En la era digital y avance tecnológico en el que vivimos, los datos se han convertido en un activo valioso que es necesario para la toma de decisiones de nuestra vida diaria. Registros en páginas web, obtener una tarjeta bancaria o afiliarse a la seguridad social entre otros, requieren de nuestros datos personales para hacer uso de ello. Esta creciente dependencia de los datos ha creado preocupación sobre la privacidad y la protección de la información personal.
En este contexto, la necesidad de proteger la privacidad de los datos personales se ha convertido en un reto para las empresas, debido a que comparten gran cantidad de información para análisis y pruebas. Es necesario destacar que los riesgos de exposición de estos datos crecen exponencialmente debido al incremento de ciberataques (+7% respecto a 2022) y errores humanos, que es la principal causa (95%) de fugas de información sensible.
La anonimización de datos estructurados ofrece un equilibrio entre la privacidad y la utilidad de los datos personales. Los datos siguen siendo útiles a pesar de estar protegidos ante posibles exposiciones y usos malintencionados. De esta manera, las empresas pueden hacer un uso ético y legal de la información, evitando sanciones y daños reputacionales.
¿QUÉ ES LA ANONIMIZACIÓN DE DATOS ESTRUCTURADOS?
La anonimización de datos estructurados es un conjunto de técnicas y procesos utilizados para la eliminación o modificación de datos personales, que impide la identificación de los individuos que están detrás de la información. Asimismo, los datos estructurados son aquellos que están organizados en una forma predefinida, como una tabla, un archivo de texto o una base de datos, con atributos y campos definidos.
El objetivo de la anonimización de datos estructurados es proteger la privacidad y la confidencialidad de la información personal, manteniendo a su vez la utilidad de los datos para su análisis y uso en diferentes aplicaciones. Al anonimizar los datos, se eliminan o modifican los atributos que podrían identificar directamente a una persona, como nombres, direcciones, números de identificación personal, entre otros.
Existen distintas técnicas de anonimización aplicables a datos estructurados, como el borrado, la tokenización consistente o la sustitución con datos sintéticos. Estas técnicas se aplican dependiendo del uso que se quiera hacer posteriormente de los datos protegidos. En el siguiente apartado se detalla cada una de las técnicas, así como los casos de uso en los que su aplicación resulta clave.
TIPOS Y EJEMPLOS DE LA ANONIMIZACIÓN DE DATOS ESTRUCTURADOS
Existen diferentes técnicas de enmascaramiento de datos estructurados, cada una con sus propias ventajas y desventajas en función del objetivo para el que se quieren utilizar los datos una vez protegidos.
Borrado
Es la técnica en la que los datos personales se eliminan completamente de los registros. En su lugar se incluyen asteriscos que permiten identificar que originalmente, existía un dato personal en ese campo. Se trata de una técnica efectiva que garantiza la no identificación de individuos. No obstante, el reemplazo por asteriscos o tachados puede en algunos casos complicar la legibilidad y análisis de la información. Por lo tanto, se trata de la técnica apropiada para aquellos casos en los que simplemente se busca la protección de datos.
Sustitución por datos sintéticos
Implica reemplazar los datos personales por datos ficticios de la misma naturaleza. Esto permite que los datos personales permanezcan en el mismo formato, pero no sean reconocibles por aquellos que no tienen acceso autorizado. Mediante esta técnica se facilita la comprensión y análisis de la información al reemplazar los datos por otros de la misma naturaleza, en lugar de utilizar asteriscos. Por ello, esta técnica es útil para aquellos casos de uso en los que además de proteger los datos, se busca mantener el formato o contexto de la información para su uso en análisis, investigación etc.
Tokenización consistente
Reemplaza los datos por tokens consistentes compuestos por un prefijo que indica el infotipo (PER, LOC, WEB, DAT) y el numerador (para diferenciarlos). De esta manera, donde aparezca el nombre del individuo aparecerá la palabra PER, evitando que se pueda identificar a la persona propietaria de los datos. Esta técnica evita poner en riesgo la privacidad del individuo y mantiene el valor y la legibilidad de la información. A diferencia de la técnica que sustituye los originales por datos sintéticos, la tokenización permite identificar rápidamente a los usuarios de la información, ya que estamos ante una muestra de datos protegidos.
CASOS DE USO EN LOS QUE ES FUNDAMENTAL ANONIMIZAR DE LOS DATOS ESTRUCTURADOS
La anonimización de datos estructurados es una de las técnicas más comunes que usan las empresas para proteger la privacidad y confidencialidad de la información. Estos son los casos de uso donde se utiliza la anonimización de datos estructurados:
Protección de datos en la nube: Cada vez es más habitual almacenar datos en la nube. Las empresas disponen de bases de datos, archivos CSV y hojas de cálculo que albergan información confidencial y datos personales que son utilizados para diversos procesos. La anonimización de datos estructurados protege su privacidad, asegurando el éxito de los procesos de las empresas y evitando posibles exposiciones ante brechas de información.
Cumplimiento normativo: La anonimización de datos estructurados ayuda a las empresas a cumplir con las normativas y leyes de protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en la Unión Europea. La protección de la privacidad de los datos identificadores evita la exposición de la información, lo que supone eludir posibles multas y sanciones por violar la protección de datos.
Compartir archivos de BBDD: En el sector salud, es muy común compartir la información de las bases de datos de las organizaciones sanitarias para fines de investigación. Por ello, es necesario anonimizar los datos personales y mantener la confidencialidad de la identidad de los pacientes. La anonimización de datos estructurados permite eliminar los identificadores relevantes para proteger la privacidad y confidencialidad de la información personal que se debe compartir con terceros.
Pruebas de desarrollo y pruebas de software: En entornos de desarrollo y pruebas, es común utilizar conjuntos de datos de producción para probar aplicaciones y nuevas funcionalidades. La anonimización de datos estructurados garantiza que los datos utilizados en las pruebas no contengan información personal identificable, protegiendo así la privacidad y evitando su exposición ante brechas de seguridad. Estos entornos de desarrollo y testing son especialmente vulnerables ante ataques externos, por lo que trabajar con datos protegidos ayuda a minimizar los riesgos.
Análisis y pruebas de datos: Las empresas y organizaciones utilizan los datos personales para análisis de procesos o desarrollo de estudios. La anonimización de datos estructurados permite proteger la naturaleza de dichos datos y, a su vez, mantener la estructura y el contexto de los archivos estructurados para su correcto uso. Esto es especialmente relevante cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos, que contienen información sensible y sobre los que se busca extraer conocimientos o patrones.
BENEFICIOS DE LA ANONIMIZACIÓN DE DATOS ESTRUCTURADOS EN BASES DE DATOS
La anonimización de datos personales ayuda a cumplir con las normativas de protección de datos como ISO 27001 y el Esquema Nacional de Seguridad (ENS). Estas normativas tienen como objetivo garantizar la seguridad de la información sensible en administraciones públicas, organizaciones, sector privado y público.
A través de la anonimización de datos estructurados es posible simplificar el cumplimiento de requisitos establecidos por ISO27001 como por ejemplo el relativo a control de accesos. Al anonimizar datos estructurados, se reduce la necesidad de asignar permisos de acceso específicos a usuarios individuales, ya que la información sensible ya no está presente en los datos anonimizados. Esto simplifica y mejora el control de acceso a los datos. Adicionalmente, simplifica la gestión de incidentes de seguridad de la información (A.16.1.5). Si se produce un incidente de seguridad en la organización, la anonimización previa de los datos puede ayudar a minimizar el impacto y las consecuencias para los sujetos de los datos involucrados.
En definitiva, el uso de esta técnica de protección de datos contribuye a simplificar el cumplimiento de los requisitos normativos establecidos por distintas normativas y regulaciones. No obstante, los beneficios que aporta la aplicación de la anonimización en datos estructurados van más allá de lo regulatorio.
El uso de esta técnica, simplifica la gestión de la información estructurada en las empresas, ya que protege los datos sin necesidad de crear copias de seguridad para su uso en distintas aplicaciones. La no duplicidad de la información es sin duda una característica relevante para la gestión de la información que deben llevar a cabo CISOs y CIOs en las organizaciones.
En general, la anonimización de datos estructurados ofrece beneficios cruciales en términos de privacidad, seguridad, cumplimiento normativo y uso responsable de los datos.
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