Pseudonimisering versus anonimisering versus synthetische data: belangrijke technieken voor dataprivacy begrijpen

De ernstige gevolgen van datalekken voor zowel bedrijven als individuen hebben geleid tot strenge privacyregelgeving, en het is van cruciaal belang om naleving te garanderen. Veel bedrijven gebruiken pseudonimiserings- en anonimiseringstools om persoonlijke informatie te beschermen en het delen van data te vergemakkelijken, maar deze hebben nadelen.

Hoewel deze technieken de databescherming kunnen versterken en de privacy kunnen verbeteren, kunnen ze niet garanderen dat persoonlijke data niet langer identificeerbaar zijn. Bovendien verminderen pseudonimisering en anonimisering de statistische kwaliteit van data, waardoor deze minder bruikbaar kunnen worden.

Ons artikel bekijkt pseudonimisering versus anonimisering, beschrijft de verschillen en hun voor- en nadelen. Hoewel anonimisering en pseudonimisering beide waardevol zijn voor het beschermen van data, kan het begrijpen van hun specifieke beperkingen helpen bij het kiezen van de juiste aanpak. U zult ook zien hoe deze technieken zich verhouden tot synthetische datageneratie. Dit zal u helpen begrijpen welke aanpak het beste past bij uw zakelijke behoeften.

Wat is pseudonimisering?

Pseudonimisering (ook wel pseudo-anonimisering genoemd) vervangt persoonlijk identificeerbare informatie (PII) en beschermde gezondheidsinformatie (PHI) door valse identificatoren. Deze techniek vervangt bijvoorbeeld een persoonlijke identificator zoals "John Smith" door een pseudoniem zoals "Patient Smith2".

Een belangrijk kenmerk van de pseudonimiseringstechniek is omkeerbaarheid. Pseudonimisering houdt een mappingtabel bij tussen originele en gewijzigde datasets, waardoor geautoriseerde partijen de informatie indien nodig opnieuw kunnen identificeren.

Pseudonimisering wordt op verschillende manieren bereikt:

Bij datamaskering (onderdrukking) worden de oorspronkelijke data vervangen door willekeurige tekens of symbolen.
Bij tokenisatie worden gevoelige data-elementen vervangen door niet-gevoelige equivalenten, ook wel tokens genoemd.
Bij encryptie wordt een hashfunctie gebruikt om data om te zetten in een gecodeerd formaat dat alleen kan worden ontcijferd met een specifieke decryptiesleutel.

Wat zijn de voor- en nadelen van gepseudonimiseerde data?

Het is een misvatting dat pseudonimisering resulteert in geanonimiseerde data. Hoewel gepseudonimiseerde data de privacy kunnen verbeteren, kleven er verschillende nadelen aan.

Voordelen van pseudonimisering

• Verbetert de privacy: Door persoonlijke identifiers uit datasets te verwijderen, kunnen bedrijven gevoelige informatie beschermen. Het voorkomt echter niet de risico's van heridentificatie.
• Omkeerbaarheid: Geautoriseerde personen kunnen de afzonderlijk opgeslagen mappingtabel, tokens en cryptografische sleutels gebruiken om de oorspronkelijke informatie te herstellen. Bedrijven kunnen data opnieuw identificeren voor audits, nalevingscontroles of gedetailleerde analyses.
• Hoog nut voor testen: Gepseudonimiseerde data behouden veel van hun oorspronkelijke structuur en afhankelijkheden, waardoor ze bruikbaar zijn voor bedrijfsactiviteiten en testen.

Nadelen van pseudonimisering

• Niet vrijgesteld van regelgeving: Gepseudonimiseerde data blijven onderworpen aan de regelgeving voor databescherming, omdat het mogelijk is om personen opnieuw te identificeren met behulp van aanvullende informatie. Bedrijven moeten nog steeds voldoen aan de vereisten van CCPA, HIPAA en GDPR.
• Veiligheidsrisico's: De mappingtabel en cryptografische sleutels moeten op een veilige locatie worden opgeslagen, omdat ongeautoriseerde toegang tot datalekken kan leiden.
• Nauwkeurigheidsreductie: Gepseudonimiseerde data geven mogelijk niet volledig de nuances van data uit de echte wereld weer, wat resulteert in een lagere nauwkeurigheid en betrouwbaarheid bij de analyse.

Ondanks dat ze een mate van bescherming bieden, vormen gepseudonimiseerde data nog steeds verschillende privacy- en beveiligingsrisico's en zijn ze mogelijk niet geschikt voor geavanceerde analyses. Bedrijven moeten investeren in betrouwbare gepseudonimiseerde methoden die privacy in evenwicht brengen met het nut van data.

Wat is anonimisering?

Anonimisering betekent het wijzigen of verwijderen van gevoelige informatie uit datasets om ervoor te zorgen dat individuen niet identificeerbaar zijn. In tegenstelling tot pseudonimisering, waarbij persoonlijke identificatiedata worden vervangen door pseudoniemen, elimineert anonimisering alle sporen van PII. Het is vrijwel onmogelijk om een ​​individu te identificeren zonder aanvullende informatie of context. Door anonieme data te creëren, kunnen bedrijven het risico op datalekken verkleinen en naleving van privacyregelgeving garanderen.

Populaire methoden voor anonimisering zijn onder meer:

• randomisatie verandert waarden met willekeurige reeksen tekens en cijfers (nepdata).
• Gegevensgeneralisatie (aggregatie) groepeert vergelijkbare data samen en vermindert details.
• Gegevensminimalisatie (verstoring) verandert de informatie enigszins en voegt ruis toe om exacte identificatie te voorkomen.
• Gegevens uitwisselen herschikt attributen in de waarden om de gevoelige informatie onherkenbaar te maken.

Wat zijn de voor- en nadelen van geanonimiseerde data?

Het manipuleren van een dataset met klassieke anonimiseringstechnieken brengt verschillende voor- en nadelen met zich mee.

Voordelen van anonimisering

• Conforme data: Geanonimiseerde datasets bevatten niets dat als persoonlijke data wordt beschouwd. Ze vallen dus niet onder de algemene regelgeving voor databescherming, waardoor bedrijven zich kunnen richten op het benutten van de data voor inzichten en besluitvorming. 
• Vergemakkelijkt het delen van data: Bedrijven kunnen deze anonieme data delen met onderzoekers, partners en belanghebbenden, terwijl ze voldoen aan de wetgeving inzake databescherming.

Nadelen van anonimisering

• Verminderde datanauwkeurigheid: Wanneer u data anonimiseert, kunt u zinvolle patronen en contextuele details verdoezelen. Dit kan de bruikbaarheid van deze data voor onderzoek, softwaretesten of datagestuurde besluitvorming ernstig beperken.
• Klein risico op heridentificatie: Hoewel anonimisering (ten opzichte van pseudonimisering) een hogere mate van privacy biedt, is het nog steeds mogelijk om data opnieuw te identificeren in combinatie met andere databronnen met behulp van geavanceerde computerhulpmiddelen.
• Onomkeerbaarheid kan gebruiksgevallen beperken: Nadat de persoonsdata anoniem zijn gemaakt, kunnen ze niet meer worden teruggezet naar de oorspronkelijke vorm. Dit kan problematisch zijn als u data opnieuw wilt identificeren voor audits of andere statistische doeleinden.

Bedrijven moeten investeren in geavanceerde algoritmes, data controllers en differentiële privacy frameworks om de benodigde privacy levels en data usability te behouden. Een alternatief is om volledig kunstmatige data te creëren.

Hoe verschilt synthetische data van pseudonimisering?

Synthetische data wordt kunstmatig gegenereerd op basis van echte data. Omdat het helemaal opnieuw is gemaakt, bevat het geen PII of PHI, waardoor de gegenereerde datasets volledig privé zijn en worden vrijgesteld van regelgeving voor dataprivacy, en het helpt persoonlijke informatie te beschermen. Bovendien maken tools voor het genereren van synthetische data gebruik van AI en machine learning-algoritmen die de statistische eigenschappen van echte informatie imiteren.

Op basis van de generatiemethode kunnen synthetische data in verschillende categorieën worden onderverdeeld:

• Volledig door AI gegenereerde synthetische data dat de statistische patronen, relaties en kenmerken van data uit de echte wereld nabootst met behulp van AI-algoritmen. Deze AI-modellen zijn getraind op data uit de echte wereld en genereren nieuwe data die de kenmerken van de oorspronkelijke data nauwkeurig repliceren, waardoor geavanceerde analyses mogelijk zijn. Deze ‘synthetische datatweeling’ kan worden gebruikt alsof het echte data zijn.
• Synthetische nepdata dat gevoelige PII, PHI en andere identificatiedata vervangt door spotters die de bedrijfslogica en patronen volgen. Bij Syntho noemen we deze aanpak een slim de-identificatieproces, ondersteund door meer dan 150 spotters in verschillende talen en alfabetten, inclusief standaardspotters (bijvoorbeeld voornaam, achternaam, telefoonnummers) en geavanceerde spotters om data te genereren die aansluiten bij uw zakelijke regels. 
• Op regels gebaseerde synthetische data dat vooraf gedefinieerde bedrijfsregels en beperkingen volgt om kunstmatige data te genereren. U kunt deze aanpak gebruiken om data helemaal opnieuw te creëren wanneer de echte data beperkt zijn, bestaande datasets te verrijken met extra rijen en kolommen, de datakwaliteit te waarborgen door opschoning en de privacy te beschermen door het gebruik van echte persoonlijke data te vermijden. 

In tegenstelling tot anonimisering en pseudonimisering leert synthetische datageneratie van echte data om realistische datasets te creëren. Het AI-model analyseert de originele dataset om kritieke patronen en relaties te identificeren die de data bruikbaar maken voor geavanceerde analyses. Na de verwerking van persoonlijke data identificeert de tool directe of indirecte identificatoren. Het eindresultaat creëert nieuwe data die geen specifieke datasubjecten bevatten.

Wat zijn de voor- en nadelen van synthetische data?

Voordelen van synthetische datageneratie

• Volledige privacy: Vergeleken met gepseudonimiseerde data bevatten synthetische data geen originele data met PII. Dit maakt het echt anonieme informatie die voldoet aan de wetten voor dataprivacy en mogelijke schade door datalekken elimineert. 
• Hoge statistische nauwkeurigheid: Synthetische data bootsen de oorspronkelijke datastructuur na, waardoor deze bruikbaar zijn voor geavanceerde modellering en analyse. Organisaties kunnen AI-modellen trainen, diepgaand klinisch onderzoek uitvoeren en onderzoek doen zonder concessies te doen aan de nauwkeurigheid.
• Gemakkelijke toegang tot data: Geavanceerde synthetische dataplatforms stellen bedrijven in staat snel conforme datasets van verschillende groottes en complexiteiten te produceren, afgestemd op specifieke behoeften.
• Gegevenscompatibiliteit: Synthetische data kunnen in verschillende formaten worden gemaakt die door verschillende systemen worden ondersteund, waardoor compatibiliteitsproblemen worden voorkomen. Dit zorgt voor een naadloze integratie in bestaande workflows en tools, of de data nu in tekst-, tabel- of grafisch formaat zijn.

Nadelen van het genereren van synthetische data

• Vereist aanzienlijke computerbronnen: Methoden voor het genereren van synthetische data, vooral die met complexe encryptie of geavanceerde modellering, vergen aanzienlijke rekenkracht. Dit kan een beperking zijn voor DevOps- en Quality Assurance (QA)-teams die snelle datatoegang nodig hebben voor testen en ontwikkelen.
• Behoefte aan expertise: Het genereren van synthetische data van hoge kwaliteit vereist geavanceerde algoritmen en ervaring, waardoor investeringen in ontwikkeling en gespecialiseerde vaardigheden noodzakelijk zijn.

Om deze beperkingen te omzeilen, kunnen bedrijven een kant-en-klaar platform voor het genereren van synthetische data aanschaffen. Een gerenommeerde leverancier zal helpen de technologie in hun workflow te integreren, de benodigde toolset te bieden en hun werknemers op te leiden.

Moet u synthetische data gebruiken in plaats van echte data?

Synthetische data stelt bedrijven in staat hoogwaardige test- en analytische data te creëren, gebruiken, delen en verkopen zonder risico's op het gebied van beveiliging of privacy. 

Als u met echte data te maken heeft, moet u voldoen aan verschillende eisen op het gebied van dataprivacy en beveiliging. Dit heeft verschillende gevolgen voor de bruikbaarheid van uw datasets. U kunt data bijvoorbeeld niet vrijelijk gebruiken tussen uw afdelingen of deze delen met andere bedrijven.

Echte data kan schaars zijn, vooral voor zeldzame gebeurtenissen of condities. Synthetische datageneratieplatforms stellen uw medewerkers in staat om onderweg een geanonimiseerde dataset te maken voor elk use case. Dit helpt u om uw trainingsdata inclusiever te maken en daardoor minder vatbaar voor vooroordelen. 

Dankzij de hoge statistische nauwkeurigheid kunnen uw werknemers data produceren om AI-modellen te ontwikkelen en verfijnen zonder het risico een natuurlijke persoon of zakelijke entiteit bloot te stellen. Synthetische datasets worden vaak gebruikt om data te delen met andere bedrijven zonder de bureaucratie van regelgeving inzake dataprivacy. Sommige bedrijven creëren zelfs marktplaatsen om hoogwaardige kunstmatige data te verkopen.

Tot slot bevatten geavanceerde oplossingen voor het genereren van synthetische data validatietools waarmee u de statistische nauwkeurigheid van de synthetische data kunt meten in vergelijking met geanonimiseerde of gepseudonimiseerde data.

Conclusie: Anonimisering van data versus pseudonimisering versus synthetische data

Anonimisering en pseudonimisering brengen verschillende nadelen met zich mee. Als u data pseudonimiseert, kunnen ze niet langer worden toegeschreven aan specifieke datasubjecten, maar het sluit de data niet volledig uit van privacyregelgeving. Anonimisering maakt uw datasets compliant, maar kan de bruikbaarheid van de data aanzienlijk verminderen.

Synthetische datageneratie combineert het beste van beide methoden zonder hun tekortkomingen. Ons slim platform voor het genereren van synthetische data produceert conforme data die de kwaliteiten van de originele informatie nabootsen.

Wilt u meer weten? Lees er gerust over de praktische use cases van synthetische data en de voordelen ervan voor op privacy gerichte sectoren zoals de gezondheidszorg. Beter nog, Contact voor een adviesgesprek of om een ​​demo in te plannen.