De beste tools voor dataanonimisering voor naleving van de privacybescherming
Organisaties gebruiken tools voor het anonimiseren van data om data te verwijderen persoonlijk identificeerbare informatie uit hun datasets. Niet-naleving kan leiden tot hoge boetes van toezichthoudende instanties datalekken. Zonder het anonimiseren van data, kunt u de datasets niet ten volle gebruiken of delen.
Veel anonimiseringshulpmiddelen kan geen volledige naleving garanderen. Methoden van de vorige generatie kunnen persoonlijke informatie kwetsbaar maken voor de-identificatie door kwaadwillende actoren. Sommige statistische anonimiseringsmethoden verminder de kwaliteit van de dataset tot een punt waarop deze onbetrouwbaar is Data analytics.
Wij van syntho laat je kennismaken met de anonimiseringsmethoden en de belangrijkste verschillen tussen tools van de vorige generatie en de volgende generatie. We vertellen u over de beste tools voor dataanonimisering en stellen de belangrijkste overwegingen voor om deze te kiezen.
Inhoudsopgave
- Wat zijn synthetische data
- Hoe werkt het
- Waarom gebruiken organisaties het?
- Hoe te beginnen
Wat zijn tools voor dataanonimisering?
Anonimisering van data is de techniek voor het verwijderen of wijzigen van vertrouwelijke informatie in datasets. Organisaties kunnen de beschikbare data die direct of indirect tot individuen herleidbaar zijn, niet vrijelijk raadplegen, delen en gebruiken.
- Algemene Gegevensbeschermingsverordening (GDPR). De EU-wetgeving beschermt de privacy van persoonlijke data, stelt toestemming voor dataverwerking verplicht en verleent individuen toegangsrechten tot data. Het Verenigd Koninkrijk heeft een soortgelijke wet genaamd UK-GDPR.
- Californië Consumer Privacy Act (CCPA). Californische privacywetgeving richt zich op consumentenrechten met betrekking tot het delen van data.
- Wet op de portabiliteit en verantwoording van zorgverzekeringen (HIPAA). De privacyregel stelt normen vast voor de bescherming van de gezondheidsinformatie van patiënten.
Hoe werken tools voor dataanonimisering?
Tools voor het anonimiseren van data scannen datasets op gevoelige informatie en vervangen deze door kunstmatige data. De software vindt dergelijke data in tabellen en kolommen, tekstbestanden en gescande documenten.
Dit proces ontdoet data van elementen die deze aan individuen of organisaties kunnen koppelen. De soorten data die door deze tools worden verborgen, zijn onder meer:
- Persoonlijk identificeerbare informatie (PII): Namen, identificatienummers, geboortedata, factuurdata, telefoonnummers en e-mailadressen.
- Beschermde gezondheidsinformatie (PHI): Omvat medische dossiers, data van de ziektekostenverzekering en persoonlijke gezondheidsdata.
- Financiële informatie: Creditcardnummers, bankrekeningdata, investeringsdata en andere die aan bedrijfsentiteiten kunnen worden gekoppeld.
Zorgorganisaties anonimiseren bijvoorbeeld de adressen en contactdata van patiënten om te zorgen voor naleving van de HIPAA voor kankeronderzoek. Een financieringsmaatschappij heeft transactiedata en -locaties in hun datasets verborgen om te voldoen aan de AVG-wetgeving.
Hoewel het concept hetzelfde is, bestaan er verschillende verschillende technieken het anonimiseren van data.
Technieken voor het anonimiseren van data
Anonimisering vindt op veel manieren plaats, en niet alle methoden zijn even betrouwbaar wat betreft compliance en bruikbaarheid. In dit gedeelte wordt het verschil tussen de verschillende soorten methoden beschreven.
Pseudonimisering
Pseudonimisering is een omkeerbaar de-identificatieproces waarbij persoonlijke identificatiedata worden vervangen door pseudoniemen. Het onderhoudt een mapping tussen de originele data en de gewijzigde data, waarbij de mappingtabel afzonderlijk wordt opgeslagen.
Het nadeel van pseudonimiseren is dat het omkeerbaar is. Met aanvullende informatie kunnen de kwaadwillende actoren deze herleiden tot het individu. Volgens de regels van de AVG worden gepseudonimiseerde data niet als geanonimiseerde data beschouwd. Het blijft onderworpen aan de regelgeving inzake databescherming.
Gegevensmaskering
De datamaskeringsmethode creëert een structureel vergelijkbare maar nepversie van hun data om gevoelige informatie te beschermen. Deze techniek vervangt echte data door gewijzigde tekens, waarbij hetzelfde formaat behouden blijft voor normaal gebruik. In theorie helpt dit de operationele functionaliteit van datasets te behouden.
In praktijk, data maskeren vermindert vaak de datahulpprogramma. Het kan zijn dat het niet lukt om de originele data's distributie of kenmerken, waardoor het minder bruikbaar is voor analyse. Een andere uitdaging is beslissen wat je wilt maskeren. Als dit verkeerd wordt gedaan, kunnen gemaskeerde data nog steeds opnieuw worden geïdentificeerd.
Generalisatie (aggregatie)
Generalisatie anonimiseert data door deze minder gedetailleerd te maken. Het groepeert vergelijkbare data bij elkaar en vermindert de kwaliteit ervan, waardoor het moeilijker wordt om individuele data van elkaar te onderscheiden. Deze methode omvat vaak methoden voor het samenvatten van data, zoals middelen of totaliseren, om individuele datapunten te beschermen.
Over-generalisatie kan data vrijwel nutteloos maken, terwijl onder-generalisatie mogelijk niet voldoende privacy biedt. Er bestaat ook een risico op resterende openbaarmaking, omdat geaggregeerde datasets nog steeds voldoende gedetailleerde de-identificatie kunnen bieden in combinatie met andere datasets. data bronnen.
ontwrichting
Perturbatie wijzigt de originele datasets door waarden naar boven af te ronden en willekeurige ruis toe te voegen. De datapunten worden op subtiele wijze gewijzigd, waardoor hun oorspronkelijke staat wordt verstoord, terwijl de algemene datapatronen behouden blijven.
Het nadeel van verstoring is dat data niet volledig worden geanonimiseerd. Als de veranderingen niet voldoende zijn, bestaat het risico dat de oorspronkelijke kenmerken opnieuw kunnen worden geïdentificeerd.
Gegevens uitwisselen
Swapping is een techniek waarbij attribuutwaarden in een dataset opnieuw worden gerangschikt. Deze methode is bijzonder eenvoudig te implementeren. De uiteindelijke datasets komen niet overeen met de originele records en zijn niet direct herleidbaar naar hun originele bronnen.
Indirect blijven de datasets echter omkeerbaar. Geruilde data zijn kwetsbaar voor openbaarmaking, zelfs met beperkte secundaire bronnen. Bovendien is het moeilijk om de semantische integriteit van sommige geschakelde data te behouden. Wanneer u bijvoorbeeld namen in een database vervangt, kan het systeem mogelijk geen onderscheid maken tussen mannelijke en vrouwelijke namen.
tokenization
Tokenisatie vervangt gevoelige dataelementen door tokens – niet-gevoelige equivalenten zonder exploiteerbare waarden. De tokenized informatie is meestal een willekeurige reeks cijfers en tekens. Deze techniek wordt vaak gebruikt om financiële informatie te beveiligen met behoud van de functionele eigenschappen ervan.
Sommige software maakt het moeilijker om tokenkluizen te beheren en te schalen. Dit systeem brengt ook een veiligheidsrisico met zich mee: gevoelige data kunnen gevaar lopen als een aanvaller de encryptiekluis binnendringt.
randomisatie
Randomisatie verandert waarden met willekeurige en nepdata. Het is een eenvoudige aanpak die helpt de vertrouwelijkheid van individuele datainvoer te behouden.
Deze techniek werkt niet als u de exacte statistische verdeling wilt behouden. Het brengt gegarandeerd data in gevaar die worden gebruikt voor complexe datasets, zoals georuimtelijke of tijdelijke data. Ontoereikende of onjuist toegepaste randomisatiemethoden kunnen de privacybescherming ook niet garanderen.
Redactie van data
Gegevensredactie is het proces waarbij informatie volledig uit datasets wordt verwijderd: tekst en afbeeldingen zwart maken, blanco maken of wissen. Dit voorkomt toegang tot gevoelige productie data en is een gangbare praktijk in juridische en officiële documenten. Het is net zo duidelijk dat de data hierdoor ongeschikt worden voor nauwkeurige statistische analyses, het leren van modellen en klinisch onderzoek.
Het is duidelijk dat deze technieken gebreken vertonen die mazen in de wet achterlaten waar kwaadwillende actoren misbruik van kunnen maken. Ze verwijderen vaak essentiële elementen uit datasets, wat de bruikbaarheid ervan beperkt. Dit is niet het geval met de last-gen-technieken.
Anonimiseringstools van de volgende generatie
Moderne anonimiseringssoftware maakt gebruik van geavanceerde technieken om het risico van heridentificatie teniet te doen. Ze bieden manieren om aan alle privacyregelgeving te voldoen en tegelijkertijd de structurele kwaliteit van data te behouden.
Synthetische datageneratie
Het genereren van synthetische data biedt een slimmere aanpak voor het anonimiseren van data met behoud van de bruikbaarheid van de data. Deze techniek maakt gebruik van algoritmen om nieuwe datasets te creëren die de structuur en eigenschappen van echte data weerspiegelen.
Synthetische data vervangen PII en PHI door nepdata die niet tot individuen kunnen worden herleid. Dit garandeert naleving van de wetgeving inzake dataprivacy, zoals GDPR en HIPAA. Door tools voor het genereren van synthetische data in te voeren, kunnen organisaties de privacy van data garanderen, de risico's op datalekken beperken en de ontwikkeling van datagestuurde applicaties versnellen.
Homomorfe codering
Homomorfe codering (vertaald als “dezelfde structuur”) transformeert data in cijfertekst. De gecodeerde datasets behouden dezelfde structuur als de originele data, wat resulteert in een uitstekende nauwkeurigheid bij het testen.
Deze methode maakt het mogelijk om complexe berekeningen rechtstreeks op de computer uit te voeren versleutelde data zonder dat u het eerst hoeft te decoderen. Organisaties kunnen gecodeerde bestanden veilig opslaan in de publieke cloud en de dataverwerking uitbesteden aan derden zonder de veiligheid in gevaar te brengen. Deze data voldoen ook aan de regelgeving, aangezien privacyregels niet van toepassing zijn op gecodeerde informatie.
Complexe algoritmen vereisen echter expertise voor een correcte implementatie. Bovendien is homomorfe codering langzamer dan bewerkingen op niet-gecodeerde data. Het is misschien niet de optimale oplossing voor DevOps- en Quality Assurance (QA)-teams, die snelle toegang tot data nodig hebben om te testen.
Veilige berekening met meerdere partijen
Secure Multiparty Computation (SMPC) is een cryptografische methode voor het genereren van datasets met een gezamenlijke inspanning van verschillende leden. Elke partij codeert zijn invoer, voert berekeningen uit en ontvangt verwerkte data. Op deze manier krijgt elk lid het resultaat dat hij nodig heeft, terwijl zijn eigen data geheim blijven.
Deze methode vereist dat meerdere partijen de geproduceerde datasets ontsleutelen, waardoor deze extra vertrouwelijk zijn. Het SMPC heeft echter veel tijd nodig om resultaten te genereren.
| Technieken voor het anonimiseren van data van de vorige generatie | Anonimiseringstools van de volgende generatie | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Pseudonimisering | Vervangt persoonlijke identificatiedata door pseudoniemen terwijl een aparte toewijzingstabel behouden blijft. | - HR-databeheer - Klantenondersteuningsinteracties - Onderzoeksenquêtes | Synthetische datageneratie | Gebruikt een algoritme om nieuwe datasets te creëren die de structuur van echte data weerspiegelen en tegelijkertijd privacy en compliance garanderen. | - Datagedreven applicatieontwikkeling - Klinisch onderzoek - Geavanceerde modellering - Klantenmarketing |
| Gegevensmaskering | Verandert echte data met valse karakters, waarbij hetzelfde formaat behouden blijft. | - Financiële rapportering - Gebruikerstrainingomgevingen | Homomorfe codering | Transformeert data in cijfertekst met behoud van de oorspronkelijke structuur, waardoor berekeningen op gecodeerde data mogelijk zijn zonder decodering. | - Veilige dataverwerking - Uitbesteding van databerekeningen - Geavanceerde data-analyse |
| Generalisatie (aggregatie) | Vermindert datadetails en groepeert vergelijkbare data. | - Demografische onderzoeken - Marktstudies | Veilige berekening met meerdere partijen | Cryptografische methode waarbij meerdere partijen hun invoer versleutelen, berekeningen uitvoeren en gezamenlijke resultaten bereiken. | - Gezamenlijke data-analyse - Vertrouwelijke datapooling |
| ontwrichting | Wijzigt datasets door waarden af te ronden en willekeurige ruis toe te voegen. | - Economische data-analyse - Verkeerspatroononderzoek - Analyse van verkoopdata | |||
| Gegevens uitwisselen | Herschikt de attribuutwaarden van de dataset om directe traceerbaarheid te voorkomen. | - Transportstudies - Educatieve data-analyse | |||
| tokenization | Vervangt gevoelige data door niet-gevoelige tokens. | - Verwerking van betalingen - Klantrelatieonderzoek | |||
| randomisatie | Voegt willekeurige of nepdata toe om waarden te wijzigen. | - Geospatiale data-analyse - Gedragsstudies | |||
| Redactie van data | Verwijdert informatie uit datasets, | - Juridische documentverwerking - Recordsbeheer | |||
Tabel 1. De vergelijking tussen anonimiseringstechnieken van de vorige en de volgende generatie
Slimme de-identificatie van data als een nieuwe benadering van dataanonimisering
Slimme de-identificatie anonimiseert data met behulp van door AI gegenereerde data synthetische nepdata. Platforms met functies transformeren gevoelige informatie op de volgende manieren in conforme, niet-identificeerbare data:
- De-identificatiesoftware analyseert de bestaande datasets en identificeert PII en PHI.
- Organisaties kunnen selecteren welke gevoelige data ze willen vervangen door kunstmatige informatie.
- De tool produceert nieuwe datasets met conforme data.
Deze technologie is handig wanneer organisaties veilig moeten samenwerken en waardevolle data moeten uitwisselen. Het is ook handig als data in meerdere gevallen conform moeten worden gemaakt relationele databases.
Slimme de-identificatie houdt de relaties binnen de data intact door consistente mapping. Bedrijven kunnen de gegenereerde data gebruiken voor diepgaande bedrijfsanalyses, machine learning-trainingen en klinische tests.
Met zoveel methoden heeft u een manier nodig om te bepalen of de anonimiseringstool geschikt voor u is.
Hoe u de juiste tool voor dataanonimisering kiest
- Operationele schaalbaarheid. Kies een tool die in staat is om op en af te schalen in overeenstemming met uw operationele eisen. Neem de tijd om de operationele efficiëntie onder verhoogde werkdruk te testen.
- Integratie. Tools voor dataanonimisering moeten soepel kunnen worden geïntegreerd met uw bestaande systemen en analytische software, evenals met de pijplijn voor continue integratie en continue implementatie (CI/CD). Compatibiliteit met uw dataopslag-, encryptie- en verwerkingsplatforms is essentieel voor een naadloze werking.
- Consistente datamapping. Zorg ervoor dat de geanonimiseerde databewaarders een integriteit en statistische nauwkeurigheid hebben die geschikt is voor uw behoeften. Anonimiseringstechnieken van de vorige generatie wissen waardevolle elementen uit datasets. Moderne tools behouden echter de referentiële integriteit, waardoor de data nauwkeurig genoeg zijn voor geavanceerde gebruiksscenario's.
- Beveiligingsmechanismen. Geef prioriteit aan tools die echte datasets en geanonimiseerde resultaten beschermen tegen interne en externe bedreigingen. De software moet worden geïmplementeerd in een veilige klantinfrastructuur, op rollen gebaseerde toegangscontroles en tweefactorauthenticatie-API's.
- Compatibele infrastructuur. Zorg ervoor dat de tool de datasets opslaat in een veilige opslag die voldoet aan de AVG-, HIPAA- en CCPA-regelgeving. Bovendien moet het tools voor databack-up en -herstel ondersteunen om de mogelijkheid van downtime als gevolg van onverwachte fouten te voorkomen.
- Betaalmodel. Houd rekening met de kosten op korte en lange termijn om te begrijpen of de tool binnen uw budget past. Sommige tools zijn ontworpen voor grotere ondernemingen en middelgrote bedrijven, terwijl andere flexibele modellen en op gebruik gebaseerde plannen hebben.
- Technische hulp. Evalueer de kwaliteit en beschikbaarheid van klant- en technische ondersteuning. Een provider kan u helpen de tools voor dataanonimisering te integreren, het personeel op te leiden en technische problemen op te lossen.
De 7 beste tools voor dataanonimisering
Nu u weet waar u op moet letten, gaan we kijken naar wat volgens ons de meest betrouwbare hulpmiddelen zijn gevoelige informatie maskeren.
1. Syntho
Syntho wordt mogelijk gemaakt door software voor het genereren van synthetische data dat mogelijkheden biedt voor slimme de-identificatie. De op regels gebaseerde datacreatie van het platform zorgt voor veelzijdigheid, waardoor organisaties data kunnen samenstellen op basis van hun behoeften.
Een AI-aangedreven scanner identificeert alle PII en PHI in datasets, systemen en platforms. Organisaties kunnen kiezen welke data ze willen verwijderen of bespotten om aan de wettelijke normen te voldoen. Ondertussen helpt de subsetting-functie kleinere datasets te maken voor testen, waardoor de last op opslag- en verwerkingsbronnen wordt verminderd.
Het platform is bruikbaar in verschillende sectoren, waaronder de gezondheidszorg, supply chain management en financiën. Organisaties gebruiken het Syntho-platform om niet-productie- en aangepaste testscenario's te creëren.
U kunt meer te weten komen over de mogelijkheden van Syntho door een demo inplannen.
2. K2view
3. Broadcom
4. Meestal AI
5. ARX
6. Geheugenverlies
7. Tonic.ai
Gebruiksscenario's voor tools voor dataanonimisering
Bedrijven in de financiële sector, de gezondheidszorg, de reclamesector en de publieke sector gebruiken anonimiseringstools om te voldoen aan de wetgeving inzake dataprivacy. De geanonimiseerde datasets worden voor verschillende scenario's gebruikt.
Softwareontwikkeling en testen
Met anonimiseringstools kunnen software-ingenieurs, testers en QA-professionals met realistische datasets werken zonder PII bloot te leggen. Met geavanceerde tools kunnen teams zelf de benodigde data verstrekken die testomstandigheden in de praktijk nabootsen zonder nalevingsproblemen. Dit helpt organisaties de efficiëntie en softwarekwaliteit van hun softwareontwikkeling te verbeteren.
Echte gevallen:
- De software van Syntho creëerde geanonimiseerde testdata dat de statistische waarden van echte data behoudt, waardoor ontwikkelaars verschillende scenario's in een hoger tempo kunnen uitproberen.
- Het BigQuery-magazijn van Google biedt een functie voor het anonimiseren van datasets om organisaties te helpen data te delen met leveranciers zonder de privacyregels te overtreden.
Klinisch onderzoek
Medische onderzoekers, vooral in de farmaceutische industrie, anonimiseren data om de privacy van hun studies te behouden. Onderzoekers kunnen trends, demografische data van patiënten en behandelresultaten analyseren en zo bijdragen aan medische vooruitgang zonder de vertrouwelijkheid van de patiënt in gevaar te brengen.
Echte gevallen:
- Het Erasmus Medisch Centrum maakt gebruik van de geanonimiseerde AI-generatietools van Syntho het genereren en delen van hoogwaardige datasets voor medisch onderzoek.
Fraudepreventie
Bij fraudepreventie maken anonimiseringstools een veilige analyse van transactiedata mogelijk, waarbij kwaadaardige patronen worden geïdentificeerd. De-identificatietools maken het ook mogelijk om de AI-software te trainen op echte data om fraude en risicodetectie te verbeteren.
Echte gevallen:
- Brighterion trainde op de geanonimiseerde transactiedata van Mastercard om zijn AI-model te verrijken, de detectiepercentages van fraude te verbeteren en tegelijkertijd het aantal valse positieven te verminderen.
Klantmarketing
Technieken voor het anonimiseren van data helpen bij het beoordelen van de voorkeuren van klanten. Organisaties delen geanonimiseerde gedragsdatasets met hun zakenpartners om gerichte marketingstrategieën te verfijnen en de gebruikerservaring te personaliseren.
Echte gevallen:
- Het data-anonimiseringsplatform van Syntho voorspelde nauwkeurig het klantverloop met behulp van synthetische data gegenereerd op basis van een dataset van meer dan 56,000 klanten met 128 kolommen.
Publicatie van openbare data
Instanties en overheidsinstanties maken gebruik van data-anonimisering om publieke informatie transparant te delen en te verwerken voor verschillende publieke initiatieven. Ze omvatten misdaadvoorspellingen op basis van data uit sociale netwerken en strafregisters, stadsplanning op basis van demografische data en openbaarvervoerroutes, of gezondheidszorgbehoeften in regio's op basis van ziektepatronen.
Echte gevallen:
- Indiana University gebruikte geanonimiseerde smartphonedata van ongeveer 10,000 politieagenten in 21 Amerikaanse steden om verschillen in buurtpatrouilles aan het licht te brengen op basis van sociaal-economische factoren.
Dit zijn slechts enkele voorbeelden die we kiezen. De anonimiseringssoftware wordt in alle sectoren gebruikt als middel om de beschikbare data optimaal te benutten.
Kies de beste tools voor dataanonimisering
Alle bedrijven gebruiken software voor het anonimiseren van databases om te voldoen aan de privacyregelgeving. Wanneer de persoonlijke informatie wordt ontdaan, kunnen datasets worden gebruikt en gedeeld zonder risico op boetes of bureaucratische processen.
Oudere anonimiseringsmethoden zoals het uitwisselen van data, maskeren en redactie zijn niet veilig genoeg. De-identificatie van data blijft een mogelijkheid, waardoor het niet-conform of riskant is. Bovendien is verleden gen anonimiseringssoftware verslechtert vaak de kwaliteit van data, vooral in grote datasets. Organisaties kunnen niet op dergelijke data vertrouwen voor geavanceerde analyses.
Je moet kiezen voor de beste anonimisering van data software. Veel bedrijven kiezen voor het Syntho-platform vanwege de hoogwaardige mogelijkheden voor PII-identificatie, maskering en synthetische datageneratie.
Bent u geïnteresseerd om meer te leren? Bekijk gerust onze productdocumentatie of neem contact met ons op voor een demonstratie.
Over de auteur
Business Development Manager
Uliana Krainska, een Business Development Executive bij Syntho, met internationale ervaring in softwareontwikkeling en de SaaS-industrie, heeft een masterdiploma in Digital Business and Innovation, van de Vrije Universiteit Amsterdam.
De afgelopen vijf jaar heeft Uliana blijk gegeven van een vastberaden inzet voor het verkennen van AI-mogelijkheden en het leveren van strategisch zakelijk advies voor de implementatie van AI-projecten.
Sla uw synthetische datagids nu op!
- Wat is synthetische data?
- Waarom gebruiken organisaties het?
- Klantcases met toegevoegde waarde op basis van synthetische data
- Hoe te beginnen
