Anonimizacja danych – wyjaśnienie: metody, zagrożenia i najlepsze praktyki

Firmy nieustannie gromadzą dane, takie jak informacje o klientach, dokumentacja pracowników, szczegóły dotyczące partnerów, z którymi współpracują lub rozważają współpracę, i wiele innych. Problem polega na tym, że wszystkich tych informacji nie można po prostu umieścić gdzieś w Dropbox lub innym ogólnym magazynie danych i pozostawić bez zmian. W przeciwnym razie pojedyncze naruszenie bezpieczeństwa danych może skutkować milionowymi karami i utratą reputacji. 

W tym miejscu pojawia się anonimizacja danych. Stała się ona koniecznością dla każdej firmy podlegającej europejskim regulacjom.

Problem polega jednak na tym, że większość firm nadal boryka się z podstawowymi kwestiami: 

• Co dokładnie uznaje się za dane zanonimizowane? 
• Czym różni się ona od pseudonimizacji? 
• Które metody faktycznie działają? 

W tym przewodniku omówimy te kwestie, podając kilka wskazówek i przydatnych list kontrolnych. Jeśli więc masz do czynienia z danymi klientów, danymi medycznymi, informacjami finansowymi lub innymi danymi wrażliwymi, czytaj dalej. W tym artykule omówiono, jak prawidłowo i bezpiecznie przeprowadzić zanonimizowanie danych.

Anonimizacja – co to znaczy?

Zgodnie z RODO anonimizacja oznacza tak dokładne zaszyfrowanie danych osobowych, że nawet jeśli ktoś posiada dodatkowe informacje, nie jest w stanie powiązać ich z konkretną osobą. Gdy dane osiągną ten stan, nie są już traktowane jako dane osobowe. Zasadniczo nie podlegają już wymogom RODO.

Ale jaka jest rzeczywista różnica między danymi osobowymi a danymi zanonimizowanymi?  

Dane osobowe to wszystko, co może prowadzić do identyfikacji konkretnej osoby: 

• Imiona i nazwiska
• numery telefonów
• numery identyfikacyjne
• Adresy IP
• Konkretne lokalizacje
• Zestaw szczegółów, które razem pozwalają zidentyfikować daną osobę 

Dane zanonimizowane działają inaczej. Po transformacji powiązanie z daną osobą po prostu przestaje istnieć. Nie ma tajnego klucza, ukrytego linku ani sposobu na cofnięcie procesu. 

W codziennej pracy anonimizacja służy do zmniejszenia ryzyka wycieku danych, spełnienia wymagań RODO lub udostępniania informacji bez ujawniania tożsamości osób. 

Weźmy na przykład sprzedawców detalicznych. Zamiast śledzić indywidualne zakupy, agregują oni te dane, aby dostrzec szersze wzorce zakupowe. Kolejnym dobrym przykładem jest opieka zdrowotna. Szpitale często usuwają dane osobowe z dokumentacji pacjentów, aby stworzyć anonimowe zbiory danych do badań medycznych. W obu przypadkach otrzymujemy użyteczne dane, które nie naruszają prywatności żadnej osoby.

Właśnie dlatego normy takie jak ISO/IEC 20889 poświęcają tak wiele uwagi definiowaniu skutecznych technik anonimizacji temu, co naprawdę oznacza nieodwracalność transformacji. Dobrze przeprowadzona anonimizacja pozwala firmom pracować z wartościowymi danymi, zachowując zgodność z przepisami, a co ważniejsze, szanując prywatność osób.

Anonimizacja a pseudonimizacja: zrozumienie różnicy

Wiele firm myli te dwa pojęcia, dlatego warto wyjaśnić, co oznaczają te dwa procesy, aby uniknąć późniejszych nieporozumień. Przyjrzyjmy się, czym jest pseudonimizacja i jak działa.

Pseudonimizacja polega na zastąpieniu informacji identyfikujących fałszywymi identyfikatorami lub kodami. Na przykład zamiast „Anna Nowak” zobaczysz coś w rodzaju „User_ID_8472”. Brzmi bezpiecznie, prawda? Ważne jest to, że dane pseudonimizowane można odwrócić. Jeśli więc posiadasz klucz lub tabelę mapowania, która łączy User_ID_8472 z Anną Nowak, możesz przywrócić prawdziwą tożsamość.

Jednak zgodnie z RODO dane pseudonimizowane nadal są uważane za dane osobowe. Wszystkie Twoje zobowiązania prawne pozostają w mocy. Nadal potrzebujesz zgody na ich przetwarzanie, osoby nadal mogą zażądać wglądu do swoich danych, a Ty nadal musisz zgłaszać naruszenia. Pseudonimizacja zwiększa bezpieczeństwo, ale nie zwalnia Cię z odpowiedzialności prawnej.

Anonimizacja jest czymś innym. Gdy jest przeprowadzona prawidłowo, nie ma klucza, tabeli mapowania ani żadnego sposobu, aby odzyskać pierwotną tożsamość. Dane przestają być danymi osobowymi w rozumieniu RODO, a większość obowiązków regulacyjnych po prostu przestaje mieć zastosowanie.

Techniki stosowane w pseudonimizacji

Oto kilka popularnych technik pseudonimizacji wymienionych w wytycznych dotyczących pseudonimizacji opracowanych przez Europejską Radę Ochrony Danych (EDPB):

• Tokenizacja zamienia wrażliwe dane na losowe tokeny. 

Istnieje centralny system, który przechowuje bezpieczny magazyn łączący tokeny z rzeczywistymi wartościami. Tak więc numer karty kredytowej może stać się czymś w rodzaju „TKN_9845XYZ”, ale podmiot przetwarzający płatności nadal może wyszukać rzeczywisty numer, gdy jest to konieczne.

• Hashowanie z kluczami polega na przetworzeniu danych za pomocą specjalnej funkcji matematycznej, która tworzy unikalny wynik. 

W przeciwieństwie do podstawowego haszowania, metoda ta wykorzystuje tajny klucz, co utrudnia osobom postronnym odwrócenie procesu. Jednak, co ważne, każdy, kto posiada ten klucz, może zweryfikować lub odwrócić hasz.

• Szyfrowanie przekształca dane za pomocą algorytmów. Zaszyfrowane dane wyglądają jak bełkot, ale można je odszyfrować za pomocą odpowiedniego klucza. 
• Maskowanie za pomocą logiki odwracalnej częściowo ukrywa dane przy użyciu spójnych reguł. 

Może to polegać na pokazaniu tylko czterech ostatnich cyfr numeru telefonu lub zastąpieniu niektórych znaków gwiazdkami. Osoba znająca zasady i mająca dostęp do oryginalnej bazy danych może odgadnąć, co zostało ukryte.

Wszystkie te metody chronią dane przez pewien czas. Nie są one jednak prawdziwą anonimizacją, ponieważ można odzyskać oryginalne informacje. Są one pomocne w zapewnieniu bezpieczeństwa danych podczas ich przetwarzania lub przechowywania, ale nie zwalniają posiadacza danych z obowiązków wynikających z RODO.

Dlaczego anonimizacja ma znaczenie dla firm?

Anonimizacja danych pozwala wyeliminować rzeczywiste ryzyko biznesowe, jednocześnie otwierając możliwości, których być może nie brałeś pod uwagę. Najbardziej oczywistym powodem jest zgodność z RODO. 

Zgodnie z RODO firmy, które nieprawidłowo przetwarzają dane osobowe, podlegają karom w wysokości do 20 mln euro lub 4% rocznego globalnego przychodu, w zależności od tego, która z tych kwot jest wyższa. Polski organ nadzorczy, UODO (Urząd Ochrony Danych Osobowych), aktywnie egzekwuje te przepisy. Prawidłowo zanonimizowane dane całkowicie eliminują to ryzyko, ponieważ dane zanonimizowane nie wchodzą w zakres RODO.

Po drugie, zmniejszenie odpowiedzialności prawnej wykracza poza kary finansowe. Gdy firma przechowuje dane osobowe, jest odpowiedzialna za ich ochronę, odpowiadanie na wnioski o dostęp, usuwanie ich na żądanie oraz powiadamianie organów w ciągu 72 godzin w przypadku naruszenia. Gdy dane są odpowiednio zanonimizowane, te problemy po prostu znikają. Jak można naruszyć zasady prywatności, skoro nie ma nikogo, kogo można by zidentyfikować?

Kolejnym powodem, dla którego anonimizacja ma znaczenie, jest to, że pozwala firmom na znacznie bezpieczniejsze udostępnianie danych badaczom, partnerom biznesowym, konsultantom lub audytorom. Udostępnianie danych osobowych wymaga starannej oceny ryzyka. Jednocześnie udostępnianie danych zanonimizowanych jest prostsze i bezpieczniejsze, ponieważ nie ma żadnych danych osobowych, które należałoby chronić, co ułatwia współpracę.

Jednak większość ludzi nie dostrzega tego, że anonimowość ma rzeczywistą wartość biznesową. Firmy muszą analizować zachowania klientów, testować nowe produkty, szkolić modele uczenia maszynowego i przeprowadzać badania rynku. Wszystko to wymaga danych, ale niekoniecznie danych osobowych. Anonimowe zbiory danych pozwalają uzyskać wgląd w sytuację, zidentyfikować trendy i podejmować decyzje oparte na danych bez ryzyka naruszenia prywatności.

Weźmy na przykład firmę detaliczną analizującą wzorce zakupowe. Nie musi ona wiedzieć, że „Maria Kowalska kupiła produkt X”, ale musi wiedzieć, że „klienci w wieku 25–35 lat mieszkający w obszarach miejskich preferują produkt X”. Na tym polega piękno anonimizacji danych — pomaga ona zachować wartość analityczną bez narażania prywatności. 

Wybór odpowiedniej metody anonimizacji

Wybór metody anonimizacji danych sprowadza się do trzech kluczowych kwestii:

• Z jakimi danymi masz do czynienia?
• Co zamierzasz z nimi zrobić?
• Jakie ryzyko jesteś w stanie podjąć? 

Oto najczęściej stosowane metody: 

Powszechną praktyką jest łączenie kilku różnych technik. Takie podejście jest znacznie bezpieczniejsze niż poleganie tylko na jednej metodzie.

Ryzyko związane z nieprawidłową anonimizacją

Głównym ryzykiem związanym ze słabą anonimizacją jest stworzenie fałszywego poczucia bezpieczeństwa. Firmy uważają, że chronią dane, podczas gdy w rzeczywistości pozostawiają je podatnymi na ponowną identyfikację.

Niektóre szczegóły w zbiorze danych mogą ułatwić identyfikację osób, nawet jeśli ich nazwiska zostały usunięte. Na przykład osoba cierpiąca na rzadką chorobę, wykonująca bardzo nietypowy zawód lub w skrajnym wieku lub o skrajnym wynagrodzeniu może zostać zidentyfikowana tylko na podstawie tych cech. Usunięcie nazwiska nie pomaga więc, jeśli jest tylko jedna osoba w wieku 92 lat lub tylko jedna osoba z tytułem doktora marketingu.

Innym częstym błędem jest usuwanie bezpośrednich identyfikatorów (takich jak nazwiska lub numery identyfikacyjne), ale pozostawianie innych szczegółów, które w połączeniu mogą zidentyfikować większość osób. Badania pokazują, że takie dane jak kod pocztowy, data urodzenia i płeć wystarczają do jednoznacznej identyfikacji większości Amerykanów. Podobne problemy występują również w Polsce.

Istnieje również ryzyko związane z atakami typu „linking”. Dzieje się tak, gdy ktoś pobiera zanonimizowany zbiór danych i porównuje go z innymi dostępnymi informacjami. Na przykład, jeśli anonimowe dane medyczne zawierają nazwę szpitala i datę leczenia, ktoś może dopasować je do publicznych rejestrów szpitalnych i ustalić, kim byli pacjenci.

Kolejnym problemem jest udostępnianie zbyt wielu szczegółów. Dokładny wiek, precyzyjna lokalizacja lub bardzo szczegółowe stanowiska pracy tworzą swego rodzaju odcisk palca dla każdej osoby. Nawet bez nazwisk taki poziom szczegółowości może ujawnić, kim jest dana osoba. 

Dlatego firmy muszą odpowiednio testować swoje metody anonimizacji. Powinny zadać sobie pytanie:

•  Czy ktoś mógłby ponownie zidentyfikować osoby na podstawie informacji publicznych lub mediów społecznościowych?
•  Czy pracownicy firmy mogą odgadnąć, kto jest kim?

 Jeśli odpowiedź brzmi „tak”, anonimizacja nie jest wystarczająco silna.

Anonimizacja a zgodność z przepisami 

Zgodnie z przepisami RODO, gdy dane zostaną naprawdę zanonimizowane, przestają być danymi osobowymi. Oznacza to, że nie musisz się już martwić o przepisy, które je dotyczą. Ale jest jeden haczyk – osoba nie może być już zidentyfikowana. Tak mówi motyw 26. I chodzi o to, że nawet jeśli uda Ci się wymyślić sposób, żeby dowiedzieć się, kim ktoś jest, dane nadal nie są zanonimizowane.

W momencie, gdy dane zostaną zanonimizowane, większość obowiązków firmy wynikających z RODO znika. Nie ma już potrzeby posiadania uzasadnionego powodu do przetwarzania danych ani martwienia się o uzyskanie zgody osób, których dane dotyczą. Należy jednak pamiętać, że wszystkie wytyczne RODO nadal mają zastosowanie podczas pracy z surowymi danymi osobowymi, jeszcze przed przejściem do etapu anonimizacji. Normy branżowe, takie jak ISO 27001, również wymagają prowadzenia szczegółowej dokumentacji dotyczącej sposobu ochrony danych wrażliwych, w tym anonimizacji.

W Polsce UODO oczekuje od firm udowodnienia, że ich dane są rzeczywiście zanonimizowane. Jeśli nie można przedstawić jasnych dowodów na to, w jaki sposób to zrobiono, organ może zakwestionować działania firmy i podważyć skuteczność anonimizacji.

Test w tym zakresie jest dość prosty: czy istnieje realna szansa, że ktoś zidentyfikuje daną osobę przy użyciu dostępnych narzędzi i informacji? Nie ma potrzeby (a właściwie nie jest to możliwe) bronić się przed każdym ekstremalnym scenariuszem, który może się wydarzyć. Należy jednak sprawić, aby było to tak mało prawdopodobne, że nawet zdeterminowany atakujący nie osiągnie swojego celu. 

Kontrola jakości po anonimizacji

Ta lista kontrolna pomoże Ci upewnić się, że Twoje zanonimizowane dane są zarówno bezpieczne w użyciu, jak i nadal użyteczne.
Przed udostępnieniem danych zaznacz wszystkie pola.

✓ Krok 1: Czy dane są nadal przydatne?

• Uruchom prawdziwy raport lub analizę przy użyciu zanonimizowanych danych. Czy otrzymujesz wyniki podobne do oryginalnych?
• Sprawdź, czy kluczowe wzorce (trendy, segmenty klientów, relacje) są nadal widoczne.
• Zadaj pytanie: Czy te dane nadal mogą odpowiedzieć na pytania biznesowe, których potrzebujemy?

✓ Krok 2: Czy dane są naprawdę anonimowe?

• Poszukaj unikalnych kombinacji: czy któryś z rekordów można zidentyfikować na podstawie zestawu szczegółowych informacji?
• Zastosuj zasadę „k-anonimowości”: czy jest co najmniej 5–10 osób o tym samym zestawie szczegółowych informacji?
• Przeprowadź test wewnętrzny: czy osoba znająca działalność firmy mogłaby rozpoznać kogokolwiek w danych?
• Rozważ dopasowanie zewnętrzne: czy dane te można powiązać z informacjami publicznymi w celu identyfikacji danej osoby?

✓ Krok 3: Czy liczby są nadal dokładne?

• Porównaj sumy, średnie i rozkłady z danymi oryginalnymi: czy są zbliżone?
• Upewnij się, że relacje mają sens (jeśli starsi klienci kupowali wcześniej więcej, powinno to nadal być widoczne).

✓ Krok 4: Czy wszystko zapisałeś?

• Wymień, co zostało zanonimizowane i w jaki sposób dla każdej kolumny.
• Zwróć uwagę na to, co zostało utracone lub uogólnione (dokładny wiek → grupy wiekowe).
• Wyjaśnij, do czego te dane mogą być wykorzystane, a do czego nie.

✓ Krok 5: Kto ma dostęp i co dalej?

• Zdecyduj, kto może korzystać z tego zbioru danych i czy potrzebuje specjalnego szkolenia.
• Zastanów się nad stworzeniem różnych wersji, jeśli niektórzy użytkownicy potrzebują więcej szczegółowych informacji w bezpieczny sposób.
• Zaplanuj ponowne sprawdzenie danych w późniejszym terminie, zwłaszcza jeśli pojawią się nowe dane zewnętrzne.

Ochrona danych przed i po anonimizacji

Zanim dane staną się w pełni anonimowe, nadal wymagają silnej ochrony. Poniższa tabela pokazuje, co firmy muszą zabezpieczyć zarówno przed, jak i po anonimizacji.

Zabezpiecz anonimowość i udostępnianie danych za pomocą wirtualnych pokojów danych

Wirtualne pokoje danych (VDR) stały się rozwiązaniem dla organizacji, które muszą bezpiecznie zarządzać wrażliwymi zbiorami danych w całym procesie anonimizacji. Co oznacza VDR i jak działa? Przyjrzyjmy się temu bliżej.

VDR można traktować jako wysoce bezpieczną cyfrową przestrzeń roboczą, w której można dokładnie kontrolować, kto, kiedy i w jaki sposób ma dostęp do danych. Istnieją różne poziomy cenowe (plany taryfowe), które mogą być dostosowane zarówno do dużych przedsiębiorstw, jak i start-upów.

W przeciwieństwie do załączników do wiadomości e-mail lub folderów współdzielonych w standardowej pamięci w chmurze, VDR zapewniają precyzyjną kontrolę nad wrażliwymi danymi przed, w trakcie i po anonimizacji. Oto porównanie VDR z ogólnymi narzędziami do przechowywania danych:

Kiedy stosuje się VDR?

Organizacje wykorzystują VDR do anonimizacji i udostępniania danych w wielu scenariuszach. Najczęstszym przypadkiem użycia jest fuzja i przejęcia (M&A). W szczególności, gdy firmy udostępniają dane klientów potencjalnym nabywcom.  

Ponadto pokoje danych są szeroko stosowane w służbie zdrowia. Na przykład instytucje badawcze mogą korzystać z pokoi danych do współpracy z firmami farmaceutycznymi (udostępnianie anonimowych danych pacjentów lub wyników badań laboratoryjnych). W ten sposób wspierają cenne badania bez naruszania przepisów HIPAA. 

W przypadku audytów regulacyjnych firmy mogą zapewnić audytorom dostęp do anonimowych danych transakcyjnych bez przekazywania arkuszy kalkulacyjnych, które mogą zostać skopiowane lub niewłaściwie wykorzystane. Dzięki pokojom danych partnerstwa analityczne również stają się bezpieczniejsze. Na przykład za pośrednictwem VDR można udostępniać anonimowe dane dotyczące zachowań klientów agencjom marketingowym. Dzięki temu znacznie łatwiej jest kontrolować, do jakich zestawów danych mają one dostęp i na jak długo. Ogólnie rzecz biorąc, pokoje danych mają zastosowanie wszędzie tam, gdzie liczy się bezpieczeństwo i kontrola nad poufnymi informacjami. 

Istnieje około 100 dostawców pokojów danych. Jednak nie wszyscy z nich będą w stanie zaspokoić Twoje konkretne potrzeby. Zapraszamy do zapoznania się z najlepszymi dostawcami pokojów danych dla polskich firm na stronie datarooms.pl. 

Praktyczne kroki wdrożenia anonimizacji danych w firmie

Poniżej znajduje się prosta sekwencja kroków, które pomogą Ci rozpocząć proces anonimizacji danych. Jest ona podzielona na łatwe do wykonania etapy, które sprawdzą się w zespołach każdej wielkości. Należy jednak pamiętać, że jest to tylko ogólny plan działania, a procesy będą się prawdopodobnie różnić w zależności od branży i lokalnych przepisów dotyczących bezpieczeństwa danych.

Krok 1: Określ, co wymaga anonimizacji

• Sprawdź wszystkie bazy danych, pamięci w chmurze, serwery kopii zapasowych, a nawet dyski lokalne, aby zobaczyć, gdzie przechowywane są wszystkie dane.
• Poszukaj danych osobowych, takich jak imiona i nazwiska, adresy e-mail, numery telefonów, numery ubezpieczenia społecznego i adresy IP.
• Nie pomijaj quasi-identyfikatorów, takich jak kody pocztowe, daty urodzin, stanowiska lub kombinacje tych danych, które mogą pozwolić komuś odkryć ukryte informacje.
• Zadokumentuj, gdzie przepływają te dane (kto je gromadzi, kto ma do nich dostęp itp.).

Krok 2: Podziel zbiory danych na kategorie według ich wrażliwości

• Dane o wysokim stopniu wrażliwości: dokumentacja medyczna, informacje finansowe lub dokumenty tożsamości wydane przez organy rządowe.
• Dane o średniej wrażliwości: dane kontaktowe klientów, historia zakupów i dane dotyczące zachowań użytkowników.
• Dane o niskim stopniu wrażliwości: zagregowane statystyki lub wszelkie informacje, które są już publicznie dostępne.

Krok 3: Wybierz odpowiednią metodę anonimizacji

Nie ma jednego uniwersalnego podejścia. Technika anonimizacji musi być dopasowana do planowanego sposobu wykorzystania danych. Typowe scenariusze obejmują:

• K-anonimowość lub uogólnienie sprawdzają się dobrze, jeśli chcesz tylko zobaczyć trendy bez zagłębiania się w szczegóły dotyczące poszczególnych osób.
• Generowanie danych syntetycznych doskonale nadaje się do szkolenia modeli bez ujawniania rzeczywistych rekordów.
• Prywatność różnicowa zapewnia matematyczne gwarancje, które chronią osoby fizyczne nawet podczas przeglądania zagregowanych zapytań.
• Maskowanie danych lub pseudonimizacja mogą być wystarczające, jeśli potrzebujesz tylko przetestować niektóre funkcje oprogramowania.

Krok 4: Wybierz narzędzia lub platformy do wykonania zadania

Masz kilka opcji do wyboru:

• Specjalistyczne platformy do anonimizacji, takie jak ARX Data Anonymisation Tool, Aircloak lub Privitar, mają wbudowane funkcje zapewniające zgodność z przepisami i są zaprojektowane tak, aby wykonywać te zadania prawidłowo.
• Niektóre korporacyjne bazy danych mają wbudowane funkcje maskowania i anonimizacji.
• Usługi dostawców chmury, takie jak AWS, Google Cloud i Azure, oferują usługi transformacji danych, które mogą obsługiwać podstawową anonimizację.

Możesz też skorzystać z bibliotek open source, takich jak sdv lub diffprivlib, aby stworzyć własne, niestandardowe rozwiązanie.

Krok 5: Sprawdź jakość anonimizacji

Zanim zaczniesz używać zanonimizowanych danych w praktyce lub udostępniać je innym, musisz sprawdzić, czy naprawdę działają. 

• Przeprowadź testy ponownej identyfikacji, aby sprawdzić, czy można dopasować zanonimizowane rekordy do oryginalnych danych. Jeśli Ty możesz to zrobić, inni też mogą.
• Przeprowadź testy użyteczności, aby upewnić się, że zanonimizowane dane nadal spełniają swoje zadanie (zapewniają dokładną analizę, tworzą realistyczne scenariusze testowe itp.).
• Przeprowadź walidację statystyczną, aby upewnić się, że dane nadal wyglądają tak, jak powinny.
• Przeprowadź symulację ataku, aby sprawdzić, czy ktoś może wykorzystać Twoje zanonimizowane dane do ustalenia, kim naprawdę jesteś.

Krok 6: Udokumentuj wszystko

Oto, co należy udokumentować:

• Które zbiory danych zostały zanonimizowane i kiedy.
• Konkretne techniki i parametry użyte dla każdego zbioru danych.
• Dlaczego wybrałeś właśnie te metody?
• Wyniki testów.
• Kto ma dostęp do danych oryginalnych i danych zanonimizowanych oraz kiedy.
• Zasady przechowywania i usuwania danych dla obu wersji.

Aktualizuj tę dokumentację w miarę udoskonalania procesów lub dodawania nowych zestawów danych.

Krok 7: Przeszkol swój zespół, aby robił to prawidłowo

• Poinformuj osoby odpowiedzialne za przetwarzanie danych, kiedy konieczna jest anonimizacja i jak ją przeprowadzić.
• Naucz programistów, jak zintegrować anonimizację z potokami danych i jak unikać typowych błędów, takich jak rejestrowanie danych wrażliwych.
• Pokaż analitykom, co mogą, a czego nie mogą robić z anonimowymi danymi.
• Przypomnij wszystkim, dlaczego anonimizacja jest tak ważna i jakie są rzeczywiste konsekwencje naruszenia bezpieczeństwa danych.

Krok 8: Zintegruj to z przepływem pracy

• Zautomatyzuj anonimizację zestawów danych, z których korzystasz na co dzień.
• Dodaj anonimizację jako wymagany krok przed przesłaniem danych do środowiska testowego.
• Utwórz przepływy pracy związane z zatwierdzaniem, aby zespół ds. prywatności mógł sprawdzić plany anonimizacji przed ich wdrożeniem.
• Skonfiguruj alerty, jeśli ktoś próbuje uzyskać dostęp do poufnych danych lub je wyeksportować bez przeprowadzenia anonimizacji.

Typowe błędy popełniane przez firmy podczas anonimizacji

Czasami anonimizacja wydaje się prosta: wystarczy usunąć kilka szczegółów, ukryć kilka nazwisk i gotowe. Jednak w praktyce firmy często wpadają w te same pułapki. 

Jednym z największych problemów jest mylenie pseudonimizacji z prawdziwą anonimizacją. Jeśli zastąpisz nazwiska numerami identyfikacyjnymi, ale ktoś nadal może powiązać te numery z konkretnymi osobami, dane nie są anonimowe. Nadal są to dane osobowe w rozumieniu RODO.

Innym częstym problemem jest stosowanie słabych metod. Ukrycie nazwiska jako „J** K*******” może wydawać się bezpieczne, ale większość osób domyśli się, że chodzi o „Jan Kowalski”. Jeśli metoda jest łatwa do odwrócenia, nie chroni nikogo.

Firmy udostępniają również dane bez sprawdzania ryzyka. Uważają, że wystarczy usunąć nazwiska, ale szczegóły takie jak wiek, lokalizacja i stanowisko mogą łatwo ujawnić tożsamość danej osoby, zwłaszcza w połączeniu z innymi informacjami. Podobnym błędem jest usuwanie tylko bezpośrednich identyfikatorów, przy jednoczesnym zachowaniu identyfikatorów pośrednich. Daty urodzenia, kody pocztowe i określone cechy mogą identyfikować osoby, nawet bez nazwisk, gdy zostaną połączone.

Kolejną rzeczą, o której wiele zespołów zdaje się zapominać, jest dokumentowanie swoich działań. Bez jasnego zapisu podjętych kroków, zastosowanych metod i przeprowadzonych testów nie da się udowodnić, że anonimizacja spełnia standardy RODO, jeśli zostaną o to poproszeni przez organy regulacyjne.

Kolejnym ryzykiem jest ignorowanie powiązań zbioru danych z innymi dostępnymi informacjami. Zbiór danych może wydawać się anonimowy sam w sobie, ale porównanie go z mediami społecznościowymi, wiadomościami lub rejestrami publicznymi i tożsamościami może stać się dość oczywiste, zwłaszcza w mniejszych grupach lub nietypowych okolicznościach.

Wreszcie, próba wykonania wszystkich czynności ręcznie często prowadzi do niespójności i błędów. Praca ręczna po prostu nie jest skalowalna i zbytnio zależy od osoby, która ją wykonuje. W tym przypadku zautomatyzowane narzędzia z wbudowanymi funkcjami sprawdzania są zazwyczaj znacznie bardziej niezawodne i zapobiegają popełnianiu błędów.

Przykłady przypadków: Jak firmy bezpiecznie stosują anonimizację

Oto kilka przykładów tego, jak firmy mogą radzić sobie z anonimizacją danych w swojej codziennej działalności:

1. Firma e-commerce anonimizująca dane dotyczące zachowań klientów

Sprzedawca detaliczny szuka sposobu na zbadanie wzorców zakupowych bez narażania tożsamości klientów. Może zastosować standardowe techniki anonimizacji, takie jak zastąpienie dokładnego wieku przedziałami wiekowymi, kodów pocztowych samymi nazwami miast, a następnie pogrupowanie historii zakupów według rodzajów produktów. 

Dzięki temu może wywnioskować, że określona grupa wiekowa w danej części miasta lubiła określone kombinacje produktów. Dzięki tym informacjom może podejmować bardziej świadome decyzje dotyczące zapasów.

2. Szpital anonimizujący zbiory danych medycznych do celów badawczych

W innym przypadku centrum medyczne musi udostępnić dane pacjentów naukowcom badającym skuteczność określonych metod leczenia. Aby zachować anonimowość tych danych, stosuje się tzw. k-anonimowość, zapewniającą, że co najmniej dziesięciu pacjentów ma ten sam profil demograficzny. 

Można również uogólnić diagnozy, aby były bardziej niejasne, oraz przekształcić konkretne daty w dłuższe ramy czasowe. Następnie umożliwia się naukowcom dostęp do danych za pośrednictwem bezpiecznego wirtualnego pokoju danych, objętego surowymi warunkami użytkowania. Pozwala to chronić tożsamość pacjentów, a naukowcom uzyskać cenne informacje.

3. Instytucja finansowa udostępniająca anonimowe dane transakcyjne

Bank chce pomóc partnerom z branży fintech w opracowaniu algorytmów wykrywania oszustw. Agregują dane transakcyjne według kategorii sprzedawców i okresów czasu, usuwają wszystkie identyfikatory kont i dodają szumy przy użyciu prywatności różnicowej. Wynikowy zbiór danych po anonimizacji wykazał wzorce wydatków przydatne do szkolenia algorytmów bez ujawniania danych poszczególnych klientów.

4. Firma SaaS wykorzystująca VDR do udostępniania anonimowych analiz inwestorom

Kiedy firma produkująca oprogramowanie poszukuje inwestorów, musi pokazać im wskaźniki zaangażowania użytkowników. Nie chce jednak ujawniać żadnych szczegółów dotyczących konkretnych klientów. Zamiast tego może więc zanonimizować dane dotyczące użytkowania, grupując je według segmentów użytkowników i ram czasowych. Następnie udostępnia je potencjalnym inwestorom za pośrednictwem VDR. 

Wnioski

Anonimizacja danych jest czymś, co każda firma musi robić, jeśli chce bezpiecznie i legalnie przetwarzać dane osobowe. Dobrze przeprowadzona anonimizacja zapewnia zgodność z przepisami i ułatwia udostępnianie danych. Należy jednak pamiętać, że anonimizacja to coś więcej niż tylko usunięcie nazwisk. Wymaga ona również: 

• wyboru odpowiednich metod
• sprawdzenia, czy nikt nie może zostać ponownie zidentyfikowany
• bezpiecznego obchodzenia się z danymi na każdym etapie
• dokumentowania wszystkich działań. 

W tym kontekście dobre zarządzanie danymi oznacza posiadanie ustrukturyzowanych procesów i bezpiecznych narzędzi. Wirtualne pokoje danych są jednym z takich narzędzi. Zapewniają one bezpieczną przestrzeń do pracy z wrażliwymi danymi podczas ich przygotowywania, anonimizacji lub udostępniania. W połączeniu z silnymi technikami anonimizacji i regularnymi kontrolami jakości, wirtualne pokoje danych pomagają firmom zachować zgodność z przepisami, jednocześnie czerpiąc korzyści z posiadanych danych.