1. 数据替换：将敏感信息替换为其他字符或值，如用“*”号替换部分字符。例如在用户名显示时，保留前两位，后面用“*”替代，使数据既满足使用需求又保护隐私。
2. 数据掩码：通过算法对数据进行加密处理，生成不可逆的密文，如MD5算法。在数据传输和存储过程中，即使数据被泄露，攻击者也无法直接获取原始敏感信息。
3. 数据模糊化：对数据进行一定程度的模糊处理，使其失去精确性但仍保持一定可用性。比如将具体年龄精确到年龄段，把18岁模糊为“20 - 30岁”区间，在统计分析等场景中既能使用数据又保护个人隐私。
4. 随机化处理：对数据进行随机修改，打破数据与真实个体的对应关系。如在数据集中使用随机数据替换部分真实数据，保证数据分析结果不受太大影响的同时保护用户隐私。
5. 格式化处理：统一数据的格式，去除可能暴露敏感信息的格式差异。比如日期统一为“YYYY - MM - DD”格式，避免不同格式隐含敏感信息。
6. 泛化处理：将具体数据替换为更宽泛的类别或概念。例如把具体的城市名替换为省份名，降低数据敏感性，同时仍可进行宏观层面的数据分析。
