该研究提出了ClustEm4Ano，一个针对名义文本表格数据的匿名化管道，通过迭代聚类生成语义相近的值，从而显著提升匿名数据集的质量。

本研究开发了一种开源工具，利用神经网络自动去除医疗影像中的文本，简化匿名化流程，提高合规性和效率，解决了在严格法律框架下去标识化的挑战。

本文研究了本地差分隐私模型下敏感统计信息的收集，提出了一种算法，其隐私成本与用户值的更改数量的对数成正比。通过匿名化用户报告，展示了中心式差分隐私模型下的LDP算法的隐私成本更低。通过新的隐私放大技术，证明了任何置换不变的算法，满足ε局部差分隐私的同时，也会满足（O（ε sqrt {log（1/δ）/n）}，δ）中心差分隐私。研究结果表明，基于LDP的工业部署的隐私成本比宣传的ε值低，至少在报告经过匿名化的情况下。

该研究提出了一种使用多视角三维数据匿名化手术室录像的方法，通过融合多个摄像头的图像，利用参数化人体网格模型对检测到的三维人体关键点和融合的三维点云进行回归以定位面部，并在每个摄像头视角中渲染出人体网格模型，替换每个个体的面部。该方法在定位面部方面表现更好，实现了更真实、对下游任务的影响更小的匿名化。该研究旨在解决手术室中的障碍和拥挤对现有匿名化方法的不足，并为Surgical Data Science领域的后续研究提供潜在的便利。

该文章介绍了一种医学图像匿名化的新方法，能够生成逼真的匿名图像并保留其原始医学内容。该方法通过解开图像中的特征向量，实现对身份信息和医学特征的分离，制造合成的隐私保护身份用于替代原始图像的身份。

该研究使用表示学习和深度神经网络的方法进行匿名化，成功演示了手写数字和情感分析的分类与匿名化任务。该方法能够保留常规标签信息，摒弃与身份有关的私人标签信息的学习表征。