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La anonimización de datos se ha convertido en un proceso crucial en un contexto en el que se manejan grandes volúmenes de datos, muchos de los cuales son sensibles o se categorizan como información personal.
Multitud de empresas y organizaciones en una variedad de industrias recopilan y almacenan grandes cantidades de datos. Todas ellas quedan obligadas por el Reglamento General de Protección de Datos y, por tanto, deben aplicar técnicas de anonimización de datos, en todas las fases del ciclo de vida de los datos sensibles.
Analizamos por tanto qué es la anonimización de datos y cómo ponerla en marcha de la forma más eficiente.
La anonimización de datos comprende todos los procesos orientados a suprimir de forma irreversible y permanente la información personal identificable en un conjunto de datos.
Estos esfuerzos incluyen tanto la eliminación como la generación de auditorías respecto a la explotación de esos datos, de modo que se sepa quién los emplea, cuándo y para qué.
El objetivo de estos procesos es minimizar el riesgo de identificación de las personas en ese conjunto. Se protege así la privacidad y la confidencialidad de los datos, de modo que es imposible que las personas puedan ser identificadas a partir de ellos.
En un contexto en el que los datos se han convertido en uno de los activos clave para multitud de empresas, la anonimización de datos resulta fundamental. Así, garantiza que los datos recopilados y tratados para fines de investigación, análisis o publicación no comprometen la identidad de las personas involucradas.
Las buenas prácticas en anonimización de datos siguen la premisa de la proactividad y la seguridad por diseño, de modo que se toman medidas de seguridad desde un principio y antes de que surjan problemas.
Las similitudes y diferencias de anonimización de datos y seudonimización permiten comprender ambos procesos más en profundidad. Definida de forma breve, la seudonimización puede describirse como el proceso de intercambiar los datos sensibles dentro de un conjunto de datos por sinónimos o seudónimos. A su vez, este proceso queda cifrado por una clave, que permite recuperar el dato original. Así, la información sensible se reemplaza y protege.
De este modo, la diferencia principal entre seudonimización y anonimización de datos es que la primera genera un proceso reversible: siempre que se cuente con la clave de descifrado o mecanismo equilvalente, es posible acceder a los datos. El resultado son dos conjuntos de datos: uno con la información seudonimizada y otro con la información real.
Por el contrario, la anonimización de datos genera un conjunto de datos único y nuevo en un proceso irreversible.
La primera razón que está guiando a las empresas y organizaciones a aplicar la técnica de anonimización de datos personales es el cumplimiento con la legalidad.
En el caso europeo, aparece el RGPD (o GDPR por sus siglas en inglés), normativa orientada a proteger la privacidad de los datos personales de los ciudadanos y que contempla la anonimización de datos para cumplir con estos requisitos legales.
Asimismo, la anonimización de datos supone un paso clave en la reducción de riesgos de seguridad, de modo que se minimizan las posibilidades de robo de información confidencial o sensible. Esto es vital en vistas a generar confianza entre los ciudadanos, frente a las crisis de reputación por incumplimiento del GDPR y las brechas de seguridad en los datos.
El enmascaramiento de datos supone eliminar identificadores personales del conjunto de datos, ya sea de forma parcial (manteniendo algunos datos que sí se han de emplear) o poniendo los datos en cuarentena (por ejemplo, trabajando con números de referencia).
Este proceso supone crear datos ficticios o artificiales que mantienen ciertas características y patrones de los datos originales, pero no contienen información personal identificable (PII, por sus siglas en inglés).
De este modo, se protege la privacidad y confidencialidad de los datos sensibles a la par que se mantienen las propiedades estadísticas y estructurales de los datos para su análisis y procesamiento, permitiendo crear tantas copias como se desee a partir de un dato original o semilla.
Consiste en agregar ruido a los conjuntos de datos o modificar los valores de los datos de forma controlada. De este modo, se alteran los valores de los datos originales de manera que los resultados obtenidos a partir de ellos sean válidos y útiles para su análisis y procesamiento, pero al mismo tiempo, se dificulte o se haga imposible asociar esos datos con individuos específicos.
Un ejemplo de esta técnica de anonimización de datos consiste en modificar los valores numéricos que aparecen (como ingresos o fechas) para evitar la identificación directa.
En este caso, se cambia el orden o posición de los elementos en un conjunto de datos. Se introduce así una distorsión aleatoria, aunque conservando la estructura de los datos originales, que siguen estando presentes, pero no en sus registros originales.
icaria TDM aparece con el objetivo de garantizar el cumplimiento del GDPR en entornos pre-productivos, como entornos de prueba. Así, facilita los procesos de anonimización de datos, disociación masiva y segmentación de datos, generando conjuntos completos, coherentes y correctos para su empleo en pruebas.
Se convierte así en una de las herramientas clave para el QA tester, permitiendo acceder a la ventaja competitiva de contar con una base de datos segura, eficaz y de acuerdo a la legalidad en los entornos de datos de prueba. Todo ello, además, liberando a los equipos humanos y reduciendo los costes asociados a través de automatizaciones.
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