Wat zijn privacybevorderende technologieën (PET’s)?

Strikte privacywetten beperken uw mogelijkheid om data te delen en te gebruiken voor onderzoek, testen en ontwikkeling. Daarom zijn privacyverbeterende technologieën van cruciaal belang voor elk bedrijf, klein en groot, omdat ze zijn ontworpen om te helpen voldoen aan privacy- en databeschermingsregelgeving.

Maar het feit is dat niet iedereen begrijpt wat privacyverbeterende technologieën zijn en hoe ze verschillen van andere beveiligingstools. Als dat ook voor u geldt, bent u hier aan het juiste adres. 

Dit artikel beschrijft verschillende privacyverbeterende technologieën, voorbeelden van use cases voor bedrijven en hun potentiële voordelen. We helpen u ook bij het kiezen van het juiste type PET voor uw organisatie.

Definitie van privacybevorderende technologieën

PET (privacy-enhancing technology) omvat tools die helpen bij het beschermen van persoonlijk identificeerbare informatie (PII) en het minimaliseren van beveiligingsrisico's. Voorbeelden van privacy-enhancing technologies zijn software, algoritmen, methodologieën en fysieke componenten (zoals hardwaresleutels). 

PET's zijn essentieel voor bedrijven die op verantwoorde wijze moeten omgaan met gevoelige klant- en bedrijfsdata en moeten voldoen aan de regelgeving inzake dataprivacy zonder de functionaliteit in gevaar te brengen. Ze kunnen informatie beveiligen voor testen, ontwikkeling, onderzoek of serviceverbetering.

Hoewel compliance het primaire doel van PET’s is, implementeren bedrijven deze om verschillende redenen.

Wat is de rol van privacybevorderende technologieën voor bedrijven?

Bedrijven hebben te maken met datasets die veel gevoelige informatie bevatten. Het adopteren van PET's kan veel privacygerelateerde problemen voorkomen en verschillende zakelijke voordelen opleveren.

• Naleving van privacy- en databeschermingswetten: PET's helpen het verzamelen van gevoelige data te minimaliseren, het verkrijgen van toestemming voor het delen van data te vergemakkelijken en PII in bedrijfssystemen en databases te minimaliseren. Hierdoor kunt u voldoen aan strenge regelgeving op het gebied van databescherming, zoals de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG), de California Consumer Privacy Act (CCPA) en de Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA). 
• Verminderde schade door datalekken: Door technologieën zoals encryptie, datamaskering en pseudonimisering te gebruiken, verminderen bedrijven de hoeveelheid gevoelige data in hun bezit. De verwerkte data worden nutteloos zonder sleutels of worden geanonimiseerd. Zo vermijden bedrijven reputatieschade door lekken, mogelijke civiele rechtszaken en boetes van toezichthouders voor niet-naleving.
• Veilig data delen en samenwerken: Privacyverbeterende technologie stelt bedrijven in staat om veilig data te delen tussen werknemers en externe organisaties zonder toezicht van de regelgever. Dergelijke veilige deling is noodzakelijk voor bedrijven die afhankelijk zijn van externe partners voor data-analyse en verbetert samenwerkingsprojecten.
• Preventie van datamisbruik: Wat privacyverbeterende technologieën doen, is datasets ontdoen van gevoelige informatie. Met andere woorden, bedrijven verkleinen het risico dat hun werknemers onbedoeld data misbruiken vanwege gebrekkige kennis van interne beleidsregels en softwarebugs.
• Geautomatiseerde toestemmingsgoedkeuring: Privacyverbeterende technologie kan de processen stroomlijnen om gebruikers te informeren over wat er gebeurt met hun data en PII. Het maakt het ook makkelijker om goedkeuring van klanten te krijgen om hun data te gebruiken.

Niet alle PET's houden uw data even goed beschermd of gewaarborgd. Het hangt af van het type gereedschap en de gebruikte techniek.

Voorbeelden van privacybevorderende technologieën (PET's)

PET's omvatten verschillende technieken voor privacy en databescherming. Laten we de meest voorkomende methoden beschrijven die tegenwoordig voor bedrijven toegankelijk zijn.

Homomorfe codering

Homomorfe codering maakt berekeningen op gecodeerde data mogelijk zonder deze te hoeven decoderen. Wanneer ze worden gedecodeerd, komen de gecodeerde data overeen met het resultaat van bewerkingen op de originele data. Deze cryptografische techniek handhaaft de dataprivacy voor dataverwerking, analyse en delen.

Het belangrijkste probleem met deze techniek is de complexiteit ervan, omdat bewerkingen op gecodeerde data langzamer zijn dan op platte tekst. Het implementeren van homomorfe encryptie vereist ook geavanceerde cryptografische expertise.

Gebruiksscenario's voor bedrijven:

• Het veilig analyseren van de transacties voor financiële risicobeoordelingen en fraude detectie op transactiedata.
• Uitbesteding van data aan cloudgebaseerde dataverwerkingsomgevingen voor onderzoek zonder gevoelige informatie bloot te leggen.

Veilige Multi-Party Computation (SMPC)

SMPC (of gewoon MCP) stelt meerdere partijen in staat om een ​​functie te berekenen met behulp van inputs en een openbare output te bekijken, terwijl de vertrouwelijkheid van de data behouden blijft. Bedrijven, onderzoekers en gebruikers kunnen waarden uit meerdere databronnen aggregeren en analyseren zonder dat dit ten koste gaat van de privacy.

Net als homomorfe encryptie introduceert veilige multi-party computation rekenkundige overhead en vereist het aanzienlijke verwerkingskracht. Bovendien moeten meerdere partijen een wederzijds vertrouwensnetwerk en compatibele infrastructuur hebben om SMPC te laten werken.

Gebruiksscenario's voor bedrijven:

• Samenwerken aan medisch onderzoek waarbij gevoelige patiëntdata van verschillende zorgverleners betrokken zijn.
• Veilig data delen en analyseren tussen productiepartners om de activiteiten te optimaliseren.

Differentiële privacy

Differentiële privacy is een wiskundig raamwerk dat gecontroleerde willekeur (ruis) introduceert in datasets voor de echte PII. Het belangrijkste voordeel van differentiële privacy is dat u het niveau van privacy kunt meten. U kunt de exacte hoeveelheid ruis toevoegen om het data-nut te behouden. Toch hebben bedrijven expertise nodig om te voorkomen dat ze onjuiste of misleidende data produceren.

Gebruiksscenario's voor bedrijven:

• Het verzamelen van nauwkeurige data om onlinediensten te verbeteren en tegelijkertijd de individuele privacy te behouden.
• Faciliteren van onderzoek en innovatie in publiek onderzoek en beleid.

Nulkennisbewijzen (ZKP)

ZKP is een cryptografische verificatiemethode waarmee één partij kan bewijzen dat zij kennis over data bezit zonder de inhoud ervan prijs te geven. De verificateur heeft geen toegang tot de oorspronkelijke invoer en kan deze ook niet wijzigen; hij kan alleen begrijpen of de verklaring geldig is. 

Deze methode wordt voornamelijk gebruikt voor transactieverificaties. Het vereist ook intensieve verwerkingskracht om proefdrukken te genereren en te verifiëren.

Gebruiksscenario's voor bedrijven:

• Authenticatie van data voor onlinediensten zonder persoonlijke informatie vrij te geven.
• Transacties veilig verifiëren in blockchain-netwerken en gedecentraliseerde autonome organisaties (DAO's).

Technieken voor het maskeren van data

Technieken voor het maskeren van data omvatten het verwijderen, wijzigen of verduisteren van data om gevoelige informatie te beschermen. Deze technieken stellen organisaties in staat om realistische data te gebruiken voor testen, ontwikkeling en onderzoek. Voorbeelden van privacyverbeterende technologieën voor datamaskering zijn:

De meeste van deze technieken gaan echter gepaard met compromissen. Meestal moet u maskering combineren met andere privacyverbeterende technologieën om het risico op heridentificatie te voorkomen. 

Gebruiksscenario's voor bedrijven:

• Machine learning-modellen trainen met geanonimiseerde patiëntdata om diagnostische hulpmiddelen te verbeteren.
• Bescherming van gevoelige klantinformatie tijdens compliance-audits in de financiële sector.

Federaal leren

Federated learning is een gedecentraliseerde machine learning-techniek waarbij modellen op meerdere locaties worden getraind. Elk apparaat traint het model lokaal en deelt alleen de bijgewerkte parameters, die worden gebruikt om het model te upgraden. 

Hoewel zeer veilig, is federatief leren zeer complex bij de coördinatie tussen apparaten. Als de geaggregeerde modelparameters niet goed zijn beveiligd, zijn ze ook kwetsbaar voor aanvallen.

Gebruiksscenario's voor bedrijven:

• Voorspellende modellen ontwikkelen voor meerdere ziekenhuizen zonder patiëntendossiers te delen.
• Verbetering van de algoritmen voor fraudedetectie bij verschillende banken, terwijl de dataprivacy behouden blijft.

Vertrouwde uitvoeringsomgeving (TEE)

TEE (of Secure Enclave) is een fysiek geïsoleerde locatie, meestal binnen een primaire processor, die code en data van besturingssystemen en andere applicaties beschermt. Het is een op hardware gebaseerde PET waar u code kunt opslaan en uitvoeren zonder de risico's van ongeautoriseerde toegang en malware. 

De veiligheid en schaalbaarheid van de TEE zijn echter grotendeels afhankelijk van de mogelijkheden van uw processorhardware. Als kwaadwillende actoren hardwarekwetsbaarheden ontdekken, riskeert u de hele omgeving in gevaar te brengen.

Gebruiksscenario's voor bedrijven:

• Zorgen voor veilige codeberekeningen voor het testen en ontwikkelen van software.
• Beveiligen van dataverwerking voor financiële instellingen in een gedeelde publieke cloud.

AI-gegenereerde synthetische data

Synthetische data zijn volledig gegenereerde en compatibele informatie die data uit de echte wereld nabootst. Door AI gegenereerde datasets bevatten geen persoonlijke data of indirecte identificatiedata, waardoor ze zijn vrijgesteld van de wetgeving inzake dataprivacy. Met andere woorden, u bent vrij om deze data te gebruiken en te delen zonder toezicht van de toezichthouder.

Synthetische datageneratie is een van de meest vertrouwelijke privacyverbeterende technologieën. In tegenstelling tot de meeste anonimiserings- en datamaskeringsmethoden, synthetische dataplatforms behouden de structurele relaties in data, waardoor het geschikt is voor geavanceerd onderzoek en ontwikkeling. 

Synthetische data vereisen geavanceerde algoritmen om data te genereren die de feitelijke data nauwkeurig weergeven. Daarom moeten bedrijven alleen kiezen voor een gerenommeerd synthetisch platform.

Gebruiksscenario's voor bedrijven:

• Verbetering van AI-modellen voor mobiele apparaten om de gebruikerservaring te verbeteren zonder gevoelige data in gevaar te brengen.
• Het mogelijk maken van het delen van synthetische datasets met behoud van de privacy voor gezamenlijk onderzoek en innovatie.
• Het creëren van diverse trainingsscenario's voor geavanceerd medisch onderzoek waarvoor nauwkeurige en diverse data nodig zijn.
• Gegevens genereren door conforme en zeer nauwkeurige datasets aan andere bedrijven te verkopen.

Bedrijven gebruiken doorgaans meerdere PET's om efficiënt databeheer en vertrouwelijkheid van data te garanderen. Maar naast technologieën moeten bedrijven zich ook committeren aan efficiënte praktijken.

Strategieën om de PET-efficiëntie te verbeteren voor gebruikersprivacy en databeheer

Er zijn een aantal strategieën op organisatieniveau nodig om PET's efficiënter te maken en de vertrouwelijkheid van data te waarborgen.

• Standaardiseer dataformaten: Handhaaf consistente dataformaten en protocollen om eenvoudig verschillende PET's te integreren en datauitwisseling tussen systemen te vergemakkelijken.
• Stel standaarden voor dataverwerking vast: Ontwikkel en handhaaf duidelijke gedragscodes en normen voor het verzamelen, opslaan, verwerken en delen van data. 
• Integreer in cyberbeveiliging: PET's zoals homomorfe encryptie, datamaskering en TEE beperken de risico's van ongewijzigde toegang en maximaliseren zo de databeveiliging.
• Leid uw medewerkers op: Door ervoor te zorgen dat uw team goed op de hoogte is van de nadelen van verschillende PET’s, kunt u stapsgewijs de databescherming in uw organisatie verbeteren.
• Minimaliseer verzamelde data: Minder data betekent minder risico's. Beperk de hoeveelheid persoonlijke data die u verzamelt voor onderzoeks- en servicegerelateerde doeleinden, herzie regelmatig uw data governance-praktijken en verwijder onnodige datasets. 
• Update uw PET's om de risico's te verminderen: Blijf op de hoogte van technologische ontwikkelingen en integreer nieuwe praktijken om veilig te blijven tegen opkomende bedreigingen. 

Als u deze werkwijze toepast, wordt de implementatie van technologieën die de privacy van data verbeteren op de lange termijn eenvoudiger.

Hoe u de juiste privacybevorderende tool voor uw bedrijf kiest

Door deze praktijken in uw data governance-strategie op te nemen, kunt u PET’s inzetten om de privacy, beveiliging en datanut te verbeteren.

1. Identificeer specifieke gebruiksscenario's en vereisten

Begin met het controleren van alle persoonlijke data die uw organisatie verzamelt en classificeer deze op basis van gevoeligheid. Creëer een prioriteitenmatrix op basis van de gevoeligheid van de data, waarbij de soorten data worden gerangschikt op basis van het risiconiveau. De meeste bedrijven willen PETS geleidelijk invoeren, dus dit zal u helpen om u eerst te concentreren op de technologieën die de meeste waarde toevoegen.

Beschrijf vervolgens de algemene use cases voor data in specifieke scenario's. Als u bijvoorbeeld klantdata wilt beveiligen, identificeer dan de soorten klantinteracties die bescherming vereisen (zoals transacties, advertentietargeting of gesprekken met de klantenservice).

2. Beoordeel de compatibiliteit met bestaande systemen

Analyseer uw huidige IT-infrastructuur, communicatieprotocollen en dataformaten. Dit zal u helpen de compatibiliteitsvereisten voor uw nieuwe PET's te begrijpen. Geef prioriteit aan de technologieën die minimale wijzigingen aan uw installatie vereisen. Het helpt ook om platforms met een gratis proefperiode uit te proberen om te zien hoe goed ze integreren met uw toolset.

3. Evalueer PET's op basis van het niveau van privacybescherming

Vergelijk PET-aanbieders op basis van uw behoeften op het gebied van privacy, bruikbaarheid en prestaties. Uw team kan bijvoorbeeld handmatig de nauwkeurigheid van geanonimiseerde datasets vergelijken met de echte data, of proberen de data opnieuw te identificeren naar de oorspronkelijke vorm.

Beoordeel de levensvatbaarheid van de PET's op de lange termijn, rekening houdend met de onderhoudsvereisten, potentiële technische schulden en schaalbaarheid. Zorg ervoor dat u de data en workflow naar andere platforms kunt migreren.

4. Comprimeer de kosten en betaalmodellen

Evalueer de totale eigendomskosten voor elke PET. Hiervoor moet u de directe abonnements- of licentiekosten vergelijken, evenals de kosten voor integratie, training of de adoptieperiode.

Als u het hogere management aan boord moet krijgen, bereken dan het verwachte investeringsrendement voor elke PET. De kosten zijn kwalitatief (zoals een groter klantenvertrouwen en minder toezicht door de toezichthouder) en kwantitatief (zoals minder verliezen als gevolg van datalekken).

5. Controleer de reputatie en feedback van de leverancier

Zoek naar leveranciers met klantbeoordelingen en getuigenissen. Concentreer u op wat andere bedrijven zeggen over het serviceondersteuningsniveau, implementatie-uitdagingen en het gemak van training. Zoek naar specifieke voorbeelden van hoe leveranciers soortgelijke uitdagingen als de uwe hebben aangepakt. Een betrouwbare partner zal helpen bij het opzetten van de PET door integratiebijstand, training en uitgebreide ondersteuning te bieden.

Synthetische data als privacybevorderende technologie

Privacy-enhancing technologies (PET's) zijn ronduit cruciaal voor privacy en databescherming. Echter, niet alle PET's kunnen uw data volledig compliant maken of de bruikbaarheid van data voor geavanceerd onderzoek behouden. U moet verschillende technieken en praktijken combineren om de vertrouwelijkheid en veiligheid van data te waarborgen.

Het genereren van synthetische data is een uitstekende manier om hoogwaardige, privacygerichte data te verkrijgen die echte data weerspiegelen. Met het slimme platform voor het genereren van synthetische data van Syntho kunt u dat doen creëer dergelijke data in een opwelling voor verschillende gebruiksscenario's, van gezondheidszorgonderzoek tot algoritmetraining.