隐私保护合规性的最佳数据匿名工具
组织使用数据匿名工具来删除 个人身份信息 从他们的数据集中。不遵守规定可能会导致监管机构的巨额罚款 数据泄露。 没有 匿名化数据，您无法充分利用或共享数据集。
更多来自Google的 匿名化工具 不能保证完全合规。过去的方法可能会使个人信息容易被恶意行为者取消识别。一些 统计匿名方法 将数据集质量降低到不可靠的程度 数据分析.
我们在 合成器 将向您介绍匿名化方法以及上一代和下一代工具之间的主要区别。我们将向您介绍最佳的数据匿名化工具，并提出选择这些工具的关键考虑因素。
目录
什么是数据匿名化工具？
数据匿名化 是删除或更改数据集中的机密信息的技术。组织无法自由访问、共享和利用可直接或间接追踪到个人的可用数据。
- 通用数据保护条例(GDPR). 欧盟立法 保护个人数据隐私，强制同意数据处理并授予个人数据访问权。英国也有类似的法律，称为 UK-GDPR。
- 加州消费者隐私法 (CCPA)。 加州隐私法 关注消费者权益 数据共享.
- 健康保险流通与责任法案 (HIPAA)。 隐私规则 制定保护患者健康信息的标准。
数据匿名化工具如何工作？
数据匿名化工具扫描数据集以查找敏感信息，并用人工数据替换它们。该软件在表格和列、文本文件和扫描文档中查找此类数据。
此过程会剥离可将其与个人或组织联系起来的元素的数据。这些工具掩盖的数据类型包括：
- 个人身份信息 (PII)： 姓名、身份证号码、出生日期、账单详细信息、电话号码和电子邮件地址。
- 受保护的健康信息 (PHI)： 涵盖医疗记录、健康保险详细信息和个人健康数据。
- 财务信息： 信用卡号、银行账户详细信息、投资数据以及其他可以链接到公司实体的数据。
例如，医疗保健组织对患者地址和联系方式进行匿名处理，以确保癌症研究符合 HIPAA 要求。一家金融公司在其数据集中隐藏了交易日期和地点，以遵守 GDPR 法律。
虽然概念相同，但存在几种不同的技术 匿名化数据.
数据匿名化技术
匿名化以多种方式发生，并且并非所有方法在合规性和实用性方面都同样可靠。本节介绍不同类型方法之间的差异。
假名化
假名化是一种可逆的去识别化过程，其中个人标识符被替换为假名。它维护原始数据和更改数据之间的映射，映射表单独存储。
假名的缺点是它是可逆的。通过附加信息，恶意行为者可以追溯到个人。根据 GDPR 的规则，假名数据不被视为匿名数据。它仍然受到数据保护法规的约束。
数据屏蔽
数据屏蔽方法创建结构相似但虚假的数据版本，以保护敏感信息。该技术用改变的字符替换真实数据，保持正常使用的相同格式。理论上，这有助于维护数据集的操作功能。
在实践中， 屏蔽数据 经常减少 数据效用。可能无法保存 原始数据的分布或特征，使其对于分析的用处不大。另一个挑战是决定掩盖什么。如果操作不正确，屏蔽数据仍然可以被重新识别。
泛化（聚合）
泛化通过降低数据的详细程度来匿名化数据。它将相似的数据组合在一起并降低了其质量，使得区分各个数据变得更加困难。此方法通常涉及数据汇总方法，例如平均或求和，以保护各个数据点。
过度概括可能会使数据几乎毫无用处，而概括不足可能无法提供足够的隐私。还存在残留泄露的风险，因为聚合数据集与其他数据结合时仍可能提供足够的细节去识别信息。 数据源.
瓦解
扰动通过舍入值和添加随机噪声来修改原始数据集。数据点发生微妙的变化，破坏其原始状态，同时保持整体数据模式。
扰动的缺点是数据没有完全匿名。如果变化不充分，则存在原始特征被重新识别的风险。
数据交换
交换是一种重新排列数据集中的属性值的技术。这种方法特别容易实现。最终数据集与原始记录不对应，也无法直接追溯到其原始来源。
然而，间接地，数据集仍然是可逆的。即使二手数据来源有限，交换的数据也很容易被泄露。此外，很难维护某些交换数据的语义完整性。例如，当替换数据库中的姓名时，系统可能无法区分男性和女性姓名。
符号化
标记化用标记替换敏感数据元素——没有可利用值的非敏感等价物。标记化信息通常是数字和字符的随机字符串。该技术通常用于保护财务信息，同时保持其功能特性。
某些软件使管理和扩展代币库变得更加困难。该系统还引入了安全风险：如果攻击者通过加密库，敏感数据可能面临风险。
随机
随机化使用随机数据和模拟数据来改变值。这是一种简单的方法，有助于保护单个数据条目的机密性。
如果您想保持精确的统计分布，则此技术不起作用。它肯定会损害用于复杂数据集的数据，例如地理空间或时间数据。不充分或应用不当的随机化方法也无法确保隐私保护。
数据编辑
数据编辑是从数据集中完全删除信息的过程：涂黑、清空或删除文本和图像。这可以防止访问敏感信息 生产数据 这是法律和官方文件中的常见做法。同样明显的是，它使数据不适合准确的统计分析、模型学习和临床研究。
显然，这些技术存在缺陷，会留下可供恶意行为者滥用的漏洞。他们经常从数据集中删除基本元素，这限制了它们的可用性。上一代技术的情况并非如此。
下一代匿名工具
现代匿名软件采用复杂的技术来消除重新识别的风险。它们提供了遵守所有隐私法规同时保持数据结构质量的方法。
合成数据生成
合成数据生成提供了一种更智能的方法来匿名化数据，同时保持数据实用性。该技术使用算法来创建反映真实数据结构和属性的新数据集。
合成数据用无法追踪到个人的模拟数据取代了 PII 和 PHI。这可确保遵守数据隐私法，例如 GDPR 和 HIPAA。通过采用合成数据生成工具，组织可以确保数据隐私、降低数据泄露风险并加速数据驱动应用程序的开发。
同态加密
同态加密（翻译为“相同结构”） 转换数据 成密文。加密的数据集保留与原始数据相同的结构，从而具有出色的测试准确性。
该方法允许直接在 加密数据 无需先解密。组织可以将加密文件安全地存储在公共云中，并将数据处理外包给第三方，而不会影响安全性。该数据也是合规的，因为隐私规则不适用于加密信息。
然而，复杂的算法需要专业知识才能正确实施。此外，同态加密比未加密数据的操作慢。对于需要快速访问数据进行测试的 DevOps 和质量保证 (QA) 团队来说，这可能不是最佳解决方案。
安全的多方计算
安全多方计算（SMPC）是一种由多个成员共同生成数据集的加密方法。各方加密其输入、执行计算并获取处理后的数据。这样，每个成员都可以获得他们需要的结果，同时保持自己的数据保密。
这种方法需要多方解密生成的数据集，这使得它更加保密。然而，SMPC 需要大量时间才能产生结果。
| 上一代数据匿名化技术 | 下一代匿名工具 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 假名化 | 用假名替换个人标识符，同时维护单独的映射表。 | - 人力资源数据管理 - 客户支持互动 - 研究调查 | 合成数据生成 | 使用算法创建反映真实数据结构的新数据集，同时确保隐私和合规性。 | - 数据驱动的应用程序开发 - 临床研究 - 高级建模 - 客户营销 |
| 数据屏蔽 | 用假字符改变真实数据，保持相同的格式。 | - 财务报告 - 用户培训环境 | 同态加密 | 将数据转换为密文，同时保留原始结构，允许在不解密的情况下对加密数据进行计算。 | - 安全的数据处理 - 数据计算外包 - 高级数据分析 |
| 泛化（聚合） | 减少数据细节，对相似数据进行分组。 | - 人口统计研究 - 市场研究 | 安全的多方计算 | 多方加密其输入、执行计算并获得联合结果的加密方法。 | - 协作数据分析 - 机密数据池 |
| 瓦解 | 通过舍入值和添加随机噪声来修改数据集。 | - 经济数据分析 - 交通模式研究 - 销售数据分析 | |||
| 数据交换 | 重新排列数据集属性值以防止直接追踪。 | - 交通研究 - 教育数据分析 | |||
| 符号化 | 用非敏感标记替换敏感数据。 | - 交付过程 - 客户关系研究 | |||
| 随机 | 添加随机或模拟数据来更改值。 | - 地理空间数据分析 - 行为研究 | |||
| 数据编辑 | 从数据集中删除信息， | - 法律文件处理 - 记录管理 | |||
表 1. 上一代和下一代匿名化技术之间的比较
如何选择合适的数据匿名化工具
- 运营可扩展性。 选择能够根据您的操作需求进行扩展和缩减的工具。花时间对工作负载增加下的运营效率进行压力测试。
- 积分。 数据匿名化工具应与您现有的系统和分析软件以及持续集成和持续部署（CI/CD）管道顺利集成。与数据存储、加密和处理平台的兼容性对于无缝操作至关重要。
- 一致的数据映射。 确保匿名数据保存器具有适合您需求的完整性和统计准确性。 上一代匿名技术从数据集中删除了有价值的元素。然而，现代工具可以保持引用完整性，使数据对于高级用例来说足够准确。
- 安全机制。 优先考虑保护真实数据集和匿名结果免受内部和外部威胁的工具。该软件必须部署在安全的客户基础设施、基于角色的访问控制和双因素身份验证 API 中。
- 合规的基础设施。 确保该工具将数据集存储在符合 GDPR、HIPAA 和 CCPA 法规的安全存储中。此外，还应支持数据备份和恢复工具，以避免因意外错误而导致停机的可能性。
- 支付模式。 考虑即时和长期成本，以了解该工具是否符合您的预算。有些工具是为大型企业和中型企业设计的，而其他工具则具有灵活的模型和基于使用的计划。
- 技术支持。 评估客户和技术支持的质量和可用性。提供商可能会帮助您集成数据匿名化工具、培训员工并解决技术问题。
7 个最佳数据匿名化工具
现在您知道要寻找什么，让我们探索一下我们认为最可靠的工具 掩盖敏感信息.
1. 合成器
Syntho 由合成数据生成软件提供支持 为智能去识别提供了机会。该平台基于规则的数据创建带来了多功能性，使组织能够根据自己的需求制作数据。
人工智能驱动的扫描仪 识别跨数据集、系统和平台的所有 PII 和 PHI。组织可以选择删除或模拟哪些数据以符合监管标准。同时，子集化功能有助于制作更小的数据集进行测试，减轻存储和处理资源的负担。
该平台可用于各个领域，包括医疗保健、供应链管理和金融。组织使用 Syntho 平台创建非生产和开发自定义测试场景。
您可以通过以下方式了解有关 Syntho 功能的更多信息 安排演示.
2.K2view
3.博通
4. 主要是人工智能
5.ARX
6. 健忘症
7.Tonic.ai
数据匿名化工具用例
金融、医疗保健、广告和公共服务领域的公司使用匿名工具来遵守数据隐私法。去识别化的数据集用于各种场景。
软件开发与测试
匿名化工具使软件工程师、测试人员和 QA 专业人员能够在不暴露 PII 的情况下使用真实的数据集。先进的工具可帮助团队自行提供必要的数据，模拟真实的测试条件，而不会出现合规性问题。这有助于组织提高软件开发效率和软件质量。
真实案例：
- Syntho 的软件创建了匿名测试数据 它保留了真实数据的统计值，使开发人员能够更快地尝试不同的场景。
- Google 的 BigQuery 仓库提供数据集匿名化功能 帮助组织在不违反隐私法规的情况下与供应商共享数据。
临床研究
医学研究人员，尤其是制药行业的医学研究人员，将数据匿名化以保护其研究的隐私。研究人员可以分析趋势、患者人口统计数据和治疗结果，从而在不危及患者隐私的情况下促进医疗进步。
真实案例：
- 伊拉斯谟医学中心使用 Syntho 的匿名人工智能生成工具 生成和共享用于医学研究的高质量数据集。
预防诈骗
在预防欺诈方面，匿名工具可以对交易数据进行安全分析，识别恶意模式。去识别化工具还可以根据真实数据训练人工智能软件，以改进欺诈和风险检测。
真实案例：
- Brighterion 对万事达卡的匿名交易数据进行了培训 丰富其人工智能模型，提高欺诈检测率，同时减少误报。
客户营销
数据匿名技术有助于评估客户偏好。组织与其业务合作伙伴共享去识别化的行为数据集，以完善有针对性的营销策略并个性化用户体验。
真实案例：
- Syntho 的数据匿名化平台使用合成数据准确预测客户流失 根据包含 56,000 列的 128 多个客户的数据集生成。
公开数据发布
各机构和政府机构使用数据匿名化来透明地共享和处理公共信息，以促进各种公共举措。其中包括基于社交网络和犯罪记录数据的犯罪预测、基于人口统计和公共交通路线的城市规划，或基于疾病模式的跨地区医疗保健需求。
真实案例：
- 印第安纳大学使用了约 10,000 名警察的匿名智能手机数据 覆盖美国 21 个城市，揭示基于社会经济因素的社区巡逻差异。
这些只是我们选择的几个例子。这 匿名化软件 被所有行业用作充分利用可用数据的手段。
选择最好的数据匿名工具
所有公司都使用 数据库匿名化软件 遵守隐私法规。当从个人信息中剥离后，数据集可以被利用和共享，而不会面临罚款或官僚程序的风险。
数据交换、屏蔽和编辑等较旧的匿名方法不够安全。 数据去标识化 仍然是一种可能性，这使其不合规或存在风险。此外，上一代 匿名软件 通常会降低数据质量，尤其是在 大型数据集。组织不能依赖此类数据进行高级分析。
您应该选择 最佳数据匿名化 软件。许多企业选择 Syntho 平台是因为其顶级 PII 识别、屏蔽和合成数据生成功能。
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关于作者
业务发展经理
乌丽安娜·克莱因斯卡是 Syntho 的业务开发主管，拥有软件开发和 SaaS 行业的国际经验，拥有阿姆斯特丹自由大学数字业务和创新硕士学位。
在过去的五年里，Uliana 坚定地致力于探索人工智能能力并为人工智能项目实施提供战略业务咨询。
