¿Qué es la Anonimización de Datos?

¿Qué tipos de métodos de anonimización existen? 

La anonimización de datos es un término amplio que puede abarcar múltiples metodologías. Algunas de las más comunes son: 

• Enmascaramiento de datos: En el enmascaramiento de datos, se cambian diferentes valores dentro de la información original. También puede ocultar ciertos aspectos si lo necesita. Al hacer esto, la PII original ya no se puede identificar, pero al mismo tiempo, puede usar los datos para sus necesidades. 

• Seudonimización: En lugar de enmascarar la información, reemplazará ciertas áreas con seudónimos en muchos casos. También puede optar por utilizar identificadores de información artificial que estén separados de su PII. 

• Generalización: Esto hace que la información sea menos específica de lo que suele ser la PII, lo cual es importante para la protección. Por ejemplo, se pueden cambiar las ubicaciones para que un usuario ya no sea identificable en función de su geografía. Las fechas también se pueden cambiar, al igual que otros aspectos como la edad y el género. 

Si bien estos son los tres más comunes en este momento, se están investigando otras posibilidades. El aprendizaje federado es una de ellas, aunque su adopción aún no está tan extendida. Si bien actualmente no está ampliamente disponible, los datos sintéticos podrían convertirse en una opción más común en el futuro. 

¿Existen alternativas a las estrategias tradicionales de anonimización para big data? 

A medida que la tecnología evoluciona, se están explorando estrategias alternativas de anonimización de datos; sin embargo, estas no siempre están muy extendidas. Además de la generación de datos sintéticos, el cifrado homomórfico también es una alternativa potencial para la anonimización de datos. 

Al elegir cualquier táctica de anonimización, debe comprender las ventajas y desventajas. Por ejemplo, si bien es posible que pueda mejorar la protección de las personas que antes eran identificables con PII, es posible que deba considerar las implicaciones éticas y similares. 

Vale la pena investigar cada método de anonimización de datos y alternativa antes de embarcarse en su próximo proyecto. También debe tener en cuenta que es posible que deba probar diferentes métodos en diferentes escenarios. 

¿La anonimización proporciona un anonimato verdadero? 

Aunque la anonimización de datos busca el anonimato, lograr un anonimato completo suele ser complejo y depende de varios factores. Puede ser una forma útil de proteger a las personas, pero debe considerar su papel para que sea así. Por ejemplo, lo que haga para que los datos sean anónimos jugará un papel importante. 

El nivel de conocimiento y sofisticación que poseen los hackers potenciales es otro factor influyente, por lo que es recomendable considerarlo con antelación. Además, debe pensar en los datos en sí y su nivel de calidad. Comprender todo esto es fundamental para mantener los datos de los usuarios lo más seguros posible y maximizar la anonimización. 

También es recomendable no confiar únicamente en la minimización de datos; en su lugar, debería crear un conjunto completo de medidas de seguridad si desea obtener resultados óptimos. Por ejemplo, debe implementar puntos de control de acceso a los datos. Además, debe cifrar toda la información, independientemente de su sensibilidad. 

¿Cuáles son las ventajas y desventajas de anonimizar los datos? 

Cuando implementa una estrategia de anonimización de datos, es importante considerar las ventajas y desventajas de hacerlo. Analicemos ahora estos aspectos. 

Ventajas: 

• Privacidad: Es recomendable anonimizar PII para reducir la amenaza de los delincuentes que causan daño a los clientes. La anonimización debe resaltar el uso ético de los datos cuando se implementa correctamente; depende de la empresa demostrar que prioriza esto. 

• Cumplimiento: La protección de datos es importante bajo múltiples regulaciones, incluyendo HIPAA y GDPR. Por lo tanto, la anonimización es una consideración clave cuando se busca cumplir con estas leyes. 

• Intercambio/Análisis de datos: Utilice la anonimización de datos para compartir información dentro de su empresa sin los riesgos de hacerlo con PII. Hacerlo es importante para permitir que todos los equipos alcancen sus objetivos y, por lo tanto, debe priorizarlo. 

• Preservación del valor de los datos: Debe anonimizar los datos teniendo en cuenta la privacidad, pero aún los necesitará para lograr sus objetivos. Por lo tanto, es posible que desee considerar la anonimización de datos como un punto intermedio entre el cumplimiento, la ética y los resultados. 

Contras: 

• Precisión de datos: Tenga cuidado de no distorsionar demasiado su información anonimizada; necesita datos precisos para sus análisis, y esto debe estar en primer plano, independientemente del método de anonimización que implemente.

• Aplicabilidad: Debe considerar si la anonimización es aplicable a los datos con los que intenta implementarla. Por ejemplo, los datos altamente sensibles pueden necesitar tácticas más completas. 

Conclusión

La anonimización de datos es una consideración clave para cualquier empresa que necesite datos para realizar funciones clave, pero que no quiera comprometer la privacidad. Comprender los diferentes tipos disponibles es importante, ya sean métodos tradicionales o no tradicionales. 

También es esencial que sepa qué datos son más compatibles con las prácticas de anonimización. Es posible que deba utilizar algo más sólido en algunas circunstancias, e identificar cuándo es el caso es algo que debe hacer con anticipación. 

Antes de utilizar la anonimización de datos, asegúrese de comprender también las ventajas y desventajas.