Beste Daten-De-Identifikationswerkzeuge
Daten-De-Identifikationstools helfen Unternehmen, den Wert ihrer Datensätze zu nutzen, ohne die Risiken der Verwendung von persönlich identifizierbaren Informationen einzugehen. Daten-De-Identifikationssoftware entfernt sensible oder persönlich identifizierende Daten—Namen, Geburtsdaten und andere Identifikatoren—in Datensätzen auf eine Weise, die nicht wieder identifizierbar ist. Daten-De-Identifikationslösungen helfen Unternehmen, den Wert von Datensätzen zu nutzen, ohne die Privatsphäre der Datensubjekte in einem bestimmten Datensatz zu gefährden. Daten-De-Identifikation ist unerlässlich für Unternehmen, die mit sensiblen und stark regulierten Daten arbeiten. Unternehmen entscheiden sich dafür, ihre Daten zu de-identifizieren, um ihr Risiko zu verringern, persönlich identifizierbare Informationen zu halten, und um den Datenschutzgesetzen wie HIPAA, CCPA und DSGVO zu entsprechen.
Daten-De-Identifikationslösungen haben einige Überschneidungen mit Datenmaskierungssoftware oder Datenverschleierungssoftware. Bei Daten-De-Identifikationslösungen ist jedoch das Risiko, dass die Daten wieder identifiziert werden, gering. Bei der Datenmaskierung behalten sensible Daten ihre tatsächlichen identifizierenden Merkmale wie Altersgruppe und Postleitzahl, maskieren jedoch (oder schwärzen, leeren oder hashen) identifizierende Informationen wie Namen, Adressen, Telefonnummern und andere sensible Daten. Es ist möglich, die Datenmaske zu entfernen und die Daten wieder zu identifizieren. Datenmaskierung wird oft als eine Möglichkeit für Unternehmen verwendet, sensible Daten zu erhalten, während der Missbrauch dieser Daten durch Mitarbeiter oder Insider-Bedrohungen verhindert wird.
Um für die Aufnahme in die Kategorie der Daten-De-Identifikation qualifiziert zu sein, muss ein Produkt:
Sensible oder identifizierende Informationen aus Daten entfernen Die Wiederidentifikation von Daten verhindern Die De-Identifikationsanforderungen gemäß Datenschutz- oder Datensicherheitsgesetzen erfüllenBeste Daten-De-Identifikationswerkzeuge auf einen Blick
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Ein wöchentlicher Überblick über aufstrebende Stars, neue Markteinführungen und worüber alle sprechen.
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KIProtect macht es einfach, die Einhaltung und Sicherheit beim Umgang mit sensiblen oder persönlichen Daten zu gewährleisten.
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Sensible Datenerkennung, Datenmaskierung. Zugriffskontrollen.
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Mehr über Daten-De-Identifikationswerkzeuge erfahren
Was sind Daten-De-Identifikations-Tools?
Daten-De-Identifikations-Tools entfernen direkte und indirekte sensible Daten sowie persönlich identifizierbare Informationen aus Datensätzen, um die Reidentifikation dieser Daten zu reduzieren. Die Daten-De-Identifikation ist besonders wichtig für Unternehmen, die mit sensiblen und stark regulierten Daten arbeiten, wie z.B. im Gesundheitswesen mit geschützten Gesundheitsinformationen (PHI) in medizinischen Aufzeichnungen oder Finanzdaten.
Unternehmen dürfen möglicherweise keine Datensätze analysieren, die sensible und persönlich identifizierbare Informationen (PII) enthalten, um interne Richtlinien einzuhalten und Datenschutz- und Datensicherheitsvorschriften zu erfüllen. Wenn jedoch die sensiblen Daten in einer nicht identifizierbaren Weise aus einem Datensatz entfernt werden, kann dieser Datensatz nutzbar werden. Zum Beispiel können mit Hilfe von Daten-De-Identifikations-Softwaretools Informationen wie Namen, Adressen, geschützte Gesundheitsinformationen, Steueridentifikationsnummern, Sozialversicherungsnummern, Kontonummern und andere persönlich identifizierbare oder sensible Daten aus Datensätzen entfernt werden, wodurch Unternehmen analytischen Wert aus den verbleibenden de-identifizierten Daten ziehen können.
Wenn Unternehmen die Nutzung de-identifizierter Datensätze in Betracht ziehen, sollten sie die Risiken verstehen, dass diese sensiblen Daten wieder identifiziert werden könnten. Reidentifikationsrisiken können Differenzierungsangriffe umfassen, bei denen böswillige Akteure ihr Wissen über Personen nutzen, um zu sehen, ob die persönlichen Daten bestimmter Personen in einem Datensatz enthalten sind, oder Rekonstruktionsangriffe, bei denen jemand Daten aus anderen Datenquellen kombiniert, um den ursprünglichen de-identifizierten Datensatz zu rekonstruieren. Bei der Bewertung von Daten-De-Identifikationsmethoden ist es wichtig, das Maß an Anonymität mit k-Anonymität zu verstehen.
Was sind die häufigsten Merkmale von Daten-De-Identifikations-Tools?
Die folgenden sind einige Kernmerkmale von Daten-De-Identifikations-Tools:
Anonymisierung: Einige Daten-De-Identifikationslösungen bieten statistische Datenanonymisierungsmethoden an, einschließlich k-Anonymität, Niedrigzählsuppression und Rauscheinfügung. Bei der Arbeit mit sensiblen Daten, insbesondere regulierten Daten, müssen Anonymisierungsgewichte und -techniken berücksichtigt werden, um dies zu erreichen. Je mehr die Daten anonymisiert sind, desto geringer ist das Risiko der Reidentifikation. Je anonymer jedoch ein Datensatz gemacht wird, desto geringer ist seine Nützlichkeit und Genauigkeit.
Tokenisierung oder Pseudonymisierung: Tokenisierung oder Pseudonymisierung ersetzt sensible Daten durch einen Tokenwert, der außerhalb des Produktionsdatensatzes gespeichert wird; es de-identifiziert den Datensatz effektiv in der Nutzung, kann jedoch bei Bedarf rekonstruiert werden.
Was sind die Vorteile von Daten-De-Identifikations-Tools?
Der größte Vorteil der Nutzung von Daten-De-Identifikations-Tools besteht darin, Analysen von Daten zu ermöglichen, die sonst von der Nutzung ausgeschlossen wären. Dies ermöglicht es Unternehmen, Erkenntnisse aus ihren Daten zu gewinnen, während sie Datenschutz- und Datensicherheitsvorschriften einhalten, indem sie sensible Informationen schützen.
Datenverwendbarkeit für Datenanalyse: Ermöglicht es Unternehmen, Datensätze zu analysieren und Wert aus Datensätzen zu ziehen, die sonst aufgrund der Sensibilität der darin enthaltenen Daten nicht verarbeitet werden könnten.
Regulatorische Compliance: Globale Datenschutz- und Datensicherheitsvorschriften erfordern, dass Unternehmen sensible Daten anders behandeln als nicht sensible Daten. Wenn ein Datensatz mit Hilfe von Daten-De-Identifikations-Softwaretechniken nicht sensibel gemacht werden kann, fällt er möglicherweise nicht mehr in den Geltungsbereich von Datenschutz- oder Datensicherheitsvorschriften.
Wer nutzt Daten-De-Identifikations-Tools?
Daten-De-Identifikationslösungen werden von Personen genutzt, die Produktionsdaten analysieren oder Algorithmen erstellen. De-identifizierte Daten können auch für sicheren Datenaustausch verwendet werden.
Datenmanager, Administratoren und Datenwissenschaftler: Diese Fachleute, die regelmäßig mit Datensätzen interagieren, werden wahrscheinlich mit Daten-De-Identifikations-Softwaretools arbeiten.
Qualifizierte Experten: Dazu gehören qualifizierte Experten gemäß HIPAA, die eine Expertenbestimmung abgeben können, dass ein Datensatz als de-identifiziert gilt und die Risiken der Reidentifikation basierend auf allgemein anerkannten statistischen Methoden gering sind.
Was sind die Alternativen zu Daten-De-Identifikations-Tools?
Je nach Art des Datenschutzes, den ein Unternehmen sucht, können Alternativen zu Daten-De-Identifikations-Tools in Betracht gezogen werden. Zum Beispiel kann Datenmaskierung eine bessere Option für Unternehmen sein, die den Zugriff auf sensible Daten innerhalb von Anwendungen einschränken möchten. Wenn die Daten nur während der Übertragung oder im Ruhezustand geschützt werden müssen, kann Verschlüsselungssoftware eine Wahl sein. Wenn datenschutzsichere Testdaten benötigt werden, kann synthetische Daten eine Alternative sein.
Datenmaskierungssoftware: Datenmaskierungssoftware verschleiert die Daten, während die Originaldaten erhalten bleiben. Die Maske kann aufgehoben werden, um den ursprünglichen Datensatz zu enthüllen.
Verschlüsselungssoftware: Verschlüsselungssoftware schützt Daten, indem sie Klartext in verschlüsselte Buchstaben, bekannt als Chiffretext, umwandelt, die nur mit dem entsprechenden Verschlüsselungsschlüssel entschlüsselt werden können.
Synthetische Daten-Software: Synthetische Daten-Software hilft Unternehmen, künstliche Datensätze zu erstellen, einschließlich Bilder, Texte und andere Daten von Grund auf mit computergenerierten Bildern (CGI), generativen neuronalen Netzwerken (GANs) und Heuristiken. Synthetische Daten werden am häufigsten für das Testen und Trainieren von maschinellen Lernmodellen verwendet.
Herausforderungen mit Daten-De-Identifikations-Tools
Softwarelösungen können ihre eigenen Herausforderungen mit sich bringen.
Minimierung von Reidentifikationsrisiken: Das bloße Entfernen persönlicher Informationen aus einem Datensatz reicht möglicherweise nicht aus, um den Datensatz als de-identifiziert zu betrachten. Indirekte persönliche Identifikatoren – kontextuelle persönliche Informationen innerhalb der Daten – können verwendet werden, um eine Person in den Daten zu re-identifizieren. Reidentifikation kann durch das Querverweisen eines Datensatzes mit einem anderen, das Herausgreifen spezifischer Faktoren, die sich auf eine bekannte Person beziehen, oder durch allgemeine Dateninferenz, die tendenziell korreliert, geschehen. Die De-Identifikation sowohl direkter als auch indirekter Identifikatoren, das Einfügen von Rauschen (zufällige Daten) und die Generalisierung der Daten durch Reduzierung der Granularität und Analyse in der Gesamtheit können helfen, Reidentifikation zu verhindern.
Erfüllung regulatorischer Anforderungen: Viele Datenschutz- und Datensicherheitsgesetze spezifizieren keine technischen Anforderungen dafür, was als de-identifizierte oder anonyme Daten gilt, daher liegt es an den Unternehmen, die technischen Fähigkeiten ihrer Softwarelösungen zu verstehen und wie dies in Bezug auf die Einhaltung von Datenschutzvorschriften steht.
Wie kauft man Daten-De-Identifikations-Tools
Anforderungserhebung (RFI/RFP) für Daten-De-Identifikations-Tools
Benutzer müssen ihre spezifischen Bedürfnisse für Daten-De-Identifikations-Tools bestimmen. Sie können die folgenden Fragen beantworten, um ein besseres Verständnis zu bekommen:
- Was ist der geschäftliche Zweck der Suche nach Daten-De-Identifikations-Software?
- Welche Art von Daten versucht der Benutzer zu de-identifizieren?
- Wäre Datenmaskierung, Datenverschlüsselung oder synthetische Daten eine Alternative für ihre Anwendungsfälle?
- Welches Maß an Anonymität wird benötigt?
- Handelt es sich um Finanzinformationen, klassifizierte Informationen, geschäftseigene Informationen, persönlich identifizierbare Informationen oder andere sensible Daten?
- Haben sie identifiziert, wo diese sensiblen Datenspeicher sind – vor Ort oder in der Cloud?
- In welchen spezifischen Softwareanwendungen werden diese Daten verwendet?
- Welche Softwareintegrationen könnten benötigt werden?
- Wer innerhalb des Unternehmens sollte berechtigt sein, sensible Daten zu sehen, und wer sollte mit den de-identifizierten Daten bedient werden?
Vergleich von Daten-De-Identifikations-Softwareprodukten
Erstellen Sie eine Longlist
Käufer können die Kategorie Daten-De-Identifikations-Software auf G2 besuchen, Bewertungen über Daten-De-Identifikationsprodukte lesen und bestimmen, welche Produkte den spezifischen Bedürfnissen ihres Unternehmens entsprechen. Sie können dann eine Liste von Produkten erstellen, die diesen Bedürfnissen entsprechen.
Erstellen Sie eine Shortlist
Nachdem sie eine Longlist erstellt haben, können Käufer ihre Auswahl überprüfen und einige Produkte eliminieren, um eine kürzere, präzisere Liste zu erstellen.
Führen Sie Demos durch
Sobald Käufer ihre Softwaresuche eingegrenzt haben, können sie sich mit dem Anbieter in Verbindung setzen, um Demonstrationen des Softwareprodukts zu sehen und wie es sich auf die spezifischen Anwendungsfälle ihres Unternehmens bezieht. Sie können nach den De-Identifikationsmethoden fragen. Käufer können auch nach Integrationen mit ihrem bestehenden Technologiestack, Lizenzierungsmethoden und Preisen fragen – ob Gebühren basierend auf der Anzahl der Projekte, Datenbanken, Ausführungen usw. erhoben werden.
Auswahl von Daten-De-Identifikations-Tools
Wählen Sie ein Auswahlteam
Käufer müssen bestimmen, welches Team für die Implementierung und Verwaltung dieser Software verantwortlich ist. Oft kann dies jemand aus dem Datenteam sein. Es ist wichtig, einen Vertreter des Finanzteams im Auswahlkomitee zu haben, um sicherzustellen, dass die Lizenz im Budget liegt.
Verhandlung
Käufer sollten spezifische Antworten auf die Lizenzkosten, wie sie berechnet werden, und ob die Daten-De-Identifikations-Software auf der Datensatzgröße, den Funktionen oder der Ausführung basiert, erhalten. Sie müssen die Daten-De-Identifikationsbedürfnisse des Unternehmens für heute und die Zukunft im Auge behalten.
Endgültige Entscheidung
Die endgültige Entscheidung wird davon abhängen, ob die Softwarelösung die technischen Anforderungen, die Benutzerfreundlichkeit, die Implementierung, andere Unterstützung, den erwarteten Return on Investment und mehr erfüllt. Idealerweise wird das Datenteam die endgültige Entscheidung treffen, zusammen mit dem Input anderer Interessengruppen wie Softwareentwicklungsteams.
