Nejlepší nástroje pro anonymizaci dat pro dodržování ochrany soukromí
Organizace k odstranění používají nástroje pro anonymizaci dat osobní údaje z jejich datových sad. Nedodržení může vést k vysokým pokutám od regulačních orgánů a narušení dat. Bez anonymizace dat, nemůžete využívat nebo sdílet datové sady naplno.
Mnoho anonymizační nástroje nemůže zaručit plnou shodu. Metody minulé generace mohou způsobit, že osobní údaje budou zranitelné vůči deidentifikaci ze strany zlomyslných aktérů. Nějaký statistické anonymizační metody snížit kvalitu datové sady do bodu, kdy je nespolehlivá analýza dat.
Jsme na Syntho seznámí vás s metodami anonymizace a klíčovými rozdíly mezi nástroji minulé a nové generace. Řekneme vám o nejlepších nástrojích pro anonymizaci dat a navrhneme klíčová kritéria pro jejich výběr.
Obsah
- Co jsou syntetická data
- Jak to funguje
- Proč to organizace používají
- Jak začít
Co jsou nástroje pro anonymizaci dat?
Anonymizace dat je technika odstraňování nebo pozměňování důvěrných informací v souborech dat. Organizace nemohou volně přistupovat, sdílet a využívat dostupná data, která lze přímo nebo nepřímo vysledovat k jednotlivcům.
- Obecné nařízení o ochraně údajů (GDPR). Legislativa EU chrání soukromí osobních údajů, uděluje souhlas se zpracováním údajů a uděluje jednotlivcům přístupová práva k údajům. Spojené království má podobný zákon s názvem UK-GDPR.
- Kalifornský zákon o ochraně soukromí spotřebitelů (CCPA). Kalifornský zákon na ochranu soukromí se zaměřuje na práva spotřebitelů týkající se sdílení dat.
- Zákon o přenositelnosti a odpovědnosti zdravotního pojištění (HIPAA). Pravidlo ochrany osobních údajů zavádí standardy pro ochranu zdravotních informací pacientů.
Jak fungují nástroje pro anonymizaci dat?
Nástroje pro anonymizaci dat skenují datové sady pro citlivé informace a nahrazují je umělými daty. Software najde taková data v tabulkách a sloupcích, textových souborech a naskenovaných dokumentech.
Tento proces zbavuje data prvků, které je mohou propojit s jednotlivci nebo organizacemi. Mezi typy dat, které tyto nástroje zakrývají, patří:
- Osobně identifikovatelné údaje (PII): Jména, identifikační čísla, data narození, fakturační údaje, telefonní čísla a e-mailové adresy.
- Chráněné zdravotní informace (PHI): Zahrnuje lékařské záznamy, detaily zdravotního pojištění a osobní zdravotní údaje.
- Finanční informace: Čísla kreditních karet, podrobnosti o bankovních účtech, investiční údaje a další, které lze propojit s právnickými osobami.
Zdravotnické organizace například anonymizují adresy pacientů a kontaktní údaje, aby zajistily soulad s HIPAA pro výzkum rakoviny. Finanční společnost zakryla data a místa transakcí ve svých datových sadách, aby dodržela zákony GDPR.
Zatímco koncept je stejný, existuje několik odlišných technik anonymizace dat.
Techniky anonymizace dat
Anonymizace probíhá mnoha způsoby a ne všechny metody jsou stejně spolehlivé, pokud jde o shodu a užitečnost. Tato část popisuje rozdíl mezi různými typy metod.
Pseudonymizace
Pseudonymizace je reverzibilní proces deidentifikace, kdy jsou osobní identifikátory nahrazeny pseudonymy. Udržuje mapování mezi původními daty a změněnými daty, přičemž mapovací tabulka je uložena samostatně.
Nevýhodou pseudonymizace je, že je reverzibilní. S dodatečnými informacemi je mohou útočníci vysledovat zpět k jednotlivci. Podle pravidel GDPR nejsou pseudonymizovaná data považována za anonymizovaná data. I nadále podléhá předpisům o ochraně údajů.
Maskování dat
Metoda maskování dat vytváří strukturálně podobnou, ale falešnou verzi jejich dat pro ochranu citlivých informací. Tato technika nahrazuje skutečná data změněnými znaky, přičemž zachovává stejný formát pro běžné použití. Teoreticky to pomáhá udržovat provozní funkčnost datových sad.
V praxi, maskovací data často snižuje datová utilita. Může se stát, že se nepodaří zachovat původní datadistribuce nebo charakteristiky, takže je méně užitečné pro analýzu. Další výzvou je rozhodnout se, co maskovat. Pokud se to provede nesprávně, maskovaná data lze stále znovu identifikovat.
Generalizace (agregace)
Generalizace anonymizuje data tím, že je činí méně podrobnými. Seskupuje podobná data dohromady a snižuje jejich kvalitu, takže je obtížnější rozlišit jednotlivé části dat. Tato metoda často zahrnuje metody sumarizace dat, jako je průměrování nebo sčítání, aby byly chráněny jednotlivé datové body.
Přílišné zobecnění může způsobit, že data jsou téměř nepoužitelná, zatímco nedostatečné zobecnění nemusí nabídnout dostatek soukromí. Existuje také riziko zbytkového prozrazení, protože agregované datové soubory mohou stále poskytovat dostatečně podrobné deidentifikace v kombinaci s jinými zdroje dat.
Rušení
Perturbace upravuje původní datové sady zaokrouhlením hodnot nahoru a přidáním náhodného šumu. Datové body se mění nenápadně, čímž se naruší jejich původní stav při zachování celkových datových vzorů.
Nevýhodou rušení je, že data nejsou plně anonymizována. Pokud změny nejsou dostatečné, existuje riziko, že původní charakteristiky mohou být znovu identifikovány.
Výměna dat
Swapování je technika, při které se přeskupují hodnoty atributů v datové sadě. Tato metoda je obzvláště snadno implementovatelná. Konečné datové sady neodpovídají původním záznamům a nelze je přímo vysledovat k jejich původním zdrojům.
Nepřímo však zůstávají datové soubory reverzibilní. Vyměněná data jsou náchylná k prozrazení i v případě omezených sekundárních zdrojů. Kromě toho je těžké udržet sémantickou integritu některých přepínaných dat. Například při nahrazování jmen v databázi nemusí systém rozlišovat mezi mužskými a ženskými jmény.
Tokenizace
Tokenizace nahrazuje citlivé datové prvky tokeny – necitlivými ekvivalenty bez zneužitelných hodnot. Tokenizovaná informace je obvykle náhodný řetězec čísel a znaků. Tato technika se často používá k ochraně finančních informací při zachování jejich funkčních vlastností.
Některý software ztěžuje správu a škálování trezorů tokenů. Tento systém také představuje bezpečnostní riziko: citlivá data by mohla být ohrožena, pokud by se útočník dostal přes šifrovací trezor.
randomizace
Randomizace mění hodnoty s náhodnými a falešnými daty. Jde o přímočarý přístup, který pomáhá zachovat důvěrnost jednotlivých záznamů dat.
Tato technika nefunguje, pokud chcete zachovat přesné statistické rozložení. Je zaručeno, že kompromituje data používaná pro komplexní datové sady, jako jsou geoprostorová nebo časová data. Nedostatečné nebo nesprávně použité metody randomizace také nemohou zajistit ochranu soukromí.
Redakce dat
Redakce dat je proces úplného odstranění informací z datových sad: začernění, vymazání nebo vymazání textu a obrázků. To brání přístupu k citlivým výrobní data a je běžnou praxí v právních a úředních dokumentech. Stejně tak je zřejmé, že díky tomu nejsou data vhodná pro přesnou statistickou analýzu, modelové učení a klinický výzkum.
Jak je zřejmé, tyto techniky mají nedostatky, které zanechávají mezery, které mohou zlomyslní aktéři zneužít. Často odstraňují podstatné prvky z datových sad, což omezuje jejich použitelnost. To není případ technik poslední generace.
Anonymizační nástroje nové generace
Moderní anonymizační software využívá sofistikované techniky k vyloučení rizika opětovné identifikace. Nabízejí způsoby, jak vyhovět všem předpisům na ochranu soukromí při zachování strukturální kvality dat.
Generování syntetických dat
Syntetické generování dat nabízí chytřejší přístup k anonymizaci dat při zachování užitečnosti dat. Tato technika využívá algoritmy k vytváření nových datových sad, které odrážejí strukturu a vlastnosti skutečných dat.
Syntetická data nahrazují PII a PHI falešnými daty, které nelze vysledovat k jednotlivcům. To zajišťuje soulad se zákony o ochraně osobních údajů, jako je GDPR a HIPAA. Přijetím nástrojů pro generování syntetických dat organizace zajišťují soukromí dat, zmírňují rizika narušení dat a urychlují vývoj aplikací založených na datech.
Homomorfní šifrování
Homomorfní šifrování (překládá se jako „stejná struktura“) transformuje data do šifrovaného textu. Šifrované datové sady si zachovávají stejnou strukturu jako původní data, což vede k vynikající přesnosti testování.
Tato metoda umožňuje provádět složité výpočty přímo na zašifrovaná data aniž byste jej museli nejprve dešifrovat. Organizace mohou bezpečně ukládat šifrované soubory ve veřejném cloudu a outsourcovat zpracování dat třetím stranám, aniž by došlo k ohrožení bezpečnosti. Tato data jsou také v souladu, protože pravidla ochrany osobních údajů se nevztahují na šifrované informace.
Pro správnou implementaci však složité algoritmy vyžadují odborné znalosti. Kromě toho je homomorfní šifrování pomalejší než operace s nešifrovanými daty. Nemusí to být optimální řešení pro týmy DevOps a Quality Assurance (QA), které vyžadují rychlý přístup k datům pro testování.
Bezpečné vícestranné výpočty
Secure multiparty computation (SMPC) je kryptografická metoda generování datových sad společným úsilím několika členů. Každá strana šifruje svůj vstup, provádí výpočty a získává zpracovaná data. Tímto způsobem každý člen získá výsledek, který potřebuje, a zároveň uchová svá vlastní data v tajnosti.
Tato metoda vyžaduje, aby vytvořené datové sady dešifrovalo více stran, což ji činí mimořádně důvěrnou. SMPC však vyžaduje značný čas na vytvoření výsledků.
| Techniky anonymizace dat předchozí generace | Anonymizační nástroje nové generace | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Pseudonymizace | Nahrazuje osobní identifikátory pseudonymy při zachování samostatné mapovací tabulky. | - Správa HR dat - Interakce se zákaznickou podporou - Výzkumné průzkumy | Generování syntetických dat | Používá algoritmus k vytváření nových datových sad, které odrážejí strukturu skutečných dat a zároveň zajišťují soukromí a shodu. | - Vývoj aplikací řízený daty - Klinický výzkum - Pokročilé modelování - Zákaznický marketing |
| Maskování dat | Mění skutečná data pomocí falešných znaků při zachování stejného formátu. | - Finanční výkaznictví - Prostředí pro školení uživatelů | Homomorfní šifrování | Transformuje data na šifrovaný text při zachování původní struktury, což umožňuje výpočet na zašifrovaných datech bez dešifrování. | - Bezpečné zpracování dat - Outsourcing datových výpočtů - Pokročilá analýza dat |
| Generalizace (agregace) | Snižuje detaily dat, seskupuje podobná data. | - Demografické studie - Studie trhu | Bezpečné vícestranné výpočty | Kryptografická metoda, kde více stran šifruje svůj vstup, provádí výpočty a dosahuje společných výsledků. | - Kolaborativní analýza dat - Sdružování důvěrných údajů |
| Rušení | Upravuje datové sady zaokrouhlením hodnot a přidáním náhodného šumu. | - Analýza ekonomických dat - Průzkum dopravních vzorů - Analýza prodejních dat | |||
| Výměna dat | Přeuspořádává hodnoty atributů datové sady, aby se zabránilo přímé sledovatelnosti. | - Dopravní studie - Analýza vzdělávacích dat | |||
| Tokenizace | Nahrazuje citlivá data necitlivými tokeny. | - Platba je v procesu zpracování - Průzkum vztahů se zákazníky | |||
| randomizace | Přidá náhodná nebo falešná data ke změně hodnot. | - Analýza geoprostorových dat - Behaviorální studie | |||
| Redakce dat | Odstraňuje informace z datových sad, | - Zpracování právních dokumentů - Správa záznamů | |||
Tabulka 1. Srovnání mezi anonymizačními technikami předchozí a nové generace
Inteligentní deidentifikace dat jako nový přístup k anonymizaci dat
Inteligentní deidentifikace anonymizuje data pomocí AI generovaných syntetická falešná data. Platformy s funkcemi převádějí citlivé informace na vyhovující, neidentifikovatelná data následujícími způsoby:
- Software pro deidentifikaci analyzuje existující datové sady a identifikuje PII a PHI.
- Organizace si mohou vybrat, která citlivá data nahradí umělými informacemi.
- Nástroj vytváří nové datové sady s vyhovujícími daty.
Tato technologie je užitečná, když organizace potřebují spolupracovat a bezpečně si vyměňovat cenná data. Je to také užitečné, když je potřeba zajistit soulad dat v několika relační databáze.
Inteligentní deidentifikace udržuje vztahy v datech nedotčené prostřednictvím konzistentního mapování. Společnosti mohou vygenerovaná data využít pro hloubkovou obchodní analýzu, školení strojového učení a klinické testy.
S tolika metodami potřebujete způsob, jak zjistit, zda je pro vás anonymizační nástroj vhodný.
Jak vybrat správný nástroj pro anonymizaci dat
- Provozní škálovatelnost. Vyberte si nástroj schopný škálování nahoru a dolů podle vašich provozních požadavků. Udělejte si čas na zátěžový test provozní efektivity při zvýšené pracovní zátěži.
- Integrace. Nástroje pro anonymizaci dat by se měly hladce integrovat s vašimi stávajícími systémy a analytickým softwarem, stejně jako s průběžnou integrací a průběžnou implementací (CI/CD). Kompatibilita s vašimi platformami pro ukládání, šifrování a zpracování dat je zásadní pro bezproblémový provoz.
- Konzistentní mapování dat. Ujistěte se, že anonymizované datové konzervátory mají integritu a statistickou přesnost, které jsou vhodné pro vaše potřeby. Anonymizační techniky předchozí generace vymazávají cenné prvky z datových sad. Moderní nástroje však zachovávají referenční integritu, díky čemuž jsou data dostatečně přesná pro pokročilé případy použití.
- Bezpečnostní mechanismy. Upřednostněte nástroje, které chrání skutečné datové sady a anonymizované výsledky před interními a externími hrozbami. Software musí být nasazen v zabezpečené zákaznické infrastruktuře, řízení přístupu na základě rolí a rozhraní API pro dvoufaktorovou autentizaci.
- Vyhovující infrastruktura. Zajistěte, aby nástroj uložil datové sady v zabezpečeném úložišti, které je v souladu s nařízeními GDPR, HIPAA a CCPA. Kromě toho by měl podporovat nástroje pro zálohování a obnovu dat, aby se zabránilo možnosti výpadku kvůli neočekávaným chybám.
- Platební model. Zvažte okamžité a dlouhodobé náklady, abyste pochopili, zda je nástroj v souladu s vaším rozpočtem. Některé nástroje jsou určeny pro větší podniky a středně velké podniky, zatímco jiné mají flexibilní modely a plány založené na použití.
- Technická podpora. Vyhodnoťte kvalitu a dostupnost zákaznické a technické podpory. Poskytovatel vám může pomoci integrovat nástroje pro anonymizaci dat, školit personál a řešit technické problémy.
7 nejlepších nástrojů pro anonymizaci dat
Nyní, když víte, co hledat, pojďme prozkoumat, co považujeme za nejspolehlivější nástroje maskovat citlivé informace.
1. Syntho
Syntho je poháněn softwarem pro generování syntetických dat který poskytuje příležitosti pro inteligentní deidentifikace. Vytváření dat na základě pravidel platformy přináší všestrannost a umožňuje organizacím vytvářet data podle jejich potřeb.
Skener s umělou inteligencí identifikuje všechny PII a PHI napříč datovými sadami, systémy a platformami. Organizace si mohou vybrat, která data odstranit nebo zesměšnit, aby byly v souladu s regulačními standardy. Mezitím funkce podmnožin pomáhá vytvářet menší datové sady pro testování, čímž se snižuje zatížení zdrojů úložiště a zpracování.
Platforma je užitečná v různých odvětvích, včetně zdravotnictví, řízení dodavatelského řetězce a financí. Organizace využívají platformu Syntho k vytváření neprodukčních a vlastních testovacích scénářů.
Více o možnostech Syntho se můžete dozvědět zde naplánování ukázky.
2. K2view
3. Broadcom
4. Většinou AI
5. ARX
6. Amnézie
7. Tonic.ai
Případy použití nástrojů pro anonymizaci dat
Společnosti v oblasti financí, zdravotnictví, reklamy a veřejných služeb používají anonymizační nástroje, aby zůstaly v souladu se zákony na ochranu osobních údajů. Neidentifikované datové sady se používají pro různé scénáře.
Vývoj a testování softwaru
Anonymizační nástroje umožňují softwarovým inženýrům, testerům a odborníkům na kontrolu kvality pracovat s realistickými datovými sadami bez odhalení PII. Pokročilé nástroje pomáhají týmům samy poskytovat potřebná data, která napodobují podmínky reálného testování bez problémů s dodržováním předpisů. To pomáhá organizacím zlepšit efektivitu vývoje softwaru a kvalitu softwaru.
Skutečné případy:
- Software Syntho vytvořil anonymizovaná testovací data který zachovává statistické hodnoty skutečných dat a umožňuje vývojářům zkoušet různé scénáře rychlejším tempem.
- Sklad BigQuery společnosti Google nabízí funkci anonymizace datové sady pomoci organizacím sdílet data s dodavateli, aniž by došlo k porušení předpisů o ochraně osobních údajů.
Klinický výzkum
Lékařští výzkumníci, zejména ve farmaceutickém průmyslu, anonymizují data, aby zachovali soukromí pro své studie. Výzkumníci mohou analyzovat trendy, demografické údaje pacientů a výsledky léčby a přispívat tak k pokroku v medicíně, aniž by riskovali důvěrnost pacienta.
Skutečné případy:
- Erasmus Medical Center využívá anonymizované nástroje pro generování umělé inteligence společnosti Syntho vytvářet a sdílet vysoce kvalitní soubory dat pro lékařský výzkum.
Předcházení podvodům
V rámci prevence podvodů umožňují anonymizační nástroje bezpečnou analýzu transakčních dat a identifikaci škodlivých vzorců. Nástroje pro deidentifikaci také umožňují trénovat software AI na skutečných datech, aby se zlepšilo odhalování podvodů a rizik.
Skutečné případy:
- Společnost Brighterion trénovala na anonymizovaných transakčních datech Mastercard obohatit svůj model umělé inteligence, zlepšit míru odhalování podvodů a zároveň snížit počet falešných poplachů.
Zákaznický marketing
Techniky anonymizace dat pomáhají vyhodnotit preference zákazníků. Organizace sdílejí neidentifikované behaviorální datové sady se svými obchodními partnery za účelem zpřesnění cílených marketingových strategií a přizpůsobení uživatelské zkušenosti.
Skutečné případy:
- Platforma pro anonymizaci dat společnosti Syntho přesně předpověděla odchod zákazníků pomocí syntetických dat generované z datové sady více než 56,000 128 zákazníků se XNUMX sloupci.
Veřejné publikování dat
Agentury a státní orgány využívají anonymizaci dat ke sdílení a transparentnímu zpracování veřejných informací pro různé veřejné iniciativy. Zahrnují předpovědi kriminality založené na datech ze sociálních sítí a trestních rejstříků, územní plánování na základě demografie a tras veřejné dopravy nebo potřeby zdravotní péče napříč regiony na základě vzorců onemocnění.
Skutečné případy:
- Indiana University použila anonymizovaná data z chytrých telefonů od zhruba 10,000 XNUMX policistů ve 21 amerických městech, aby odhalily nesrovnalosti v sousedských hlídkách na základě socioekonomických faktorů.
Toto je jen několik příkladů, které vybíráme. The anonymizační software se používá ve všech odvětvích jako prostředek k maximálnímu využití dostupných dat.
Vyberte si nejlepší nástroje pro anonymizaci dat
Všechny společnosti používají software pro anonymizaci databáze dodržovat předpisy o ochraně osobních údajů. Po odstranění osobních údajů lze soubory dat využívat a sdílet bez rizika pokut nebo byrokratických procesů.
Starší metody anonymizace, jako je výměna dat, maskování a redakce, nejsou dostatečně bezpečné. Deidentifikace dat zůstává možností, což ji činí nevyhovující nebo riskantní. Navíc past-gen anonymizační software často snižuje kvalitu dat, zejména v velkými objemy dat. Organizace se na taková data nemohou spoléhat pro pokročilé analýzy.
Měli byste se rozhodnout pro nejlepší anonymizace dat software. Mnoho podniků volí platformu Syntho pro její špičkovou identifikaci, maskování a možnosti generování syntetických dat.
Máte zájem dozvědět se více? Neváhejte prozkoumat naši produktovou dokumentaci nebo kontaktujte nás pro ukázku.
O autorovi
Business Development Manager
Uliana Krainská, Business Development Executive ve společnosti Syntho, s mezinárodními zkušenostmi v oblasti vývoje softwaru a odvětví SaaS, má magisterský titul v oboru Digitální podnikání a inovace na VU Amsterdam.
Během posledních pěti let Uliana prokázala neochvějný závazek zkoumat možnosti umělé inteligence a poskytovat strategické obchodní poradenství pro implementaci projektů umělé inteligence.
Uložte si průvodce syntetickými daty hned teď!
- Co jsou syntetická data?
- Proč to organizace používají?
- Případy klientů syntetických dat s přidanou hodnotou
- Jak začít
