匿名化（k-Anonymity）。 ・公開整份資料，防組合認人 → k-匿名化 ・只開放統計查詢，防多次查詢推論 → 差分隱私（Differential Privacy） ・直接識別欄位要不可逆 → 密碼雜湊（Hashing）
易錯陷阱：(A) 差分隱私跟 k-匿名化常一起考，最容易混。 關鍵差異：差分隱私動的是「查詢結果」，k-匿名化動的是「資料本身」。 題目說「公開資料集」，就是要動資料本身。