Introducción a la anonimización y seudonimización

1. introducción a la anonimización y la seudonimización

Muchas empresas u organizaciones tienen datos personales que les gustaría analizar o procesar. Sin embargo, esto no es tan fácil debido a la normativa de protección de datos, ya que los datos personales deben tratarse con el máximo cuidado. Estos datos incluyen todos los que pueden identificar a una persona. Inicialmente, uno podría pensar sólo en el nombre y los apellidos, quizá en combinación con la fecha de nacimiento, el número de teléfono, la dirección de correo electrónico y la dirección, pero también hay otros detalles que pueden identificar de forma exclusiva a una persona, por ejemplo cuando se habla de un pediatra en una ciudad pequeña donde sólo hay un pediatra. Sólo si estos datos personales están suficientemente anonimizados y/o seudonimizados podrán ser transmitidos y tratados y analizados por terceros. La base jurídica para ello es el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).

2 Definición y diferencias

¿Qué es la anonimización?

La anonimización es la alteración de datos personales de tal forma que los detalles individuales de circunstancias personales o fácticas ya no puedan atribuirse a una persona física identificada o identificable, o sólo con una cantidad desproporcionada de tiempo, coste y trabajo. (BDSG versión antigua § 3 apartado 6) Si los datos se anonimizan por completo, no se aplica el Reglamento General de Protección de Datos, es casi imposible una referencia personal y, por tanto, una reidentificación. Sólo se anonimiza un registro de datos cuando todas las combinaciones posibles de datos conducen a dos o más personas en un registro de datos.

¿Qué es la pseudonomización?

La seudonimización es la sustitución del nombre y otros rasgos identificativos por un identificador con el fin de excluir o complicar significativamente la identificación del interesado. (BDSG versión antigua § 3 apartado 6a)

3. tipos de anonimización

La anonimización debe garantizar dos puntos principales: Los datos deben ser irreversibles y debe ser imposible asignarlos claramente a una persona. En general, se distinguen tres tipos de anonimización, que se describen a continuación: anonimización absoluta, formal y de hecho.

Anonimización absoluta

Este es el tipo de anonimización más fuerte; se eliminan todos los detalles personales para que la identificación sea imposible. Los datos completamente anonimizados pueden ponerse a disposición del público para todos los análisis de datos, pero los datos suelen estar tan fuertemente alienados por la anonimización que el beneficio que puede extraerse de ellos es escaso.

Anonimización formal

Es la forma más sencilla de anonimización. En este caso, sólo se eliminan los identificadores directos de una persona, como el nombre, el número de teléfono y la dirección.

Anonimización factual o relativa

La anonimización se lleva a cabo hasta tal punto que es casi imposible asignar los datos a una persona o sólo puede llevarse a cabo con un esfuerzo desproporcionado, pero se sigue disponiendo de información suficiente para realizar un análisis de los datos con respecto al contenido no personal. Estos datos no pueden ponerse a disposición general, sino que sólo pueden utilizarse para proyectos científicos de conformidad con la Ley Federal de Estadística. El momento en que los datos están suficientemente anonimizados depende de la información contenida en el conjunto de datos, pero también de las condiciones o técnicas utilizadas para la anonimización. Por ejemplo, la información adicional como las claves o si los datos se utilizan externa o internamente desempeñan un papel decisivo. En consecuencia, puede decidirse en qué medida debe o tiene que anonimizarse la información. El esfuerzo necesario para la anonimización y el beneficio de los datos deben determinarse para cada análisis.

4. técnicas de anonimización

Se pueden utilizar varias técnicas de anonimización para lograr la anonimización de facto. El RGPD no especifica qué técnicas de anonimización deben utilizarse. Para evitar infringir el RGPD, es aconsejable recurrir a un delegado de protección de datos.

Eliminación del identificador

Para ello, los datos que pueden identificar a una persona se eliminan completamente de un registro de datos, por ejemplo, nombre, dirección, fecha de nacimiento, datos de cuenta, número de la seguridad social, fotografía, pero también atributos sensibles como enfermedades o edad muy avanzada.

Marginalización

Se utilizan varias técnicas para alterar los datos hasta tal punto que se rompa el vínculo entre los datos y las personas. Estas técnicas incluyen el intercambio de datos (los valores de una persona se intercambian de forma aleatoria o pseudoaleatoria con los valores de otra persona, para lo cual hay que tener cuidado de que el intercambio no dé lugar a que los datos vuelvan a ser casualmente los datos originales de una persona), la generación de datos sintéticos (se crean conjuntos de datos artificiales utilizando las características del conjunto de datos original) o la perturbación (los datos se sustituyen por valores generados artificialmente de forma que se mantengan las características estadísticas del conjunto de datos original).

Agregación

Existen diferentes enfoques para generalizar el conjunto de datos. Por ejemplo, los datos numéricos, como la edad, se clasifican en intervalos, o el nombre de una mujer se sustituye por "mujer" o un cargo por "profesión". El grado de generalización de un conjunto de datos o de detalles individuales debe determinarse al principio.

5. técnicas de pseudonomización

Marcadores de posición y claves

Además de la anonimización, la seudonimización desempeña un papel importante, pero hay algunos puntos que deben tenerse en cuenta en relación con la seudonimización. En la seudonimización, el vínculo entre una persona y los valores especificados no se elimina por completo, sino que se utilizan marcadores de posición que pueden rastrearse hasta la persona utilizando una clave. Si la clave no se envía junto con el registro de datos seudonimizado, el registro de datos queda anonimizado para el destinatario.

En general, sin embargo, los datos seudonimizados siguen siendo datos personales, ya que pueden asignarse a una persona mediante una clave.

Para que estos datos estén disponibles para el análisis, hay que tener especial cuidado de que la clave necesaria se almacene de forma segura, pero que tampoco se pierda.

Si se utiliza la seudonimización en lugar de la anonimización, es importante examinar detenidamente la Ley de Protección de Datos o contar con la participación de un responsable de protección de datos para garantizar que no se produzcan infracciones.

Enfoques combinados

También puede aplicarse a un conjunto de datos una combinación de anonimización y seudonimización, de modo que sólo se sustituyan por seudónimos los datos que no puedan anonimizarse en absoluto. Esto aumenta la certeza de que no se producirá ninguna infracción de la ley de protección de datos.

La siguiente infografía muestra las diferencias entre anonimización y seudonimización.

6 Inteligencia artificial en el análisis de datos anónimos

Los avances en el campo de la inteligencia artificial también permiten nuevos enfoques para el análisis de datos anónimos. Pueden considerarse varias posibilidades, dos de las cuales se describen a continuación.

Crear valores sintéticos o registros de datos

Este enfoque se utiliza para crear datos artificiales que tengan propiedades estadísticas similares a las del conjunto de datos original, por ejemplo. Esto permite crear un conjunto de datos cuyos datos están anonimizados pero contienen datos suficientes para el análisis.

Aprendizaje destacado

La idea en este caso es que los registros de datos no se copien en un servidor central para realizar el análisis, sino que el entrenamiento tenga lugar en el ordenador de cada usuario. Los modelos creados en el proceso se recogen en un servidor central y se agregan en un modelo. Por tanto, los datos originales permanecen en el ordenador del usuario y nunca llegan a manos del analista. La gran ventaja es que no es necesario reducir la cantidad de datos.

Anonimización formal automatizada

Además, la inteligencia artificial puede utilizarse para anonimizar o seudonimizar formalmente los registros de datos, de modo que en los textos se encuentren y supriman automáticamente los identificadores directos de las personas, es decir, nombre, dirección, cumpleaños, etc., en las fotos se reconozcan y supriman automáticamente matrículas, caras, etc., o en los audios se reconozcan y supriman automáticamente nombres, direcciones, etc.

7. aplicaciones de la anonimización

Todos los datos que identifiquen a una persona deben ser anonimizados antes de que se lleven a cabo análisis de datos o se transmitan los datos para otro fin. Esto no solo se aplica a los datos personales en textos, sino también a los datos en fotos o archivos de audio que identifiquen a una persona.

Anonimización de textos

Los datos de texto pueden contener información personal como nombres, direcciones u otros identificadores únicos. Esta información debe eliminarse o hacerse irreconocible antes de que los datos puedan seguir procesándose o analizándose. Los sistemas asistidos por IA pueden reconocer automáticamente estos identificadores y eliminarlos o sustituirlos por marcadores de posición. Estos procesos se utilizan sobre todo cuando se analizan datos de encuestas o documentos que contienen información sensible.

Anonimización en fotos

Las fotos e imágenes también pueden contener datos personales, especialmente si en ellas aparecen personas o vehículos. En tales casos, los rostros, matrículas y otras características únicas deben hacerse irreconocibles antes de que las imágenes puedan compartirse o publicarse. Las tecnologías de IA pueden utilizarse para reconocer automáticamente y pixelar o difuminar tales identificadores para proteger la intimidad de las personas afectadas.

Anonimización en archivos de audio

Los datos de audio pueden contener información personal como nombres, direcciones u otros identificadores que aparecen en conversaciones o grabaciones. Para anonimizar estos datos, se pueden utilizar sistemas de IA que reconozcan esta información y la enmascaren con ruido u otras formas de sonido. Este método suele utilizarse al procesar entrevistas o grabaciones de atención al cliente.

Anonimización de datos médicos

Los datos médicos son especialmente sensibles, ya que a menudo contienen información detallada sobre la salud de una persona. Al anonimizar datos médicos, la información personal debe eliminarse o seudonimizarse para proteger la intimidad del paciente y, al mismo tiempo, preservar datos importantes para la investigación. Este proceso requiere una planificación cuidadosa y el uso de técnicas especiales de anonimización para garantizar la protección adecuada de los datos.

8 Conclusiones y recomendaciones

La anonimización y seudonimización de datos personales es un tema complejo pero esencial, especialmente en relación con el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).

Las empresas y organizaciones que trabajan con datos personales deben ser conscientes de qué información se considera personal y cómo pueden proteger adecuadamente estos datos. La elección de la técnica de anonimización adecuada depende de varios factores, como el tipo de datos, la finalidad del análisis y los recursos disponibles.

Recomendaciones

  1. Consulte a un delegado de protección de datos:

    Al anonimizar o seudonimizar datos, es aconsejable consultar a un delegado de protección de datos para asegurarse de que se cumplen todos los requisitos legales.

  2. Seleccionar las técnicas de anonimización adecuadas:

    Elegir la técnica adecuada es crucial para encontrar el compromiso óptimo entre la protección y la calidad de los datos.

  3. Explore la anonimización impulsada por IA:

    Los avances en inteligencia artificial ofrecen nuevas posibilidades de anonimización y análisis de datos. Las organizaciones deben tener en cuenta estas tecnologías para gestionar sus datos de forma eficaz y segura.

  4. Aplicar medidas de seguridad:

    En el caso de la seudonimización, en particular, es importante adoptar medidas de seguridad adecuadas para proteger la clave de accesos no autorizados.
  5. Revisión y adaptación periódicas: los requisitos de protección de datos y las tecnologías de anonimización cambian con el tiempo. Las empresas deben revisar y adaptar periódicamente sus prácticas de anonimización de datos para mantenerse al día con las mejores prácticas actuales.

Mediante la aplicación de estas recomendaciones, las empresas pueden garantizar que tratan los datos personales de forma responsable y de acuerdo con la normativa aplicable en materia de protección de datos.

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