ヨーロッパの2つの大学の研究者たちが、匿名化されたデータセットから、たった15のデモグラフィック属性から99.98%の精度で個人を再識別できるとされる方法を公表した。

個人情報の複雑なデータセットは、情報サンプル（サブセット）を分離するといった今の匿名化方式では再特定を防げないことを、彼らのモデルは示唆している。

つまり、匿名化して公開された大きなデータセットで、厳格なアクセス制限なくして再特定に対して安全なものはひとつもないということだ。

「私たちの研究が示しているのは、大量にサンプリングされた匿名化データセットであっても、GDPR（EU一般データ保護規則）に明記された最新の基準を満たせず、公開したらそれっきりという非特定化モデルによる匿名化の技術的、法的な妥当性を著しく阻害します」と、インペリアル・カレッジ・ロンドンとベルギーのルーヴァン・カトリック大学の研究者たちは、Nature Communicationsに掲載された論文の要約の中に書いている。

当然ながら今回の研究は、データの匿名化を元に戻せることを初めて証明したものではない。この論文に関わった研究者の一人、インペリアル・カレッジ・ロンドンのイブ=アレキサンダー・デ・モントイ（Yves-Alexandre de Montjoye）氏は、これ以前の研究でも、たとえば、クレジットカードのメタデータから、わずか4つの情報の断片をランダムに抽出するだけで、買い物をした人の90%を、一意の個人として再特定できることを証明している。