"公開資料中因存在著眾多有價值的資訊，因此常被視為是學術界或是產業界的重要資產。僅管大部分的資料在公開之前，資料擁有者會對其進行去識別化。但是越多的資料公開就代表個人隱私越有可能暴露於風險之中。根據很多先前的案例探討指出，即便是已針對個人可識別資訊（Personally Identifiable I

"1. 我們研發的技術著重於資料Record Linkage攻擊與Attribute Linkage攻擊。國內外的研究多著眼於已知資料集的去識別化。對於異質資料源或是跨領域資料整合而導致的威脅，就目前所知，除本技術外並無其他具體之研究成果。
2. 我們的技術整合了In Memory Processi

"1. 能做為一套結合去識別化與去識別化評估之視覺化系統，可提供給目前欲開放資料之政府部門與企業作為技術參考。
2. 雲端巨量資料分析及視覺化的平台，藉由此平台的產生，不但能進行雲端的大數據分析與資訊視覺化，也能同時兼顧隱私保護使用者若對去識別化的結果不滿意，則可以重新再對資料重複再做不同程度的去識