O que é Anonimização de Dados?

Que tipos de métodos de anonimização existem? 

Anonimização de dados é um termo amplo que pode abranger múltiplas metodologias. Algumas das mais comuns são: 

• Mascaramento de Dados: No mascaramento de dados, você altera diferentes valores dentro da informação original. Você também pode ocultar certos aspectos se precisar. Ao fazer isso, o PII original não pode mais ser identificado – mas, ao mesmo tempo, você pode usar os dados para suas necessidades. 

• Pseudonimização: Em vez de mascarar informações, você substituirá certas áreas por pseudônimos em muitos casos. Você também pode optar por utilizar identificadores de informações artificiais que são separados do seu PII. 

• Generalização: Isso torna as informações menos específicas do que as PII tendem a ser, o que é importante para a proteção. Por exemplo, você pode alterar locais para que um usuário não seja mais identificável com base em sua geografia. As datas também podem ser alteradas, assim como outros aspectos como idade e gênero. 

Embora estas sejam as três mais comuns no momento, outras possibilidades estão sendo pesquisadas. O aprendizado federado é uma delas, embora sua adoção ainda não seja tão difundida. Embora não esteja amplamente disponível atualmente, os dados sintéticos podem se tornar uma opção mais comum no futuro. 

Existem alternativas às estratégias tradicionais de anonimização para big data? 

À medida que a tecnologia evolui, estratégias alternativas de anonimização de dados estão sendo exploradas; no entanto, elas nem sempre são muito difundidas. Além da geração de dados sintéticos, a criptografia homomórfica também é uma alternativa potencial de anonimização de dados. 

Ao escolher qualquer tática de anonimização, você deve entender os benefícios e as desvantagens. Por exemplo, embora você possa melhorar a proteção de pessoas que antes eram identificáveis com PII, ainda precisará considerar as implicações éticas e similares. 

Vale a pena pesquisar cada método de anonimização de dados e alternativas antes de embarcar em seu próximo projeto. Você também deve observar que pode precisar experimentar métodos diferentes em cenários variados. 

A anonimização fornece anonimato verdadeiro? 

Embora a anonimização de dados vise o anonimato, atingir o anonimato completo geralmente é complexo e depende de vários fatores. Pode ser uma maneira útil de proteger as pessoas, mas você precisa considerar seu papel em torná-la assim. Por exemplo, o que você faz para tornar os dados anônimos desempenhará um papel significativo. 

O nível de conhecimento e sofisticação que potenciais hackers possuem é outro possível influenciador, por isso, é uma boa ideia considerar isso com antecedência. Além disso, você precisa pensar sobre os dados em si e seu nível de qualidade. Entender tudo isso é imperativo para manter os dados do usuário o mais seguros possível e maximizar a anonimização. 

Também é uma boa ideia não depender apenas da minimização de dados; em vez disso, você deve construir uma pilha de segurança completa se desejar alcançar resultados ideais. Por exemplo, você deve implementar pontos de controle de acesso a dados. Além disso, você deve criptografar todas as informações, independentemente de sua sensibilidade. 

Quais são as vantagens e desvantagens de anonimizar dados? 

Ao implementar uma estratégia de anonimização de dados, é importante pensar sobre os prós e os contras de fazê-lo. Vejamos agora estes. 

Prós: 

• Privacidade: É uma boa ideia anonimizar PII para reduzir a ameaça de criminosos causarem danos aos clientes. A anonimização deve destacar o uso ético de dados quando implementada corretamente; cabe à empresa demonstrar que prioriza isso. 

• Conformidade: A proteção de dados é importante sob múltiplas regulamentações, incluindo HIPAA e GDPR. A anonimização é, portanto, uma consideração fundamental para cumprir essas leis. 

• Compartilhamento/Análise de Dados: Use a anonimização de dados para compartilhar informações dentro da sua empresa sem os riscos de fazê-lo com PII. Fazer isso é importante para permitir que todas as equipes alcancem seus objetivos e, portanto, você deve priorizá-lo. 

• Preservação do Valor dos Dados: Você deve anonimizar os dados com a privacidade em mente, mas ainda precisará deles para atingir seus objetivos. Portanto, você pode encarar a anonimização de dados como um meio-termo entre conformidade, ética e resultados. 

Contras: 

• Precisão dos Dados: Tenha cuidado para não distorcer muito suas informações anonimizadas; você precisa de dados precisos para suas análises, e isso deve estar em primeiro lugar em sua mente, independentemente do método de anonimização que você implementar.

• Aplicabilidade: Você precisa considerar se a anonimização é aplicável aos dados com os quais você está tentando implementá-la. Por exemplo, dados altamente sensíveis podem exigir táticas mais abrangentes. 

Conclusão

A anonimização de dados é uma consideração fundamental para qualquer empresa que precisa de dados para executar funções importantes, mas não quer comprometer a privacidade. Compreender os diferentes tipos disponíveis é importante, sejam eles métodos tradicionais ou não tradicionais. 

Também é essencial que você saiba quais dados são mais compatíveis com as práticas de anonimização. Você pode precisar usar algo mais robusto em algumas circunstâncias, e identificar quando este for o caso é algo que você deve fazer com antecedência. 

Antes de usar a anonimização de dados, certifique-se de que você também entende os prós e os contras.