De bedste dataanonymiseringsværktøjer til overholdelse af privatlivsbeskyttelse
Organisationer bruger dataanonymiseringsværktøjer til at fjerne Personligt identificerbare oplysninger fra deres datasæt. Manglende overholdelse kan føre til store bøder fra tilsynsmyndigheder og overtrædelse af data. Uden anonymisere data, kan du ikke bruge eller dele datasættene fuldt ud.
Mange anonymiseringsværktøjer kan ikke garantere fuld overholdelse. Tidligere generationsmetoder kan efterlade personlige oplysninger sårbare over for afidentifikation af ondsindede aktører. Nogle statistiske anonymiseringsmetoder reducere datasætkvaliteten til et punkt, hvor den er upålidelig dataanalyse.
Vi ved Syntho vil introducere dig til anonymiseringsmetoderne og de vigtigste forskelle mellem tidligere og næste generations værktøjer. Vi fortæller dig om de bedste dataanonymiseringsværktøjer og foreslår de vigtigste overvejelser for at vælge dem.
Indholdsfortegnelse
- Hvad er syntetiske data
- Hvordan virker det
- Hvorfor bruger organisationer det
- Sådan kommer du i gang
Hvad er dataanonymiseringsværktøjer?
Anonymisering af data er teknikken til at fjerne eller ændre fortrolige oplysninger i datasæt. Organisationer kan ikke frit få adgang til, dele og bruge tilgængelige data, der direkte eller indirekte kan spores til enkeltpersoner.
- Generel databeskyttelsesforordning (GDPR). EU-lovgivningen beskytter privatlivets fred, kræver samtykke til databehandling og giver enkeltpersoner dataadgangsrettigheder. Det Forenede Kongerige har en lignende lov kaldet UK-GDPR.
- California Consumer Privacy Act (CCPA). Californisk privatlivslovgivning fokuserer på forbrugerrettigheder vedr datadeling.
- Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA). Fortrolighedsreglen etablerer standarder for beskyttelse af patientens helbredsoplysninger.
Hvordan fungerer dataanonymiseringsværktøjer?
Dataanonymiseringsværktøjer scanner datasæt for følsomme oplysninger og erstatter dem med kunstige data. Softwaren finder sådanne data i tabeller og kolonner, tekstfiler og scannede dokumenter.
Denne proces fjerner data for elementer, der kan knytte dem til enkeltpersoner eller organisationer. De typer data, der skjules af disse værktøjer, omfatter:
- Personligt identificerbare oplysninger (PII): Navne, identifikationsnumre, fødselsdatoer, faktureringsoplysninger, telefonnumre og e-mailadresser.
- Beskyttede sundhedsoplysninger (PHI): Dækker lægejournaler, sygesikringsoplysninger og personlige helbredsdata.
- Økonomisk information: Kreditkortnumre, bankkontooplysninger, investeringsdata og andet, der kan knyttes til virksomhedsenheder.
For eksempel anonymiserer sundhedsorganisationer patientadresser og kontaktoplysninger for at sikre overholdelse af HIPAA for kræftforskning. Et finansieringsselskab slørede transaktionsdatoer og lokationer i deres datasæt for at overholde GDPR-lovgivningen.
Selvom konceptet er det samme, findes der flere forskellige teknikker til anonymisere data.
Dataanonymiseringsteknikker
Anonymisering sker på mange måder, og ikke alle metoder er lige pålidelige for compliance og nytte. Dette afsnit beskriver forskellen mellem de forskellige typer metoder.
Pseudonymisering
Pseudonymisering er en reversibel afidentifikationsproces, hvor personlige identifikatorer erstattes med pseudonymer. Det opretholder en kortlægning mellem de originale data og den ændrede, med kortlægningstabellen gemt separat.
Ulempen ved pseudonymisering er, at det er reversibelt. Med yderligere information kan de ondsindede aktører spore det tilbage til individet. I henhold til GDPR's regler betragtes pseudonymiserede data ikke som anonymiserede data. Det er fortsat underlagt databeskyttelsesforordninger.
Datamaskering
Datamaskeringsmetoden skaber en strukturelt lignende, men falsk version af deres data for at beskytte følsomme oplysninger. Denne teknik erstatter reelle data med ændrede tegn og bevarer det samme format til normal brug. I teorien hjælper dette med at opretholde den operationelle funktionalitet af datasæt.
I praksis, maskering af data reducerer ofte dataværktøj. Det kan mislykkes at bevare originale data's fordeling eller karakteristika, hvilket gør det mindre nyttigt til analyse. En anden udfordring er at beslutte, hvad der skal maskeres. Hvis det gøres forkert, kan maskerede data stadig genidentificeres.
Generalisering (aggregering)
Generalisering anonymiserer data ved at gøre dem mindre detaljerede. Den grupperer lignende data sammen og forringer dens kvalitet, hvilket gør det sværere at skelne individuelle stykker data fra hinanden. Denne metode involverer ofte dataopsummeringsmetoder som gennemsnitsberegning eller totalisering for at beskytte individuelle datapunkter.
Overgeneralisering kan gøre data næsten ubrugelige, mens undergeneralisering måske ikke tilbyder nok privatliv. Der er også en risiko for resterende afsløring, da aggregerede datasæt stadig kan give tilstrækkelig detaljeret afidentifikation, når de kombineres med andre data kilder.
Forstyrrelse
Perturbation ændrer de originale datasæt ved at runde værdier op og tilføje tilfældig støj. Datapunkterne ændres subtilt og forstyrrer deres oprindelige tilstand, mens de overordnede datamønstre bibeholdes.
Ulempen ved forstyrrelse er, at data ikke er fuldstændig anonymiseret. Hvis ændringerne ikke er tilstrækkelige, er der risiko for, at de oprindelige karakteristika kan genidentificeres.
Dataudveksling
Swapping er en teknik, hvor attributværdier i et datasæt omarrangeres. Denne metode er særlig nem at implementere. De endelige datasæt svarer ikke til de originale poster og kan ikke spores direkte til deres originale kilder.
Indirekte forbliver datasættene dog reversible. Udskiftede data er sårbare over for offentliggørelse selv med begrænsede sekundære kilder. Desuden er det svært at bevare den semantiske integritet af nogle skiftede data. For eksempel, når du erstatter navne i en database, kan systemet muligvis ikke skelne mellem mands- og kvindenavne.
tokenization
Tokenisering erstatter følsomme dataelementer med tokens - ikke-følsomme ækvivalenter uden udnyttelige værdier. Den tokeniserede information er normalt en tilfældig række af tal og tegn. Denne teknik bruges ofte til at beskytte finansielle oplysninger og samtidig bevare dens funktionelle egenskaber.
Noget software gør det sværere at administrere og skalere token-hvælvinger. Dette system introducerer også en sikkerhedsrisiko: følsomme data kan være i fare, hvis en angriber kommer igennem krypteringsboksen.
Randomisering
Randomisering ændrer værdier med tilfældige og falske data. Det er en ligetil tilgang, der hjælper med at bevare fortroligheden af individuelle dataindtastninger.
Denne teknik virker ikke, hvis du vil bevare den nøjagtige statistiske fordeling. Det er garanteret at kompromittere data, der bruges til komplekse datasæt, såsom geospatiale eller tidsmæssige data. Utilstrækkelige eller ukorrekt anvendte randomiseringsmetoder kan heller ikke sikre privatlivsbeskyttelse.
Redaktion af data
Dataredigering er processen med fuldstændig fjernelse af information fra datasæt: mørklægning, blankning eller sletning af tekst og billeder. Dette forhindrer adgang til følsomme produktionsdata og er en almindelig praksis i juridiske og officielle dokumenter. Det er lige så indlysende, at det gør dataene uegnede til nøjagtig statistisk analyse, modelindlæring og klinisk forskning.
Som det er tydeligt, har disse teknikker mangler, der efterlader smuthuller, som ondsindede aktører kan misbruge. De fjerner ofte væsentlige elementer fra datasæt, hvilket begrænser deres anvendelighed. Dette er ikke tilfældet med de sidste generations teknikker.
Næste generations anonymiseringsværktøjer
Moderne anonymiseringssoftware anvender sofistikerede teknikker til at fjerne risikoen for genidentifikation. De tilbyder måder at overholde alle regler om beskyttelse af privatlivets fred og samtidig opretholde den strukturelle kvalitet af data.
Syntetisk datagenerering
Syntetisk datagenerering tilbyder en smartere tilgang til anonymisering af data, samtidig med at dataværktøjet bevares. Denne teknik bruger algoritmer til at skabe nye datasæt, der afspejler virkelige datas struktur og egenskaber.
Syntetiske data erstatter PII og PHI med falske data, der ikke kan spores til enkeltpersoner. Dette sikrer overholdelse af databeskyttelseslovgivningen, såsom GDPR og HIPAA. Ved at anvende syntetiske datagenereringsværktøjer sikrer organisationer databeskyttelse, mindsker risikoen for databrud og fremskynder udviklingen af datadrevne applikationer.
Homomorf kryptering
Homomorf kryptering (oversættes som "samme struktur") transformerer data ind i chiffertekst. De krypterede datasæt bevarer den samme struktur som de originale data, hvilket resulterer i fremragende nøjagtighed til test.
Denne metode gør det muligt at udføre komplekse beregninger direkte på krypterede data uden at skulle dekryptere det først. Organisationer kan sikkert opbevare krypterede filer i den offentlige sky og outsource databehandling til tredjeparter uden at gå på kompromis med sikkerheden. Disse data er også kompatible, da reglerne for beskyttelse af personlige oplysninger ikke gælder for krypteret information.
Imidlertid kræver komplekse algoritmer ekspertise for korrekt implementering. Desuden er homomorf kryptering langsommere end operationer på ukrypterede data. Det er måske ikke den optimale løsning for DevOps og Quality Assurance (QA) teams, som kræver hurtig adgang til data til test.
Sikker multiparty-beregning
Secure multiparty computation (SMPC) er en kryptografisk metode til at generere datasæt med en fælles indsats af flere medlemmer. Hver part krypterer deres input, udfører beregninger og får behandlede data. På denne måde får hvert medlem det resultat, de har brug for, mens de holder deres egne data hemmelige.
Denne metode kræver, at flere parter dekrypterer de producerede datasæt, hvilket gør det ekstra fortroligt. SMPC kræver dog betydelig tid til at generere resultater.
| Tidligere generations dataanonymiseringsteknikker | Næste generations anonymiseringsværktøjer | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Pseudonymisering | Erstatter personlige identifikatorer med pseudonymer, mens en separat kortlægningstabel bibeholdes. | - HR data management - Kundesupport interaktioner - Forskningsundersøgelser | Syntetisk datagenerering | Bruger en algoritme til at skabe nye datasæt, der afspejler virkelige datas struktur og samtidig sikre privatliv og compliance. | - Datadrevet applikationsudvikling - Klinisk forskning - Avanceret modellering - Kundemarkedsføring |
| Datamaskering | Ændrer rigtige data med falske tegn og beholder det samme format. | - Regnskabsaflæggelse - Brugertræningsmiljøer | Homomorf kryptering | Transformerer data til chiffertekst, mens den originale struktur bibeholdes, hvilket muliggør beregning på krypterede data uden dekryptering. | - Sikker databehandling - Outsourcing af databeregning - Avanceret dataanalyse |
| Generalisering (aggregering) | Reducerer datadetaljer og grupperer lignende data. | - Demografiske undersøgelser - Markedsundersøgelser | Sikker multiparty-beregning | Kryptografisk metode, hvor flere parter krypterer deres input, udfører beregninger og opnår fælles resultater. | - Samarbejdsdataanalyse - Fortrolig datapooling |
| Forstyrrelse | Ændrer datasæt ved at afrunde værdier og tilføje tilfældig støj. | - Økonomisk dataanalyse - Trafikmønsterforskning - Analyse af salgsdata | |||
| Dataudveksling | Omarrangerer datasætattributværdier for at forhindre direkte sporbarhed. | - Transportundersøgelser - Pædagogisk dataanalyse | |||
| tokenization | Erstatter følsomme data med ikke-følsomme tokens. | - Betalingsbehandling - Undersøgelse af kunderelationer | |||
| Randomisering | Tilføjer tilfældige eller falske data for at ændre værdier. | - Geospatial dataanalyse - Adfærdsstudier | |||
| Redaktion af data | Fjerner information fra datasæt, | - Behandling af juridiske dokumenter - Journalstyring | |||
Tabel 1. Sammenligningen mellem tidligere og næste generations anonymiseringsteknikker
Smart dataafidentifikation som en ny tilgang til dataanonymisering
Smart afidentifikation anonymiserer data ved hjælp af AI-genereret syntetiske mock-data. Platforme med funktioner omdanner følsom information til kompatible, ikke-identificerbare data på følgende måder:
- Afidentifikationssoftware analyserer de eksisterende datasæt og identificerer PII og PHI.
- Organisationer kan vælge, hvilke følsomme data der skal erstattes med kunstig information.
- Værktøjet producerer nye datasæt med kompatible data.
Denne teknologi er nyttig, når organisationer skal samarbejde og udveksle værdifulde data sikkert. Det er også nyttigt, når data skal gøres kompatible i flere relationelle databaser.
Smart de-identifikation holder relationerne i dataene intakte gennem konsekvent kortlægning. Virksomheder kan bruge de genererede data til dybdegående forretningsanalyse, maskinlæringstræning og kliniske tests.
Med så mange metoder har du brug for en måde at afgøre, om anonymiseringsværktøjet er det rigtige for dig.
Sådan vælger du det rigtige dataanonymiseringsværktøj
- Operationel skalerbarhed. Vælg et værktøj, der er i stand til at skalere op og ned i overensstemmelse med dine operationelle krav. Tag dig tid til at stressteste den operationelle effektivitet under øget arbejdsbelastning.
- Integration. Dataanonymiseringsværktøjer bør gnidningsløst integreres med dine eksisterende systemer og analytiske software, såvel som den kontinuerlige integration og kontinuerlige implementering (CI/CD) pipeline. Kompatibilitet med dine datalagrings-, kryptering- og behandlingsplatforme er afgørende for problemfri drift.
- Konsekvent datakortlægning. Sørg for, at de anonymiserede databevarere har integritet og statistisk nøjagtighed, der passer til dine behov. Tidligere generations anonymiseringsteknikker sletter værdifulde elementer fra datasæt. Moderne værktøjer bevarer imidlertid referentiel integritet, hvilket gør dataene nøjagtige nok til avancerede brugssager.
- Sikkerhedsmekanismer. Prioriter værktøjer, der beskytter rigtige datasæt og anonymiserede resultater mod interne og eksterne trusler. Softwaren skal implementeres i en sikker kundeinfrastruktur, rollebaserede adgangskontroller og to-faktor autentificerings-API'er.
- Overensstemmende infrastruktur. Sørg for, at værktøjet gemmer datasættene i sikker opbevaring, der overholder GDPR, HIPAA og CCPA-regler. Derudover bør det understøtte datasikkerhedskopiering og gendannelsesværktøjer for at undgå muligheden for nedetid på grund af uventede fejl.
- Betalingsmodel. Overvej umiddelbare og langsigtede omkostninger for at forstå, om værktøjet stemmer overens med dit budget. Nogle værktøjer er designet til større virksomheder og mellemstore virksomheder, mens andre har fleksible modeller og brugsbaserede planer.
- Teknisk support. Evaluer kvaliteten og tilgængeligheden af kundesupport og teknisk support. En udbyder kan hjælpe dig med at integrere dataanonymiseringsværktøjerne, uddanne personalet og løse tekniske problemer.
De 7 bedste dataanonymiseringsværktøjer
Nu hvor du ved, hvad du skal kigge efter, lad os undersøge, hvad vi mener er de mest pålidelige værktøjer til maskere følsomme oplysninger.
1. Syntho
Syntho er drevet af syntetisk datagenereringssoftware der giver muligheder for smart afidentifikation. Platformens regelbaserede dataoprettelse bringer alsidighed, hvilket gør det muligt for organisationer at lave data i overensstemmelse med deres behov.
En AI-drevet scanner identificerer alle PII og PHI på tværs af datasæt, systemer og platforme. Organisationer kan vælge, hvilke data der skal fjernes eller håne for at overholde regulatoriske standarder. I mellemtiden hjælper underindstillingsfunktionen med at lave mindre datasæt til test, hvilket reducerer byrden på lager- og behandlingsressourcer.
Platformen er nyttig i forskellige sektorer, herunder sundhedspleje, supply chain management og finans. Organisationer bruger Syntho-platformen til at skabe ikke-produktion og udvikle tilpassede testscenarier.
Du kan lære mere om Synthos muligheder ved at planlægning af en demo.
2. K2view
3. Broadcom
4. Mest AI
5. ARX
6. Amnesi
7. Tonic.ai
Dataanonymiseringsværktøjer anvender cases
Virksomheder inden for finans, sundhedspleje, reklamer og offentlig service bruger anonymiseringsværktøjer til at overholde databeskyttelseslovene. De afidentificerede datasæt bruges til forskellige scenarier.
Softwareudvikling og test
Anonymiseringsværktøjer gør det muligt for softwareingeniører, testere og QA-professionelle at arbejde med realistiske datasæt uden at afsløre PII. Avancerede værktøjer hjælper teams med selv at levere de nødvendige data, der efterligner testforhold i den virkelige verden uden problemer med overholdelse. Dette hjælper organisationer med at forbedre deres softwareudviklingseffektivitet og softwarekvalitet.
Reelle tilfælde:
- Synthos software skabte anonymiserede testdata der bevarer de statistiske værdier af rigtige data, hvilket gør det muligt for udviklere at prøve forskellige scenarier i et højere tempo.
- Googles BigQuery-lager tilbyder en datasætanonymiseringsfunktion at hjælpe organisationer med at dele data med leverandører uden at bryde reglerne om privatliv.
Klinisk forskning
Medicinske forskere, især i den farmaceutiske industri, anonymiserer data for at bevare privatlivets fred for deres undersøgelser. Forskere kan analysere tendenser, patientdemografi og behandlingsresultater og bidrage til medicinske fremskridt uden at risikere patientens fortrolighed.
Reelle tilfælde:
- Erasmus Medical Center bruger Synthos anonymiserede AI-genereringsværktøjer at generere og dele datasæt af høj kvalitet til medicinsk forskning.
Forebyggelse af svig
Inden for bedrageriforebyggelse tillader anonymiseringsværktøjer sikker analyse af transaktionsdata og identificerer ondsindede mønstre. De-identifikationsværktøjer gør det også muligt at træne AI-softwaren på rigtige data for at forbedre svindel- og risikodetektering.
Reelle tilfælde:
- Brighterion trænede på Mastercards anonymiserede transaktionsdata at berige sin AI-model, forbedre svindeldetektionsrater og samtidig reducere falske positiver.
Kundemarkedsføring
Dataanonymiseringsteknikker hjælper med at vurdere kundepræferencer. Organisationer deler afidentificerede adfærdsdatasæt med deres forretningspartnere for at forfine målrettede marketingstrategier og tilpasse brugeroplevelsen.
Reelle tilfælde:
- Synthos dataanonymiseringsplatform forudsagde nøjagtigt kundeafgang ved hjælp af syntetiske data genereret fra et datasæt med over 56,000 kunder med 128 kolonner.
Offentlig datapublicering
Agenturer og statslige organer bruger dataanonymisering til at dele og behandle offentlig information gennemsigtigt til forskellige offentlige initiativer. De omfatter kriminalitetsforudsigelser baseret på data fra sociale netværk og strafferegistre, byplanlægning baseret på demografi og offentlige transportruter eller sundhedsbehov på tværs af regioner baseret på sygdomsmønstre.
Reelle tilfælde:
- Indiana University brugte anonymiserede smartphonedata fra omkring 10,000 politibetjente på tværs af 21 amerikanske byer for at afsløre uoverensstemmelser i nabolagspatrulje baseret på socioøkonomiske faktorer.
Dette er blot nogle få eksempler, vi vælger. Det anonymiseringssoftware bruges på tværs af alle brancher som et middel til at få mest muligt ud af tilgængelige data.
Vælg de bedste dataanonymiseringsværktøjer
Alle virksomheder bruger database anonymisering software at overholde reglerne om privatlivets fred. Når de fjernes fra personlige oplysninger, kan datasæt bruges og deles uden risiko for bøder eller bureaukratiske processer.
Ældre anonymiseringsmetoder som databytning, maskering og redaktion er ikke sikre nok. Data-identifikation forbliver en mulighed, hvilket gør det ikke-kompatibelt eller risikabelt. Hertil kommer past-gen anonymiseringssoftware forringer ofte kvaliteten af data, især i store datasæt. Organisationer kan ikke stole på sådanne data til avanceret analyse.
Du bør vælge bedste dataanonymisering software. Mange virksomheder vælger Syntho-platformen for dens førsteklasses PII-identifikation, maskering og syntetiske datagenereringsfunktioner.
Er du interesseret i at lære mere? Du er velkommen til at udforske vores produktdokumentation eller kontakt os for en fremvisning.
Om forfatteren
Business Development Manager
Uliana Krainska, en Business Development Executive hos Syntho, med international erfaring inden for softwareudvikling og SaaS-industrien, har en mastergrad i Digital Business and Innovation, fra VU Amsterdam.
I løbet af de sidste fem år har Uliana demonstreret en fast forpligtelse til at udforske AI-kapaciteter og levere strategisk forretningsrådgivning til AI-projektimplementering.
Gem din guide til syntetiske data nu!
- Hvad er syntetiske data?
- Hvorfor bruger organisationer det?
- Værdiskabende syntetiske data klientcases
- Sådan starter du
