źródło: materiały Partnera
Artykuł Partnera
Coraz lepiej zdajemy sobie sprawę, jak ważne są nasze dane osobowe. Mówi się, że informacja to obecnie jedna z najważniejszych walut. W dobie coraz bardziej restrykcyjnych regulacji dotyczących ochrony danych osobowych, takich jak RODO, organizacje muszą dokładać wszelkich starań, aby zapewnić ich bezpieczne przetwarzanie. Pseudonimizacja i anonimizacja to dwa podejścia, które pomagają w zabezpieczaniu, ale różnią się zarówno zastosowaniem, jak i skutecznością. Zrozumienie, czym są te techniki oraz w jakich sytuacjach można je wykorzystać, jest niezbędne w każdej firmie dbającej o prywatność swoich klientów i pracowników.
Pseudonimizacja danych osobowych
Pseudonimizacja polega na modyfikacji danych osobowych w taki sposób, aby uniemożliwić natychmiastowe przypisanie ich konkretnej osobie bez użycia dodatkowych informacji. Proces ten nie sprawia, że dane stają się całkowicie anonimowe. Pozwala jednak skutecznie zminimalizować ryzyko ich niewłaściwego wykorzystania. Takie dane mogą być ponownie zidentyfikowane, ale wyłącznie wtedy, gdy dostępny jest dodatkowy szyfr, który umożliwia odtworzenie pierwotnej tożsamości.
W praktyce pseudonimizacja danych osobowych może obejmować zmianę imion, nazwisk czy innych identyfikatorów na kody lub losowe ciągi znaków. Przykładem może być przetwarzanie danych pacjentów w szpitalu – imiona są zastępowane kodami, a ich odtworzenie jest możliwe jedynie przez uprawnione osoby posiadające odpowiedni klucz. Takie podejście znacząco obniża ryzyko, że trafią one w niepowołane ręce, choć nie eliminuje go całkowicie. Pseudonimizacja nie jest też trwała, co oznacza, że możliwe jest przywrócenie oryginalnych danych.
Jedną z zalet pseudonimizacji jest to, że pozwala na dalsze operacje, na przykład w celach badawczych lub statystycznych, bez narażania prywatności osoby, której te dane dotyczą. Chociaż są one zmodyfikowane, ich analiza wciąż jest możliwa, ponieważ nie zostały całkowicie zanonimizowane. Warto jednak podkreślić, że pseudonimizacja powinna być stosowana w odpowiednich warunkach, aby skutecznie ograniczyć ryzyko. Wymaga to starannego planowania i zabezpieczeń, takich jak silne szyfrowanie i kontrola dostępu do kluczy identyfikacyjnych.
źródło: materiały Partnera
Anonimizacja danych – definicja i zastosowanie
Anonimizacja jest procesem bardziej zaawansowanym i radykalnym, ponieważ ma na celu trwałe usunięcie możliwości zidentyfikowania osoby na podstawie danych. Oznacza to, że po przeprowadzeniu anonimizacji nie jest możliwe odzyskanie pierwotnych informacji ani ich powiązanie z konkretną osobą. Jest to proces jednokierunkowy, co czyni go bardziej odpowiednim dla przypadków, w których dane nie są już potrzebne do dalszego przetwarzania w związku z osobami fizycznymi.
Proces anonimizacji może obejmować usunięcie kluczowych informacji, takich jak imiona, adresy, numery ID, które mogłyby posłużyć do identyfikacji osoby. Dla przykładu, w badaniach epidemiologicznych może być konieczne anonimowe gromadzenie danych dotyczących zdrowia, aby uzyskać statystyki na temat rozprzestrzeniania się chorób, bez ujawniania tożsamości poszczególnych pacjentów. W takim przypadku anonimizacja jest bardziej odpowiednim rozwiązaniem niż pseudonimizacja, ponieważ eliminuje wszelkie ryzyko odtworzenia danych osobowych.
Warto zauważyć, że ten proces ma jednak swoje ograniczenia, szczególnie w przypadku połączeń z innymi bazami. W przypadku dużych zbiorów istnieje ryzyko ponownego zidentyfikowania poprzez zestawienie anonimowych danych z innymi źródłami. Dlatego, choć anonimizacja stanowi bardzo skuteczne zabezpieczenie, wymaga ona stosowania dodatkowych środków ostrożności, takich jak minimalizacja zbieranych informacji czy ścisła kontrola dostępu.
Anonimizacja i pseudonimizacja danych osobowych to dwa różne podejścia, które — choć mają podobny cel — różnią się pod względem techniki oraz efektywności w różnych sytuacjach. Pseudonimizacja pozwala na zabezpieczenie poprzez modyfikację, podczas gdy anonimizacja dąży do trwałego usunięcia możliwości identyfikacji osoby, której dane dotyczą. Wybór odpowiedniej metody zależy od kontekstu i potrzeb organizacji. Wszystko zależy od tego, czy priorytetem jest dalsza praca na danych, czy też pełne zabezpieczenie prywatności.
Artykuł Partnera