Cele mai bune instrumente de anonimizare a datelor pentru conformitatea cu protecția vieții private
Organizațiile folosesc instrumente de anonimizare a datelor pentru a elimina informații de identificare personală din seturile lor de date. Nerespectarea poate duce la amenzi mari din partea organismelor de reglementare și scurgeri de date. Fără anonimizarea datelor, nu puteți utiliza sau partaja seturile de date la maximum.
Multe instrumente de anonimizare nu poate garanta conformitatea deplină. Metodele anterioare ar putea lăsa informațiile personale vulnerabile la deidentificare de către actori rău intenționați. niste metode de anonimizare statistică reduceți calitatea setului de date până la un punct în care nu este de încredere pentru Analiza datelor.
Noi, la Syntho vă va prezenta metodele de anonimizare și diferențele cheie dintre instrumentele de generație trecută și de generație următoare. Vă vom spune despre cele mai bune instrumente de anonimizare a datelor și vă vom sugera considerentele cheie pentru alegerea acestora.
Cuprins
- Ce sunt datele sintetice
- Cum functioneazã
- De ce îl folosesc organizațiile
- Cum să începeţi
Ce sunt instrumentele de anonimizare a datelor?
Anonimizarea datelor este tehnica de eliminare sau modificare a informațiilor confidențiale din seturile de date. Organizațiile nu pot accesa, partaja și utiliza în mod liber datele disponibile care pot fi urmărite direct sau indirect la indivizi.
- Regulamentul general privind protecția datelor (GDPR). Legislația UE protejează confidențialitatea datelor cu caracter personal, impunând consimțământul pentru prelucrarea datelor și acordând persoanelor fizice drepturi de acces la date. Regatul Unit are o lege similară numită UK-GDPR.
- California Consumer Privacy Act (CCPA). Legea confidențialității din California se concentrează pe drepturile consumatorilor cu privire la schimbul de date.
- Legea privind portabilitatea și responsabilitatea asigurărilor de sănătate (HIPAA). Regula de confidențialitate stabilește standarde pentru protejarea informațiilor de sănătate ale pacientului.
Cum funcționează instrumentele de anonimizare a datelor?
Instrumentele de anonimizare a datelor scanează seturile de date pentru informații sensibile și le înlocuiesc cu date artificiale. Software-ul găsește astfel de date în tabele și coloane, fișiere text și documente scanate.
Acest proces elimină datele de elemente care le pot lega de persoane sau organizații. Tipurile de date ascunse de aceste instrumente includ:
- Informații de identificare personală (PII): Nume, numere de identificare, date de naștere, detalii de facturare, numere de telefon și adrese de e-mail.
- Informații de sănătate protejate (PHI): Acoperă dosarele medicale, detaliile asigurării de sănătate și datele personale de sănătate.
- Informatie financiara: Numerele cardurilor de credit, detaliile contului bancar, datele de investiții și altele care pot fi legate de entități corporative.
De exemplu, organizațiile medicale anonimizează adresele și detaliile de contact ale pacienților pentru a asigura conformitatea cu HIPAA pentru cercetarea cancerului. O companie financiară a ascuns datele și locațiile tranzacțiilor în seturile lor de date pentru a respecta legile GDPR.
Deși conceptul este același, există mai multe tehnici distincte pentru anonimizarea datelor.
Tehnici de anonimizare a datelor
Anonimizarea are loc în multe feluri și nu toate metodele sunt la fel de fiabile pentru conformitate și utilitate. Această secțiune descrie diferența dintre diferitele tipuri de metode.
Pseudonimizare
Pseudonimizarea este un proces reversibil de de-identificare în care identificatorii personali sunt înlocuiți cu pseudonime. Menține o mapare între datele originale și cele modificate, cu tabelul de mapare stocat separat.
Dezavantajul pseudonimizării este că este reversibil. Cu informații suplimentare, actorii rău intenționați le pot urmări până la individ. Conform regulilor GDPR, datele pseudonimizate nu sunt considerate date anonimizate. Acesta rămâne supus reglementărilor privind protecția datelor.
Mascarea datelor
Metoda de mascare a datelor creează o versiune similară din punct de vedere structural, dar falsă a datelor lor pentru a proteja informațiile sensibile. Această tehnică înlocuiește datele reale cu caractere modificate, păstrând același format pentru utilizarea normală. În teorie, acest lucru ajută la menținerea funcționalității operaționale a seturilor de date.
In practica, mascarea datelor deseori reduce utilitar de date. Este posibil să nu păstreze date originaledistribuția sau caracteristicile lui, făcându-l mai puțin util pentru analiză. O altă provocare este să decideți ce să mascați. Dacă este făcut incorect, datele mascate pot fi încă reidentificate.
Generalizare (agregare)
Generalizarea anonimizează datele făcându-le mai puțin detaliate. Grupează date similare împreună și le diminuează calitatea, făcând mai dificilă separarea datelor individuale. Această metodă implică adesea metode de rezumare a datelor, cum ar fi medierea sau totalizarea pentru a proteja punctele de date individuale.
Suprageneralizarea poate face datele aproape inutile, în timp ce subgeneralizarea poate să nu ofere suficientă confidențialitate. Există, de asemenea, un risc de dezvăluire reziduală, deoarece seturile de date agregate ar putea oferi totuși suficiente detalii de identificare atunci când sunt combinate cu alte surse de date.
Perturbare
Perturbarea modifică seturile de date originale rotunjind valorile și adăugând zgomot aleatoriu. Punctele de date sunt modificate subtil, perturbând starea lor inițială, menținând în același timp tiparele generale de date.
Dezavantajul perturbării este că datele nu sunt complet anonimizate. Dacă modificările nu sunt suficiente, există riscul ca caracteristicile originale să poată fi reidentificate.
Schimbarea datelor
Schimbarea este o tehnică în care valorile atributelor dintr-un set de date sunt rearanjate. Această metodă este deosebit de ușor de implementat. Seturile de date finale nu corespund înregistrărilor originale și nu pot fi urmărite direct la sursele lor originale.
Indirect, însă, seturile de date rămân reversibile. Datele schimbate sunt vulnerabile la divulgare chiar și cu surse secundare limitate. În plus, este greu de menținut integritatea semantică a unor date comutate. De exemplu, atunci când înlocuiți numele într-o bază de date, sistemul ar putea să nu facă distincția între numele masculin și feminin.
tokenizarea
Tokenizarea înlocuiește elementele de date sensibile cu token-uri — echivalente nesensibile fără valori exploatabile. Informațiile tokenizate sunt de obicei un șir aleatoriu de numere și caractere. Această tehnică este adesea folosită pentru a proteja informațiile financiare, păstrându-și în același timp proprietățile funcționale.
Unele software îngreunează gestionarea și scalarea seifurilor cu jetoane. Acest sistem introduce, de asemenea, un risc de securitate: datele sensibile ar putea fi în pericol dacă un atacator trece prin seiful de criptare.
randomizare
Randomizarea modifică valorile cu date aleatorii și simulate. Este o abordare simplă care ajută la păstrarea confidențialității intrărilor individuale de date.
Această tehnică nu funcționează dacă doriți să mențineți distribuția statistică exactă. Este garantat să compromită datele utilizate pentru seturi de date complexe, cum ar fi datele geospațiale sau temporale. Nici metodele de randomizare inadecvate sau aplicate necorespunzător nu pot asigura protecția vieții private.
Redactarea datelor
Redactarea datelor este procesul de eliminare completă a informațiilor din seturile de date: negru, golire sau ștergere a textului și a imaginilor. Acest lucru împiedică accesul la sensibile date de producție și este o practică obișnuită în documentele legale și oficiale. Este la fel de evident că face datele inadecvate pentru analize statistice precise, învățarea modelelor și cercetarea clinică.
După cum este evident, aceste tehnici au defecte care lasă lacune pe care actorii rău intenționați le pot abuza. Ele elimină adesea elemente esențiale din seturile de date, ceea ce limitează capacitatea de utilizare a acestora. Acesta nu este cazul tehnicilor de ultimă generație.
Instrumente de anonimizare de ultimă generație
Software-ul modern de anonimizare folosește tehnici sofisticate pentru a anula riscul de reidentificare. Ele oferă modalități de a respecta toate reglementările privind confidențialitatea, menținând în același timp calitatea structurală a datelor.
Generarea de date sintetice
Generarea de date sintetice oferă o abordare mai inteligentă pentru anonimizarea datelor, menținând în același timp utilitatea datelor. Această tehnică folosește algoritmi pentru a crea noi seturi de date care oglindesc structura și proprietățile datelor reale.
Datele sintetice înlocuiesc PII și PHI cu date simulate care nu pot fi urmărite la indivizi. Acest lucru asigură conformitatea cu legile privind confidențialitatea datelor, cum ar fi GDPR și HIPAA. Prin adoptarea instrumentelor sintetice de generare a datelor, organizațiile asigură confidențialitatea datelor, atenuează riscurile de încălcare a datelor și accelerează dezvoltarea aplicațiilor bazate pe date.
Criptare homomorfă
Criptare homomorfă (se traduce prin „aceeași structură”) transformă datele în text cifrat. Seturile de date criptate păstrează aceeași structură ca și datele originale, rezultând o precizie excelentă pentru testare.
Această metodă permite efectuarea de calcule complexe direct pe date criptate fără a fi nevoie să-l decriptați mai întâi. Organizațiile pot stoca în siguranță fișiere criptate în cloud-ul public și pot externaliza procesarea datelor către terți fără a compromite securitatea. Aceste date sunt, de asemenea, conforme, deoarece regulile de confidențialitate nu se aplică informațiilor criptate.
Cu toate acestea, algoritmii complecși necesită expertiză pentru implementarea corectă. În plus, criptarea homomorfă este mai lentă decât operațiunile pe date necriptate. Este posibil să nu fie soluția optimă pentru echipele DevOps și de asigurare a calității (QA), care necesită acces rapid la date pentru testare.
Calcul multipartit securizat
Secure multiparty calculation (SMPC) este o metodă criptografică de generare de seturi de date cu un efort comun al mai multor membri. Fiecare parte își criptează intrarea, efectuează calcule și primește date procesate. În acest fel, fiecare membru obține rezultatul de care are nevoie, păstrând în același timp propriile date secrete.
Această metodă necesită mai multe părți să decripteze seturile de date produse, ceea ce o face mai confidențială. Cu toate acestea, SMPC necesită timp semnificativ pentru a genera rezultate.
| Tehnici de anonimizare a datelor din generația anterioară | Instrumente de anonimizare de ultimă generație | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Pseudonimizare | Înlocuiește identificatorii personali cu pseudonime, menținând în același timp un tabel de cartografiere separat. | - Gestionarea datelor HR - Interacțiuni de asistență cu clienții - Anchete de cercetare | Generarea de date sintetice | Utilizează un algoritm pentru a crea noi seturi de date care oglindesc structura datelor reale, asigurând în același timp confidențialitatea și conformitatea. | - Dezvoltare de aplicații bazată pe date - Cercetare clinica - Modelare avansată - Marketing pentru clienți |
| Mascarea datelor | Modifică datele reale cu caractere false, păstrând același format. | - Raportare financiară - Medii de instruire a utilizatorilor | Criptare homomorfă | Transformă datele în text cifrat, păstrând în același timp structura originală, permițând calcularea datelor criptate fără decriptare. | - Prelucrare securizată a datelor - Externalizarea calculului datelor - Analiza avansata a datelor |
| Generalizare (agregare) | Reduce detaliile datelor, grupând date similare. | - Studii demografice - Studii de piata | Calcul multipartit securizat | Metodă criptografică în care mai multe părți își criptează intrarea, efectuează calcule și obțin rezultate comune. | - Analiza colaborativă a datelor - Pooling de date confidențiale |
| Perturbare | Modifică seturile de date rotunjind valorile și adăugând zgomot aleatoriu. | - Analiza datelor economice - Cercetarea modelelor de trafic - Analiza datelor de vanzari | |||
| Schimbarea datelor | Rearanjează valorile atributelor setului de date pentru a preveni trasabilitatea directă. | - Studii de transport - Analiza datelor educaționale | |||
| tokenizarea | Înlocuiește datele sensibile cu jetoane nesensibile. | - Procesarea plății - Cercetare relatii cu clientii | |||
| randomizare | Adaugă date aleatorii sau simulate pentru a modifica valorile. | - Analiza datelor geospațiale - Studii comportamentale | |||
| Redactarea datelor | Elimină informațiile din seturile de date, | - Prelucrarea documentelor legale - Gestionarea inregistrarilor | |||
Tabelul 1. Comparația dintre tehnicile de anonimizare din generația anterioară și cea următoare
Deidentificarea inteligentă a datelor ca o nouă abordare a anonimizării datelor
De-identificare inteligentă anonimizează datele utilizând AI generate date simulate sintetice. Platformele cu caracteristici transformă informațiile sensibile în date conforme, neidentificabile, în următoarele moduri:
- Software-ul de de-identificare analizează seturile de date existente și identifică PII și PHI.
- Organizațiile pot selecta ce date sensibile să le înlocuiască cu informații artificiale.
- Instrumentul produce noi seturi de date cu date conforme.
Această tehnologie este utilă atunci când organizațiile trebuie să colaboreze și să facă schimb de date valoroase în siguranță. De asemenea, este util atunci când datele trebuie să fie conforme în mai multe baze de date relaționale.
De-identificarea inteligentă păstrează intacte relațiile din cadrul datelor prin cartografiere consecventă. Companiile pot folosi datele generate pentru analize de afaceri aprofundate, instruire în învățarea automată și teste clinice.
Cu atât de multe metode, aveți nevoie de o modalitate de a determina dacă instrumentul de anonimizare este potrivit pentru dvs.
Cum să alegeți instrumentul potrivit de anonimizare a datelor
- Scalabilitate operațională. Alegeți un instrument capabil să crească și să micșoreze în conformitate cu cerințele dumneavoastră operaționale. Acordați-vă timp pentru a testa eficiența operațională în condiții de volum de lucru crescut.
- Integrare. Instrumentele de anonimizare a datelor ar trebui să se integreze fără probleme cu sistemele dvs. existente și cu software-ul analitic, precum și cu pipeline-ul de integrare continuă și implementare continuă (CI/CD). Compatibilitatea cu platformele dvs. de stocare, criptare și procesare a datelor este vitală pentru operațiuni fără întreruperi.
- Maparea consecventă a datelor. Asigurați-vă că conservatorii de date anonimizate au integritate și acuratețe statistică adecvate nevoilor dvs. Tehnicile de anonimizare din generația anterioară șterg elementele valoroase din seturile de date. Cu toate acestea, instrumentele moderne mențin integritatea referențială, făcând datele suficient de precise pentru cazurile de utilizare avansate.
- Mecanisme de securitate. Prioritizează instrumentele care protejează seturile de date reale și rezultatele anonimizate împotriva amenințărilor interne și externe. Software-ul trebuie să fie implementat într-o infrastructură sigură pentru clienți, controale de acces bazate pe roluri și API-uri de autentificare cu doi factori.
- Infrastructură conformă. Asigurați-vă că instrumentul stochează seturile de date într-un spațiu de stocare securizat care respectă reglementările GDPR, HIPAA și CCPA. În plus, ar trebui să accepte instrumente de backup și recuperare a datelor pentru a evita posibilitatea de nefuncționare din cauza unor erori neașteptate.
- Model de plată. Luați în considerare costurile imediate și pe termen lung pentru a înțelege dacă instrumentul se aliniază bugetului dvs. Unele instrumente sunt concepute pentru întreprinderile mai mari și întreprinderile mijlocii, în timp ce altele au modele flexibile și planuri bazate pe utilizare.
- Suport tehnic. Evaluați calitatea și disponibilitatea suportului tehnic și pentru clienți. Un furnizor vă poate ajuta să integrați instrumentele de anonimizare a datelor, să instruiți personalul și să rezolvați problemele tehnice.
Cele mai bune 7 instrumente de anonimizare a datelor
Acum că știi ce să cauți, haideți să explorăm pentru care credem că sunt cele mai de încredere instrumente masca informațiile sensibile.
1. Syntho
Syntho este alimentat de un software de generare de date sintetice care oferă oportunități pentru de-identificare inteligentă. Crearea de date bazată pe reguli a platformei aduce versatilitate, permițând organizațiilor să creeze date în funcție de nevoile lor.
Un scaner alimentat de AI identifică toate PII și PHI pe seturile de date, sisteme și platforme. Organizațiile pot alege ce date să elimine sau să bată joc pentru a se conforma standardelor de reglementare. Între timp, funcția de subsetare ajută la realizarea de seturi de date mai mici pentru testare, reducând sarcina resurselor de stocare și procesare.
Platforma este utilă în diferite sectoare, inclusiv asistența medicală, managementul lanțului de aprovizionare și finanțe. Organizațiile folosesc platforma Syntho pentru a crea non-producție și pentru a dezvolta scenarii de testare personalizate.
Puteți afla mai multe despre capacitățile Syntho prin programarea unei demonstrații.
2. K2view
3. Broadcom
4. Mai ales AI
5. ARX
6. Amnezie
7. Tonic.ai
Cazuri de utilizare a instrumentelor de anonimizare a datelor
Companiile din domeniul financiar, asistență medicală, publicitate și servicii publice folosesc instrumente de anonimizare pentru a respecta legile privind confidențialitatea datelor. Seturile de date de-identificate sunt utilizate pentru diferite scenarii.
Dezvoltare și testare software
Instrumentele de anonimizare le permit inginerilor de software, testerilor și profesioniștilor QA să lucreze cu seturi de date realiste fără a expune PII. Instrumentele avansate ajută echipele să-și furnizeze autonom datele necesare care imită condițiile de testare din lumea reală, fără probleme de conformitate. Acest lucru ajută organizațiile să își îmbunătățească eficiența dezvoltării software și calitatea software-ului.
Cazuri reale:
- Software-ul Syntho a creat date de testare anonimizate care păstrează valorile statistice ale datelor reale, permițând dezvoltatorilor să încerce diferite scenarii într-un ritm mai mare.
- Depozitul Google BigQuery oferă o funcție de anonimizare a setului de date pentru a ajuta organizațiile să partajeze date cu furnizorii fără a încălca reglementările privind confidențialitatea.
Cercetare clinica
Cercetătorii medicali, în special din industria farmaceutică, anonimizează datele pentru a păstra confidențialitatea pentru studiile lor. Cercetătorii pot analiza tendințele, datele demografice ale pacienților și rezultatele tratamentului, contribuind la progresele medicale fără a risca confidențialitatea pacientului.
Cazuri reale:
- Erasmus Medical Center folosește instrumentele de generare AI anonimizate ale Syntho pentru a genera și partaja seturi de date de înaltă calitate pentru cercetarea medicală.
Prevenirea fraudei
În prevenirea fraudei, instrumentele de anonimizare permit analiza securizată a datelor tranzacționale, identificând modele rău intenționate. Instrumentele de de-identificare permit, de asemenea, instruirea software-ului AI pe date reale pentru a îmbunătăți detectarea fraudei și a riscurilor.
Cazuri reale:
- Brighterion s-a instruit cu privire la datele anonimizate ale tranzacțiilor Mastercard pentru a-și îmbogăți modelul AI, îmbunătățind ratele de detectare a fraudelor, reducând în același timp fals pozitive.
Marketing pentru clienți
Tehnicile de anonimizare a datelor ajută la evaluarea preferințelor clienților. Organizațiile partajează seturi de date comportamentale de-identificate cu partenerii lor de afaceri pentru a perfecționa strategiile de marketing vizate și pentru a personaliza experiența utilizatorului.
Cazuri reale:
- Platforma de anonimizare a datelor Syntho a prezis cu exactitate rata de retragere a clienților folosind date sintetice generat dintr-un set de date de peste 56,000 de clienți cu 128 de coloane.
Publicarea datelor publice
Agențiile și organismele guvernamentale folosesc anonimizarea datelor pentru a partaja și a procesa informații publice în mod transparent pentru diverse inițiative publice. Acestea includ previziuni de criminalitate bazate pe date din rețelele sociale și cazierele judiciare, planificarea urbană bazată pe date demografice și rutele de transport public sau nevoile de asistență medicală din regiuni în funcție de tiparele bolilor.
Cazuri reale:
- Universitatea din Indiana a folosit date anonime ale smartphone-urilor de la aproximativ 10,000 de ofițeri de poliție în 21 de orașe din SUA pentru a dezvălui discrepanțe de patrulare de cartier bazate pe factori socioeconomici.
Acestea sunt doar câteva exemple pe care le alegem. The software de anonimizare este utilizat în toate industriile ca mijloc de a profita la maximum de datele disponibile.
Alegeți cele mai bune instrumente de anonimizare a datelor
Toate companiile folosesc software de anonimizare a bazei de date pentru a respecta reglementările privind confidențialitatea. Atunci când sunt eliminate din informațiile personale, seturile de date pot fi utilizate și partajate fără riscuri de amenzi sau procese birocratice.
Metodele mai vechi de anonimizare precum schimbul de date, mascarea și redactarea nu sunt suficient de sigure. De-identificarea datelor rămâne o posibilitate, ceea ce o face neconformă sau riscantă. În plus, trecut-gen software de anonimizare adesea degradează calitatea datelor, în special în seturi de date mari. Organizațiile nu se pot baza pe astfel de date pentru analize avansate.
Ar trebui să optați pentru cea mai bună anonimizare a datelor software. Multe companii aleg platforma Syntho pentru capacitățile sale de top de identificare, mascare și generare de date sintetice a IPI.
Ești interesat să afli mai multe? Simțiți-vă liber să explorați documentația produsului nostru sau contactați-ne pentru o demonstrație.
Despre autor
Business Development Manager
Uliana Krainska, Business Development Executive la Syntho, cu experiență internațională în dezvoltarea de software și industria SaaS, deține un master în Digital Business and Inovation, de la VU Amsterdam.
În ultimii cinci ani, Uliana a demonstrat un angajament ferm de a explora capabilitățile AI și de a oferi consultanță strategică de afaceri pentru implementarea proiectelor AI.
Salvați ghidul de date sintetice acum!
- Ce sunt datele sintetice?
- De ce îl folosesc organizațiile?
- Cazuri de client de date sintetice cu valoare adăugată
- Cum să înceapă
