Co to jest anonimizacja danych
Anonimizacja danych ma na celu ochronę danych prywatnych lub wrażliwych poprzez usunięcie lub zaszyfrowanie danych osobowych z bazy danych. Anonimizacja danych odbywa się w celu ochrony prywatnej działalności osoby fizycznej lub firmy przy jednoczesnym zachowaniu integralności gromadzonych i udostępnianych danych. Anonimizacja danych jest również znana jako „zaciemnianie danych”, „maskowanie danych” lub „de-identyfikacja danych”.
Analiza anonimizacji danych
Korporacje generują, przechowują i przetwarzają ogromne ilości wrażliwych danych w normalnym toku swojej działalności biznesowej. Postęp technologiczny rozkwitł dzięki odpowiednim informacjom znalezionym w danych, które zostały wygenerowane i udostępnione w różnych sektorach i krajach. Innowacje finansowe w technologii (fintech) poczyniły nieograniczone postępy w dostosowywaniu usług finansowych do potrzeb klientów dzięki danym udostępnianym z sektorów takich jak media społecznościowe i sklepy e-commerce. Dane udostępniane między mediami cyfrowymi a firmami zajmującymi się handlem elektronicznym pomogły obu sektorom lepiej reklamować produkty w ich witrynach konkretnemu użytkownikowi lub konsumentowi. Aby jednak udostępnione dane były przydatne bez narażania tożsamości klientów skompilowanych w bazie danych, należy zastosować anonimizację.
Anonimizacja danych w praktyce
Anonimizacja danych jest przeprowadzana przez większość branż zajmujących się wrażliwymi informacjami, takimi jak opieka zdrowotna, finansowa i branża mediów cyfrowych, jednocześnie promując integralność udostępniania danych. Anonimizacja danych zmniejsza ryzyko niezamierzonego ujawnienia podczas udostępniania danych między krajami, branżami, a nawet działami w ramach tej samej firmy. Na przykład szpital udostępniający poufne dane dotyczące swoich pacjentów medycznemu laboratorium badawczemu lub firmie farmaceutycznej byłby w stanie to zrobić etycznie, gdyby zachował anonimowość swoich pacjentów. Można tego dokonać, usuwając nazwiska, numery ubezpieczenia społecznego, daty urodzenia i adresy pacjentów ze wspólnej listy, pozostawiając ważne elementy wymagane do badań medycznych, takie jak wiek, dolegliwości, wzrost, waga, płeć, rasa itp.
Techniki anonimizacji danych
Anonimizacja danych odbywa się na różne sposoby, w tym usuwanie, szyfrowanie, generalizację i wiele innych. Firma może usunąć dane osobowe (PII) ze zgromadzonych danych lub zaszyfrować te informacje za pomocą silnego hasła. Firma może również zdecydować o uogólnieniu informacji zgromadzonych w swojej bazie danych. Na przykład tabela zawiera dokładny dochód brutto osiągnięty przez pięciu dyrektorów generalnych w sektorze detalicznym. Załóżmy, że zarejestrowane dochody wynoszą 520 000 USD, 230 000 USD, 109 000 USD, 875 000 USD i 124 000 USD. Informacje te można uogólnić na kategorie takie jak „<500 000 $” i „≥ 500 000 $”. Chociaż dane są zaciemnione, nadal będą przydatne dla użytkownika.
Uzasadnienie anonimizacji danych
Anonimizacja danych polega na odkażaniu informacji niejawnych i maskowaniu ich w taki sposób, aby w przypadku naruszenia dane uzyskane były bezużyteczne dla winowajców. Konieczność ochrony danych powinna być traktowana priorytetowo w każdej organizacji, ponieważ informacje niejawne, które trafią w niepowołane ręce, mogą być niewłaściwie wykorzystywane, celowo lub nieumyślnie. Brak wrażliwości przy przetwarzaniu wrażliwych informacji o klientach może kosztować firmy ze względu na duże zaniedbanie ze strony organów regulacyjnych. Wymagania prawne i zgodności, takie jak PCI DSS (Standard bezpieczeństwa danych kart płatniczych) nakładają wysokie kary na instytucje finansowe w przypadku naruszenia karty kredytowej. PIPEDA, prawo kanadyjskie, reguluje ujawnianie i wykorzystywanie danych osobowych przez korporacje. Istnieje wiele innych organów regulacyjnych, które zostały utworzone w celu monitorowania wykorzystania lub niewłaściwego wykorzystania danych prywatnych przez organizację.
Dekodowanie anonimowych danych jest możliwe w procesie znanym jako deanonimizacja (lub „ponowna identyfikacja”). Z uwagi na fakt, że anonimowe dane można dekodować i rozwiązywać, krytycy uważają, że anonimizacja zapewnia fałszywe poczucie bezpieczeństwa.
