<commit_before># 簡介
包含個人資訊之資料經去識別化後，即不包含可識別個人之資訊。於個資法之約束下，為因應「資料開放」及「巨量資料」應用之推動，各公私部門通過驗證機構對其持有之個人資料去識別化過程之驗證，取得證書，在可能之法院個資訴訟中可望站在合理位置。
然如何實作個人資料去識別化之過程，以及如何測試去識別化後之資料確實無法重新識別個人，仍值得討論。

且於許多情況下，若完全去除個人資訊，可能大幅降低資料之可用性，故去識別化後之資料常可能仍具有可被重新識別個人之風險。各公私部門如何判定其經去識別化後之資料可被重新識別的風險，以及如何決定其可接受風險，亦待深入討論。

以下討論將分別對個人資料去識別化、去識別化要求、以及控制措施分別進行意見徵集，希望獲得您們寶貴意見。<commit_msg>* Add slides to README<commit_after># 簡介

包含個人資訊之資料經去識別化後，即不包含可識別個人之資訊。於個資法之約束下，為因應「資料開放」及「巨量資料」應用之推動，各公私部門通過驗證機構對其持有之個人資料去識別化過程之驗證、取得證書，在可能之法院個資訴訟中，可望站在合理位置。

然如何實作個人資料去識別化之過程，以及如何測試去識別化後之資料確實無法重新識別個人，仍值得討論。

於許多情況下，完全去除個人資訊可能降低資料之可用性，且去識別化後之資料，可能仍具有可被重新識別個人之風險。各公私部門如何判定其經去識別化後之資料可被重新識別的風險，以及如何決定其可接受風險，亦待深入討論。

以下討論將分別對個人資料去識別化、去識別化要求、以及控制措施分別進行意見徵集，希望獲得各界的寶貴意見。

<iframe src="//www.slideshare.net/slideshow/embed_code/key/LmOQYeuGfzanFd" width="595" height="485" frameborder="0" marginwidth="0" marginheight="0" scrolling="no" style="border:1px solid #CCC; border-width:1px; margin-bottom:5px; max-width: 100%;" allowfullscreen> </iframe>
{'fraction_non_alphanumeric': 0.11011011011011011, 'fraction_numerical': 0.015015015015015015, 'mean_word_length': 18.607843137254903, 'pattern_counts': {'":': 0, '<': 5, '<?xml version=': 0, '>': 5, 'https://': 0, 'lorem ipsum': 0, 'www.': 1, 'xml': 0}, 'pii_count': 0, 'substrings_counts': 0, 'word_list_counts': {'cursed_substrings.json': 0, 'profanity_word_list.json': 0, 'sexual_word_list.json': 0, 'zh_pornsignals.json': 0}}
{'dir': 'git-commits-cleaned', 'id': '5945946', 'n_tokens_mistral': 920, 'n_tokens_neox': 1061, 'n_words': 32}