Najbolji alati za anonimizaciju podataka za usklađenost zaštite privatnosti
Organizacije koriste alate za anonimizaciju podataka za uklanjanje osobne podatke iz njihovih skupova podataka. Nepoštivanje može dovesti do velikih kazni od regulatornih tijela i kršenja podataka, Bez anonimiziranje podataka, ne možete koristiti ili dijeliti skupove podataka u potpunosti.
Mnogi alate za anonimizaciju ne može jamčiti potpunu sukladnost. Metode prethodne generacije mogle bi učiniti osobne podatke osjetljivima na deidentifikaciju od strane zlonamjernih aktera. Neki metode statističke anonimizacije smanjiti kvalitetu skupa podataka do točke kada je nepouzdan za analitika podataka.
Mi na Syntho upoznat će vas s metodama anonimizacije i ključnim razlikama između alata prethodne i sljedeće generacije. Reći ćemo vam o najboljim alatima za anonimizaciju podataka i predložiti ključne razloge za njihov odabir.
Pregled sadržaja
- Što su sintetički podaci
- Kako radi
- Zašto ga organizacije koriste
- Kako započeti
Što su alati za anonimizaciju podataka?
Anonimizacija podataka je tehnika uklanjanja ili mijenjanja povjerljivih informacija u skupovima podataka. Organizacije ne mogu slobodno pristupati, dijeliti i koristiti dostupne podatke koji se mogu izravno ili neizravno povezati s pojedincima.
- Opća uredba o zaštiti podataka (GDPR). Zakonodavstvo EU štiti privatnost osobnih podataka, nalaže privolu za obradu podataka i daje pojedincima prava pristupa podacima. Ujedinjeno Kraljevstvo ima sličan zakon pod nazivom UK-GDPR.
- Kalifornijski zakon o privatnosti potrošača (CCPA). Kalifornijski zakon o privatnosti usredotočuje se na prava potrošača u vezi dijeljenje podataka.
- Zakon o prenosivosti i odgovornosti zdravstvenog osiguranja (HIPAA). Pravilo o privatnosti uspostavlja standarde za zaštitu podataka o zdravlju pacijenata.
Kako rade alati za anonimizaciju podataka?
Alati za anonimizaciju podataka skeniraju skupove podataka u potrazi za osjetljivim informacijama i zamjenjuju ih umjetnim podacima. Softver pronalazi takve podatke u tablicama i stupcima, tekstualnim datotekama i skeniranim dokumentima.
Ovaj proces lišava podatke elemenata koji ih mogu povezati s pojedincima ili organizacijama. Vrste podataka koje ovi alati skrivaju uključuju:
- Podaci koji otkrivaju identitet (PII): Imena, identifikacijski brojevi, datumi rođenja, podaci o naplati, telefonski brojevi i adrese e-pošte.
- Zaštićene zdravstvene informacije (PHI): Pokriva medicinsku dokumentaciju, podatke o zdravstvenom osiguranju i osobne zdravstvene podatke.
- Financijske informacije: Brojevi kreditnih kartica, podaci o bankovnom računu, podaci o ulaganjima i drugi koji se mogu povezati s pravnim osobama.
Na primjer, zdravstvene organizacije anonimiziraju adrese pacijenata i podatke za kontakt kako bi osigurale usklađenost sa HIPAA za istraživanje raka. Financijska tvrtka prikrila je datume i lokacije transakcija u svojim skupovima podataka kako bi se pridržavala zakona GDPR-a.
Iako je koncept isti, postoji nekoliko različitih tehnika za anonimiziranje podataka.
Tehnike anonimizacije podataka
Anonimizacija se događa na mnogo načina, a nisu sve metode jednako pouzdane za usklađenost i korisnost. Ovaj odjeljak opisuje razliku između različitih vrsta metoda.
Pseudonimizacija
Pseudonimizacija je reverzibilni proces deidentifikacije gdje se osobni identifikatori zamjenjuju pseudonimima. Održava preslikavanje između izvornih i izmijenjenih podataka, s odvojeno pohranjenom tablicom preslikavanja.
Loša strana pseudonimiziranja je to što je reverzibilno. S dodatnim informacijama, zlonamjerni akteri mogu pratiti sve do pojedinca. Prema pravilima GDPR-a, pseudonimizirani podaci ne smatraju se anonimiziranim podacima. I dalje podliježe propisima o zaštiti podataka.
Maskiranje podataka
Metoda maskiranja podataka stvara strukturno sličnu, ali lažnu verziju njihovih podataka radi zaštite osjetljivih informacija. Ova tehnika zamjenjuje stvarne podatke izmijenjenim znakovima, zadržavajući isti format za normalnu upotrebu. U teoriji, to pomaže u održavanju operativne funkcionalnosti skupova podataka.
U praksi, maskiranje podataka često smanjuje data utility. Možda neće uspjeti sačuvati izvorni podacidistribucije ili karakteristika, što ga čini manje korisnim za analizu. Još jedan izazov je odlučiti što maskirati. Ako se ne izvrši ispravno, maskirani podaci još uvijek se mogu ponovno identificirati.
Generalizacija (agregacija)
Generalizacija anonimizira podatke čineći ih manje detaljnima. Grupira slične podatke zajedno i umanjuje njihovu kvalitetu, otežavajući razlikovanje pojedinačnih dijelova podataka. Ova metoda često uključuje metode sažimanja podataka poput izračunavanja prosjeka ili zbrajanja radi zaštite pojedinačnih podatkovnih točaka.
Pretjerana generalizacija može učiniti podatke gotovo beskorisnim, dok premala generalizacija možda neće ponuditi dovoljno privatnosti. Također postoji rizik od preostalog otkrivanja, budući da agregirani skupovi podataka još uvijek mogu pružiti dovoljno detalja za uklanjanje identifikacije u kombinaciji s drugim izvori podataka.
Uznemirenost
Perturbacija modificira izvorne skupove podataka zaokruživanjem vrijednosti i dodavanjem slučajnog šuma. Podatkovne točke se suptilno mijenjaju, narušavajući njihovo izvorno stanje dok zadržavaju ukupne obrasce podataka.
Loša strana poremećaja je da podaci nisu u potpunosti anonimizirani. Ako promjene nisu dovoljne, postoji rizik da se izvorne karakteristike mogu ponovno identificirati.
Zamjena podataka
Zamjena je tehnika u kojoj se vrijednosti atributa u skupu podataka preuređuju. Ova metoda je posebno jednostavna za implementaciju. Konačni skupovi podataka ne odgovaraju izvornim zapisima i ne mogu se izravno pratiti do njihovih izvornih izvora.
Neizravno, međutim, skupovi podataka ostaju reverzibilni. Zamijenjeni podaci ranjivi su na otkrivanje čak i s ograničenim sekundarnim izvorima. Osim toga, teško je održati semantički integritet nekih promijenjenih podataka. Na primjer, prilikom zamjene imena u bazi podataka, sustav možda neće uspjeti razlikovati muška i ženska imena.
Tokenization
Tokenizacija zamjenjuje osjetljive elemente podataka tokenima — neosjetljivim ekvivalentima bez vrijednosti koje se mogu iskoristiti. Tokenizirane informacije obično su nasumični niz brojeva i znakova. Ova se tehnika često koristi za zaštitu financijskih informacija uz zadržavanje njihovih funkcionalnih svojstava.
Neki softver otežava upravljanje i skaliranje trezora tokena. Ovaj sustav također predstavlja sigurnosni rizik: osjetljivi podaci mogu biti ugroženi ako napadač prođe kroz trezor za šifriranje.
randomizacije
Randomizacija mijenja vrijednosti s nasumičnim i lažnim podacima. To je jednostavan pristup koji pomaže u očuvanju povjerljivosti pojedinačnih unosa podataka.
Ova tehnika ne funkcionira ako želite zadržati točnu statističku distribuciju. Jamči se da će ugroziti podatke koji se koriste za složene skupove podataka, poput geoprostornih ili vremenskih podataka. Neadekvatne ili neispravno primijenjene metode randomizacije također ne mogu osigurati zaštitu privatnosti.
Redakcija podataka
Redakcija podataka je proces potpunog uklanjanja informacija iz skupova podataka: zatamnjivanje, brisanje ili brisanje teksta i slika. To sprječava pristup osjetljivim proizvodni podaci i uobičajena je praksa u pravnim i službenim dokumentima. Jednako je očito da zbog toga podaci nisu prikladni za preciznu statističku analizu, učenje modela i klinička istraživanja.
Kao što je očito, ove tehnike imaju nedostatke koji ostavljaju rupe u zakonu koje zlonamjerni akteri mogu zloupotrijebiti. Često uklanjaju bitne elemente iz skupova podataka, što ograničava njihovu upotrebljivost. To nije slučaj s tehnikama posljednje generacije.
Alati za anonimizaciju sljedeće generacije
Moderni softver za anonimiziranje koristi sofisticirane tehnike za negiranje rizika od ponovne identifikacije. Oni nude načine za usklađivanje sa svim propisima o privatnosti uz zadržavanje strukturne kvalitete podataka.
Generiranje sintetičkih podataka
Generiranje sintetičkih podataka nudi pametniji pristup anonimizaciji podataka uz zadržavanje korisnosti podataka. Ova tehnika koristi algoritme za stvaranje novih skupova podataka koji odražavaju strukturu i svojstva stvarnih podataka.
Sintetički podaci zamjenjuju PII i PHI lažnim podacima koji se ne mogu pratiti do pojedinaca. Time se osigurava usklađenost sa zakonima o privatnosti podataka, kao što su GDPR i HIPAA. Usvajanjem sintetičkih alata za generiranje podataka, organizacije osiguravaju privatnost podataka, umanjuju rizike od povrede podataka i ubrzavaju razvoj aplikacija vođenih podacima.
Homomorfna enkripcija
Homomorfna enkripcija (prevodi se kao "ista struktura") transformira podatke u šifrirani tekst. Šifrirani skupovi podataka zadržavaju istu strukturu kao izvorni podaci, što rezultira izvrsnom preciznošću za testiranje.
Ova metoda omogućuje izvođenje složenih izračuna izravno na šifrirani podaci bez potrebe za dešifriranjem. Organizacije mogu sigurno pohraniti šifrirane datoteke u javni oblak i prepustiti obradu podataka trećim stranama bez ugrožavanja sigurnosti. Ovi su podaci također usklađeni jer se pravila o privatnosti ne primjenjuju na šifrirane informacije.
Međutim, složeni algoritmi zahtijevaju stručnost za ispravnu implementaciju. Osim toga, homomorfna enkripcija je sporija od operacija na nešifriranim podacima. To možda nije optimalno rješenje za DevOps i timove za osiguranje kvalitete (QA), kojima je potreban brz pristup podacima za testiranje.
Sigurno višestranačko računanje
Sigurno višestranačko računanje (SMPC) je kriptografska metoda generiranja skupova podataka zajedničkim naporima nekoliko članova. Svaka strana šifrira svoj unos, izvodi izračune i dobiva obrađene podatke. Na taj način svaki član dobiva rezultat koji mu je potreban, dok svoje podatke čuva u tajnosti.
Ova metoda zahtijeva više strana za dešifriranje proizvedenih skupova podataka, što je čini posebno povjerljivom. Međutim, SMPC zahtijeva značajno vrijeme za generiranje rezultata.
| Tehnike anonimizacije podataka prethodne generacije | Alati za anonimizaciju sljedeće generacije | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Pseudonimizacija | Zamjenjuje osobne identifikatore pseudonimima uz održavanje zasebne tablice mapiranja. | - Upravljanje kadrovskim podacima - Interakcije korisničke podrške - Istraživačke ankete | Generiranje sintetičkih podataka | Koristi algoritam za stvaranje novih skupova podataka koji odražavaju stvarnu strukturu podataka, a istovremeno osiguravaju privatnost i usklađenost. | - Razvoj aplikacija temeljen na podacima - Klinička istraživanja - Napredno modeliranje - Marketing kupaca |
| Maskiranje podataka | Mijenja stvarne podatke lažnim znakovima, zadržavajući isti format. | - Financijsko izvješćivanje - Okruženja za obuku korisnika | Homomorfna enkripcija | Pretvara podatke u šifrirani tekst zadržavajući izvornu strukturu, omogućujući računanje na šifriranim podacima bez dešifriranja. | - Sigurna obrada podataka - Outsourcing za računanje podataka - Napredna analiza podataka |
| Generalizacija (agregacija) | Smanjuje detalje podataka, grupiranje sličnih podataka. | - Demografske studije - Studije tržišta | Sigurno višestranačko računanje | Kriptografska metoda u kojoj više strana šifrira svoje unose, izvodi izračune i postiže zajedničke rezultate. | - Zajednička analiza podataka - Skupljanje povjerljivih podataka |
| Uznemirenost | Modificira skupove podataka zaokruživanjem vrijednosti i dodavanjem slučajnog šuma. | - Analiza ekonomskih podataka - Istraživanje prometnih obrazaca - Analiza podataka o prodaji | |||
| Zamjena podataka | Preuređuje vrijednosti atributa skupa podataka kako bi se spriječila izravna sljedivost. | - Studije prometa - Analiza obrazovnih podataka | |||
| Tokenization | Zamjenjuje osjetljive podatke neosjetljivim tokenima. | - Obrada plaćanja - Istraživanje odnosa s kupcima | |||
| randomizacije | Dodaje nasumične ili lažne podatke za promjenu vrijednosti. | - Analiza geoprostornih podataka - Studije ponašanja | |||
| Redakcija podataka | Uklanja informacije iz skupova podataka, | - Obrada pravnih dokumenata - Upravljanje evidencijom | |||
Tablica 1. Usporedba između tehnika anonimizacije prethodne i sljedeće generacije
Pametna deidentifikacija podataka kao novi pristup anonimizaciji podataka
Pametna deidentifikacija anonimizira podatke pomoću umjetne inteligencije sintetički lažni podaci. Platforme sa značajkama pretvaraju osjetljive informacije u usklađene podatke koji se ne mogu identificirati na sljedeće načine:
- Softver za deidentifikaciju analizira postojeće skupove podataka i identificira PII i PHI.
- Organizacije mogu odabrati koje će osjetljive podatke zamijeniti umjetnim informacijama.
- Alat proizvodi nove skupove podataka s usklađenim podacima.
Ova je tehnologija korisna kada organizacije trebaju surađivati i sigurno razmjenjivati vrijedne podatke. Također je korisno kada podatke treba uskladiti u nekoliko relacijske baze podataka.
Pametna deidentifikacija održava odnose unutar podataka netaknutima dosljednim mapiranjem. Tvrtke mogu koristiti generirane podatke za dubinsku poslovnu analitiku, obuku strojnog učenja i klinička ispitivanja.
Uz toliko mnogo metoda, potreban vam je način da utvrdite je li alat za anonimiziranje pravi za vas.
Kako odabrati pravi alat za anonimizaciju podataka
- Operativna skalabilnost. Odaberite alat sposoban za povećanje i smanjenje u skladu s vašim operativnim zahtjevima. Odvojite vrijeme za stres test operativne učinkovitosti pod povećanim radnim opterećenjem.
- Integracija. Alati za anonimizaciju podataka trebali bi se glatko integrirati s vašim postojećim sustavima i analitičkim softverom, kao i cjevovodom za kontinuiranu integraciju i kontinuiranu implementaciju (CI/CD). Kompatibilnost s vašim platformama za pohranu podataka, enkripciju i obradu ključna je za besprijekoran rad.
- Dosljedno mapiranje podataka. Provjerite imaju li anonimizirani čuvari podataka integritet i statističku točnost koji odgovaraju vašim potrebama. Tehnike anonimizacije prethodne generacije brišu vrijedne elemente iz skupova podataka. Moderni alati, međutim, održavaju referentni integritet, čineći podatke dovoljno točnima za napredne slučajeve upotrebe.
- Sigurnosni mehanizmi. Dajte prioritet alatima koji štite stvarne skupove podataka i anonimizirane rezultate od unutarnjih i vanjskih prijetnji. Softver mora biti implementiran u sigurnoj korisničkoj infrastrukturi, kontrolama pristupa temeljenim na ulogama i API-jima za provjeru autentičnosti s dva faktora.
- Sukladna infrastruktura. Osigurajte da alat pohranjuje skupove podataka u sigurnu pohranu koja je u skladu s propisima GDPR, HIPAA i CCPA. Osim toga, trebao bi podržavati alate za sigurnosno kopiranje i oporavak podataka kako bi se izbjegla mogućnost prekida rada zbog neočekivanih pogrešaka.
- Model plaćanja. Uzmite u obzir neposredne i dugoročne troškove kako biste shvatili odgovara li alat vašem proračunu. Neki su alati dizajnirani za veće tvrtke i srednje tvrtke, dok drugi imaju fleksibilne modele i planove koji se temelje na upotrebi.
- Tehnička podrška. Ocijenite kvalitetu i dostupnost korisničke i tehničke podrške. Davatelj bi vam mogao pomoći u integraciji alata za anonimizaciju podataka, obučiti osoblje i riješiti tehničke probleme.
7 najboljih alata za anonimizaciju podataka
Sada kada znate što tražiti, istražimo za koje vjerujemo da su najpouzdaniji alati maskirati osjetljive podatke.
1. Sinto
Syntho pokreće softver za generiranje sintetičkih podataka koji pruža mogućnosti pametne deidentifikacije. Stvaranje podataka temeljeno na pravilima platforme donosi svestranost, omogućujući organizacijama izradu podataka prema njihovim potrebama.
Skener koji pokreće AI identificira sve PII i PHI preko skupova podataka, sustava i platformi. Organizacije mogu odabrati koje će podatke ukloniti ili ismijati kako bi bile u skladu s regulatornim standardima. U međuvremenu, značajka podskupova pomaže u izradi manjih skupova podataka za testiranje, smanjujući opterećenje resursa za pohranu i obradu.
Platforma je korisna u raznim sektorima, uključujući zdravstvo, upravljanje opskrbnim lancem i financije. Organizacije koriste Syntho platformu za stvaranje neproizvodnih i razvoj prilagođenih scenarija testiranja.
Možete saznati više o mogućnostima Syntha na zakazivanje demo.
2. K2view
3. Broadcom
4. Uglavnom AI
5. ARX
6. Amnezija
7. Tonik.ai
Slučajevi upotrebe alata za anonimizaciju podataka
Tvrtke u financijama, zdravstvu, oglašavanju i javnim službama koriste alate za anonimiziranje kako bi ostale u skladu sa zakonima o privatnosti podataka. Deidentificirani skupovi podataka koriste se za različite scenarije.
Razvoj i ispitivanje softvera
Alati za anonimizaciju omogućuju softverskim inženjerima, testerima i stručnjacima za osiguranje kvalitete rad s realističnim skupovima podataka bez izlaganja PII-a. Napredni alati pomažu timovima da sami osiguraju potrebne podatke koji oponašaju uvjete testiranja u stvarnom svijetu bez problema s usklađenošću. To pomaže organizacijama da poboljšaju svoju učinkovitost razvoja softvera i kvalitetu softvera.
Stvarni slučajevi:
- Softver tvrtke Syntho stvorio je anonimizirane testne podatke koji čuva statističke vrijednosti stvarnih podataka, omogućujući programerima da isprobaju različite scenarije bržim tempom.
- Googleovo skladište BigQuery nudi značajku anonimizacije skupa podataka pomoći organizacijama da dijele podatke s dobavljačima bez kršenja propisa o privatnosti.
Klinička istraživanja
Medicinski istraživači, posebno u farmaceutskoj industriji, anonimiziraju podatke kako bi očuvali privatnost svojih studija. Istraživači mogu analizirati trendove, demografiju pacijenata i ishode liječenja, pridonoseći medicinskom napretku bez ugrožavanja povjerljivosti pacijenata.
Stvarni slučajevi:
- Medicinski centar Erasmus koristi anonimizirane alate za generiranje umjetne inteligencije tvrtke Syntho za generiranje i dijeljenje skupova podataka visoke kvalitete za medicinska istraživanja.
Prevencija prijevara
U sprječavanju prijevara, alati za anonimizaciju omogućuju sigurnu analizu transakcijskih podataka, identificirajući zlonamjerne obrasce. Alati za deidentifikaciju također omogućuju obuku AI softvera na stvarnim podacima kako bi se poboljšalo otkrivanje prijevara i rizika.
Stvarni slučajevi:
- Brighterion se obučavao na Mastercardovim anonimiziranim transakcijskim podacima kako bi obogatio svoj AI model, poboljšavajući stope otkrivanja prijevara uz smanjenje lažno pozitivnih rezultata.
Marketing kupaca
Tehnike anonimizacije podataka pomažu u procjeni preferencija korisnika. Organizacije dijele neidentificirane skupove podataka o ponašanju sa svojim poslovnim partnerima kako bi poboljšale ciljane marketinške strategije i personalizirale korisničko iskustvo.
Stvarni slučajevi:
- Synthoova platforma za anonimizaciju podataka točno je predvidjela odljev kupaca pomoću sintetičkih podataka generiran iz skupa podataka od preko 56,000 128 kupaca sa XNUMX stupaca.
Javno objavljivanje podataka
Agencije i državna tijela koriste anonimizaciju podataka za transparentno dijeljenje i obradu javnih informacija za različite javne inicijative. Uključuju predviđanja kriminala na temelju podataka iz društvenih mreža i kaznenih evidencija, urbanističko planiranje na temelju demografskih podataka i ruta javnog prijevoza ili potrebe zdravstvene skrbi u regijama na temelju obrazaca bolesti.
Stvarni slučajevi:
- Sveučilište Indiana koristilo je anonimizirane podatke pametnih telefona oko 10,000 policajaca u 21 američkom gradu kako bi se otkrile razlike u patrolama u susjedstvu na temelju socioekonomskih čimbenika.
Ovo je samo nekoliko primjera koje smo odabrali. The softver za anonimizaciju koristi se u svim industrijama kao način da se dostupni podaci iskoriste na najbolji mogući način.
Odaberite najbolje alate za anonimizaciju podataka
Sve tvrtke koriste softver za anonimizaciju baze podataka u skladu s propisima o privatnosti. Kada se izuzmu osobni podaci, skupovi podataka mogu se koristiti i dijeliti bez rizika od kazni ili birokratskih procesa.
Starije metode anonimizacije poput izmjene podataka, maskiranja i redigiranja nisu dovoljno sigurne. Deidentifikacija podataka ostaje mogućnost, što je čini nesukladnom ili riskantnom. Osim toga, past-gen softver za anonimiziranje često degradira kvalitetu podataka, posebno u veliki skupovi podataka. Organizacije se ne mogu osloniti na takve podatke za naprednu analitiku.
Trebali biste se odlučiti za najbolja anonimizacija podataka softver. Mnoge tvrtke odabiru platformu Syntho zbog njezinih vrhunskih mogućnosti identifikacije, maskiranja i generiranja sintetičkih podataka.
Jeste li zainteresirani saznati više? Slobodno istražite našu dokumentaciju proizvoda ili kontaktirajte nas za demonstraciju.
O autoru
Business Development Manager
Uliana Krainska, izvršni direktor poslovnog razvoja u tvrtki Syntho, s međunarodnim iskustvom u razvoju softvera i SaaS industriji, ima magisterij iz digitalnog poslovanja i inovacija na VU Amsterdam.
Tijekom proteklih pet godina Uliana je pokazala čvrstu predanost istraživanju sposobnosti umjetne inteligencije i pružanju strateškog poslovnog savjetovanja za implementaciju projekata umjetne inteligencije.
Spremite svoj vodič za sintetičke podatke sada!
- Što su sintetički podaci?
- Zašto ga organizacije koriste?
- Slučajevi klijenata koji dodaju sintetičke podatke
- Kako započeti
