隱私保護合規性的最佳資料匿名工具
組織使用資料匿名工具來刪除 個人身份信息 從他們的數據集中。不遵守規定可能會導致監管機構的巨額罰款 數據洩露。 沒有 匿名化數據，您無法充分利用或共享資料集。
許多 匿名化工具 不能保證完全合規。過去的方法可能會使個人資訊容易被惡意行為者取消識別。一些 統計匿名方法 將資料集品質降低到不可靠的程度 數據分析.
我們在 合成器 將向您介紹匿名化方法以及上一代和下一代工具之間的主要差異。我們將向您介紹最佳的資料匿名化工具，並提出選擇這些工具的關鍵考慮因素。
目錄
什麼是資料匿名化工具？
數據匿名化 是刪除或更改資料集中的機密資訊的技術。組織無法自由存取、共享和利用可直接或間接追蹤個人的可用資料。
- 一般數據保護條例（GDPR）. 歐盟立法 保護個人資料隱私，強制同意資料處理並授予個人資料存取權。英國也有類似的法律，稱為 UK-GDPR。
- 加州消費者隱私權法 (CCPA)。 加州隱私權法 重視消費者權益 數據共享.
- 健康保險流通與責任法案 (HIPAA)。 隱私規則 制定保護患者健康資訊的標準。
資料匿名化工具如何運作？
資料匿名化工具掃描資料集以查找敏感資訊，並用人工資料取代它們。該軟體在表格和列、文字檔案和掃描文件中尋找此類資料。
此過程會剝離可將其與個人或組織聯繫起來的元素的資料。這些工具所掩蓋的資料類型包括：
- 個人識別資訊 (PII)： 姓名、身分證號碼、出生日期、帳單詳細資料、電話號碼和電子郵件地址。
- 受保護的健康資訊 (PHI)： 涵蓋醫療記錄、健康保險詳細資訊和個人健康數據。
- 財務信息： 信用卡號、銀行帳戶詳細資料、投資資料以及其他可以連結到公司實體的資訊。
例如，醫療保健組織對患者地址和聯絡方式進行匿名處理，以確保癌症研究符合 HIPAA 要求。一家金融公司在其資料集中隱藏了交易日期和地點，以遵守 GDPR 法律。
雖然概念相同，但有幾種不同的技術 匿名化數據.
數據匿名化技術
匿名化以多種方式發生，並非所有方法在合規性和實用性方面都同樣可靠。本節介紹不同類型方法之間的差異。
化名
假名化是一種可逆的去識別化過程，其中個人識別碼被替換為假名。它維護原始資料和更改資料之間的映射，映射表單獨儲存。
假名的缺點是它是可逆的。透過附加訊息，惡意行為者可以追溯到個人。根據 GDPR 的規則，假名資料不被視為匿名資料。它仍然受到資料保護法規的約束。
數據脫敏
資料屏蔽方法創建結構相似但虛假的資料版本，以保護敏感資訊。該技術用改變的字元替換真實數據，保持正常使用的相同格式。理論上，這有助於維護資料集的操作功能。
在實踐中， 封鎖數據 經常減少 數據效用。可能無法保存 原始數據的分佈或特徵，使其對於分析的用處不大。另一個挑戰是決定要掩蓋什麼。如果操作不正確，屏蔽資料仍然可以被重新識別。
泛化（聚合）
泛化透過降低資料的詳細程度來匿名化資料。它將相似的數據組合在一起並降低了其質量，使得區分各個數據變得更加困難。此方法通常涉及資料匯總方法，例如平均或求和，以保護各個資料點。
過度概括可能會使資料幾乎毫無用處，而概括不足可能無法提供足夠的隱私。也存在殘留外洩的風險，因為聚合資料集與其他資料結合時仍可能提供足夠的細節去識別資訊。 數據源.
瓦解
擾動透過舍入值和添加隨機雜訊來修改原始資料集。資料點發生微妙的變化，破壞其原始狀態，同時保持整體資料模式。
擾動的缺點是數據沒有完全匿名。如果變化不充分，則存在原始特徵被重新識別的風險。
資料交換
交換是一種重新排列資料集中的屬性值的技術。這種方法特別容易實現。最終資料集與原始記錄不對應，也無法直接追溯到其原始來源。
然而，間接地，數據集仍然是可逆的。即使二手資料來源有限，交換的資料也很容易外洩。此外，很難維護某些交換資料的語意完整性。例如，當替換資料庫中的姓名時，系統可能無法區分男性和女性姓名。
符號化
標記化用標記取代敏感資料元素－沒有可利用數值的非敏感等價物。標記化資訊通常是數字和字元的隨機字串。該技術通常用於保護財務訊息，同時保持其功能特性。
某些軟體使管理和擴展代幣庫變得更加困難。該系統還引入了安全風險：如果攻擊者通過加密庫，敏感資料可能面臨風險。
隨機
隨機化使用隨機資料和模擬資料來改變值。這是一種簡單的方法，有助於保護單一資料條目的機密性。
如果您想保持精確的統計分佈，則此技術不起作用。它肯定會損害用於複雜數據集的數據，例如地理空間或時間數據。不充分或應用不當的隨機化方法也無法確保隱私保護。
資料編輯
資料編輯是從資料集中完全刪除資訊的過程：塗黑、清空或刪除文字和影像。這可以防止存取敏感資訊 生產數據 這是法律和官方文件中的常見做法。同樣明顯的是，它使數據不適合準確的統計分析、模型學習和臨床研究。
顯然，這些技術有缺陷，會留下可供惡意行為者濫用的漏洞。他們經常從資料集中刪除基本元素，這限制了它們的可用性。上一代科技的情況並非如此。
下一代匿名工具
現代匿名軟體採用複雜的技術來消除重新識別的風險。它們提供了遵守所有隱私法規同時保持資料結構品質的方法。
合成數據生成
合成數據生成提供了一種更聰明的方法來匿名化數據，同時保持數據實用性。該技術使用演算法來創建反映真實資料結構和屬性的新資料集。
合成資料以無法追蹤個人的模擬資料取代了 PII 和 PHI。這可確保遵守資料隱私法，例如 GDPR 和 HIPAA。透過採用合成資料產生工具，組織可以確保資料隱私、降低資料外洩風險並加速資料驅動應用程式的開發。
同態加密
同態加密（翻譯為「相同結構」） 轉換數據 成密文。加密的資料集保留與原始資料相同的結構，從而具有出色的測試準確性。
該方法允許直接在 加密數據 無需先解密。組織可以將加密文件安全地儲存在公有雲中，並將資料處理外包給第三方，而不會影響安全性。該資料也是合規的，因為隱私規則不適用於加密資訊。
然而，複雜的演算法需要專業知識才能正確實施。此外，同態加密比未加密資料的操作慢。對於需要快速存取資料進行測試的 DevOps 和品質保證 (QA) 團隊來說，這可能不是最佳解決方案。
安全的多方計算
安全多方計算（SMPC）是一種由多個成員共同產生資料集的加密方法。各方加密其輸入、執行計算並取得處理後的資料。這樣，每個成員都可以獲得他們需要的結果，同時保持自己的資料保密。
這種方法需要多方解密產生的資料集，這使得它更加保密。然而，SMPC 需要大量時間才能產生結果。
| 上一代資料匿名化技術 | 下一代匿名工具 | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| 化名 | 用假名替換個人標識符，同時維護單獨的映射表。 | - 人力資源資料管理 - 客戶支援互動 - 研究調查 | 合成數據生成 | 使用演算法建立反映真實資料結構的新資料集，同時確保隱私和合規性。 | - 數據驅動的應用程式開發 - 臨床研究 - 進階建模 - 客戶行銷 |
| 數據脫敏 | 用假字元改變真實數據，保持相同的格式。 | - 財務報告 - 使用者訓練環境 | 同態加密 | 將資料轉換為密文，同時保留原始結構，允許在不解密的情況下對加密資料進行計算。 | - 安全的資料處理 - 數據計算外包 - 進階資料分析 |
| 泛化（聚合） | 減少資料細節，將相似資料分組。 | - 人口統計研究 - 市場研究 | 安全的多方計算 | 多方加密其輸入、執行計算並獲得聯合結果的加密方法。 | - 協作數據分析 - 機密資料池 |
| 瓦解 | 透過舍入值和添加隨機雜訊來修改資料集。 | - 經濟數據分析 - 交通模式研究 - 銷售數據分析 | |||
| 資料交換 | 重新排列資料集屬性值以防止直接追蹤。 | - 交通研究 - 教育數據分析 | |||
| 符號化 | 用非敏感標記替換敏感資料。 | - 交付過程 - 客戶關係研究 | |||
| 隨機 | 新增隨機或模擬資料來更改值。 | - 地理空間資料分析 - 行為研究 | |||
| 資料編輯 | 從資料集中刪除訊息， | - 法律文件處理 - 記錄管理 | |||
表 1. 上一代與下一代匿名化技術之間的比較
如何選擇合適的資料匿名化工具
- 營運可擴展性。 選擇能夠根據您的操作需求進行擴展和縮減的工具。花時間對工作負載增加下的營運效率進行壓力測試。
- 積分。 資料匿名化工具應與您現有的系統和分析軟體以及持續整合和持續部署（CI/CD）管道順利整合。與資料儲存、加密和處理平台的兼容性對於無縫操作至關重要。
- 一致的數據映射。 確保匿名資料保存器具有適合您需求的完整性和統計準確性。 上一代匿名技術從資料集中刪除了有價值的元素。然而，現代工具可以保持引用完整性，使資料對於高階用例來說足夠準確。
- 安全機制。 優先考慮保護真實資料集和匿名結果免受內部和外部威脅的工具。該軟體必須部署在安全的客戶基礎設施、基於角色的存取控制和雙重認證 API 中。
- 合規的基礎設施。 確保該工具將資料集儲存在符合 GDPR、HIPAA 和 CCPA 法規的安全儲存中。此外，還應支援資料備份和復原工具，以避免因意外錯誤而導致停機的可能性。
- 支付模式。 考慮即時和長期成本，以了解該工具是否符合您的預算。有些工具是為大型企業和中型企業設計的，而其他工具則具有靈活的模型和基於使用的計劃。
- 技術支援。 評估客戶和技術支援的品質和可用性。提供者可能會幫助您整合資料匿名化工具、培訓員工並解決技術問題。
7 個最佳資料匿名化工具
現在您知道要尋找什麼，讓我們來探索我們認為最可靠的工具 掩蓋敏感訊息.
1. 合成器
Syntho 由合成資料生成軟體提供支援 為智能去識別提供了機會。該平台基於規則的數據創建帶來了多功能性，使組織能夠根據自己的需求製作數據。
人工智慧驅動的掃描儀 識別跨資料集、系統和平台的所有 PII 和 PHI。組織可以選擇刪除或模擬哪些資料以符合監管標準。同時，子集化功能有助於製作較小的資料集進行測試，減輕儲存和處理資源的負擔。
該平台可用於各個領域，包括醫療保健、供應鏈管理和金融。組織使用 Syntho 平台建立非生產和開發自訂測試場景。
您可以透過以下方式了解有關 Syntho 功能的更多信息 安排演示.
2.K2view
3.博通
4. 主要是人工智慧
5.ARX
6.失憶症
7.Tonic.ai
資料匿名化工具用例
金融、醫療保健、廣告和公共服務領域的公司使用匿名工具來遵守資料隱私法。去識別化的資料集用於各種場景。
軟件開發與測試
匿名化工具使軟體工程師、測試人員和 QA 專業人員能夠在不暴露 PII 的情況下使用真實的資料集。先進的工具可協助團隊自行提供必要的數據，模擬真實的測試條件，而不會出現合規性問題。這有助於組織提高軟體開發效率和軟體品質。
真實案例：
- Syntho 的軟體創建了匿名測試數據 它保留了真實資料的統計值，使開發人員能夠更快地嘗試不同的場景。
- Google 的 BigQuery 倉庫提供資料集匿名化功能 幫助組織在不違反隱私法規的情況下與供應商分享資料。
臨床研究
醫學研究人員，尤其是製藥業的醫學研究人員，將資料匿名化以保護其研究的隱私。研究人員可以分析趨勢、患者人口統計和治療結果，從而在不危及患者隱私的情況下促進醫療進步。
真實案例：
- 伊拉斯謨醫學中心使用 Syntho 的匿名人工智慧產生工具 產生和共享用於醫學研究的高品質數據集。
預防詐騙
在預防詐欺方面，匿名工具可以對交易資料進行安全分析，識別惡意模式。去識別化工具還可以根據真實資料訓練人工智慧軟體，以改善詐欺和風險檢測。
真實案例：
- Brighterion 對萬事達卡的匿名交易資料進行了培訓 豐富其人工智慧模型，提高詐欺偵測率，同時減少誤報。
客戶行銷
資料匿名技術有助於評估客戶偏好。組織與其業務合作夥伴分享去識別化的行為資料集，以完善有針對性的行銷策略並個人化使用者體驗。
真實案例：
- Syntho 的資料匿名化平台使用合成資料準確預測客戶流失 根據包含 56,000 列的 128 多個客戶的資料集產生。
公開數據發布
各機構和政府機構使用資料匿名化來透明地共享和處理公共訊息，以促進各種公共措施。其中包括基於社交網路和犯罪記錄數據的犯罪預測、基於人口統計和公共交通路線的城市規劃，或基於疾病模式的跨地區醫療保健需求。
真實案例：
- 印第安納大學使用了約 10,000 名警察的匿名智慧型手機數據 涵蓋美國 21 個城市，揭示基於社會經濟因素的社區巡邏差異。
這些只是我們選擇的幾個例子。這 匿名化軟體 被所有行業用作充分利用可用數據的手段。
選擇最好的資料匿名工具
所有公司都使用 資料庫匿名化軟體 遵守隱私法規。當從個人資訊中剝離後，資料集可以被利用和共享，而不會面臨罰款或官僚程序的風險。
資料交換、屏蔽和編輯等較舊的匿名方法不夠安全。 數據去標識化 仍然是一種可能性，這使其不合規或存在風險。此外，上一代 匿名軟體 通常會降低數據質量，尤其是在 大型數據集。組織不能依賴此類數據進行高階分析。
您應該選擇 最佳數據匿名化 軟體.許多企業選擇 Syntho 平台是因為其頂級 PII 識別、屏蔽和合成資料生成功能。
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關於作者
業務發展經理
烏麗安娜·克萊因斯卡是 Syntho 的業務開發主管，擁有軟體開發和 SaaS 行業的國際經驗，擁有阿姆斯特丹自由大學數位業務和創新碩士學位。
在過去的五年裡，Uliana 堅定地致力於探索人工智慧能力並為人工智慧專案實施提供策略業務諮詢。
