Mejor Herramientas de Desidentificación de Datos
Las herramientas de desidentificación de datos ayudan a las empresas a obtener valor de sus conjuntos de datos sin los riesgos de utilizar información personalmente identificable. El software de desidentificación de datos elimina datos sensibles o personalmente identificables—nombres, fechas de nacimiento y otros identificadores—en conjuntos de datos de una manera que no es reidentificable. Las soluciones de desidentificación de datos ayudan a las empresas a obtener valor de los conjuntos de datos sin comprometer la privacidad de los sujetos de datos en un conjunto de datos dado. La desidentificación de datos es esencial para las empresas que trabajan con datos sensibles y altamente regulados. Las empresas eligen desidentificar sus datos para reducir su riesgo de poseer información personalmente identificable y cumplir con las leyes de privacidad y protección de datos como HIPAA, CCPA y GDPR.
Las soluciones de desidentificación de datos tienen cierta superposición con el software de enmascaramiento de datos, o software de ofuscación de datos. Sin embargo, con las soluciones de desidentificación de datos, el riesgo de que los datos sean reidentificados es bajo. Con el enmascaramiento de datos, los datos sensibles retienen sus características identificativas reales como el rango de edad y el código postal, pero enmascaran (o redactan espacios en blanco o hashes) información identificativa como nombres, direcciones, números de teléfono y otros datos sensibles. Es posible eliminar el enmascaramiento de datos y reidentificar los datos. El enmascaramiento de datos se utiliza a menudo como una forma para que las empresas mantengan datos sensibles mientras previenen el uso indebido de esos datos por parte de empleados o amenazas internas.
Para calificar para la inclusión en la categoría de Desidentificación de Datos, un producto debe:
Eliminar información sensible o identificativa de los datos Prevenir la reidentificación de los datos Cumplir con los requisitos de desidentificación bajo las leyes de privacidad o protección de datosMejor Herramientas de Desidentificación de Datos de un vistazo
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Más Información Sobre Herramientas de Desidentificación de Datos
¿Qué son las herramientas de desidentificación de datos?
Las herramientas de desidentificación de datos eliminan datos sensibles directos e indirectos e información personal identificable de los conjuntos de datos para reducir la reidentificación de esos datos. La desidentificación de datos es particularmente importante para las empresas que trabajan con datos sensibles y altamente regulados, como aquellas en el sector de la salud que manejan información de salud protegida (PHI) en registros médicos o datos financieros.
A las empresas se les puede prohibir analizar conjuntos de datos que incluyan información sensible e identificable personalmente (PII) para cumplir con políticas internas y cumplir con las regulaciones de privacidad y protección de datos. Sin embargo, si los datos sensibles se eliminan de un conjunto de datos de manera no identificable, ese conjunto de datos puede volverse utilizable. Por ejemplo, utilizando herramientas de software de desidentificación de datos, se puede eliminar de los conjuntos de datos información como nombres de personas, direcciones, información de salud protegida, número de identificación fiscal, número de seguro social, números de cuenta y otros datos personales identificables o sensibles, permitiendo a las empresas extraer valor analítico de los datos desidentificados restantes.
Al considerar el uso de conjuntos de datos desidentificados, las empresas deben comprender los riesgos de que esos datos sensibles se vuelvan a identificar. Los riesgos de reidentificación pueden incluir ataques de diferenciación, como cuando actores malintencionados utilizan su conocimiento sobre personas para ver si los datos personales de individuos específicos están incluidos en un conjunto de datos, o ataques de reconstrucción, donde alguien combina datos de otras fuentes de datos para reconstruir el conjunto de datos desidentificado original. Al evaluar los métodos de desidentificación de datos, es importante comprender el grado de anonimato utilizando k-anonimato.
¿Cuáles son las características comunes de las herramientas de desidentificación de datos?
Las siguientes son algunas características principales dentro de las herramientas de desidentificación de datos:
Anonimización: Algunas soluciones de desidentificación de datos ofrecen métodos de anonimización estadística de datos, incluyendo k-anonimato, supresión de bajo conteo e inserción de ruido. Al trabajar con datos sensibles, particularmente datos regulados, se deben considerar los pesos y técnicas de anonimización para lograrlo. Cuanto más anonimizado esté el dato, menor es el riesgo de reidentificación. Sin embargo, cuanto más anónimo se haga un conjunto de datos, menor es su utilidad y precisión.
Tokenización o seudonimización: La tokenización o seudonimización reemplaza los datos sensibles con un valor de token almacenado fuera del conjunto de datos de producción; desidentifica efectivamente el conjunto de datos en uso pero puede ser reconstruido cuando sea necesario.
¿Cuáles son los beneficios de las herramientas de desidentificación de datos?
El mayor beneficio de usar herramientas de desidentificación de datos es permitir el análisis de datos que de otro modo estarían prohibidos para su uso. Esto permite a las empresas extraer información de sus datos mientras siguen las regulaciones de privacidad y protección de datos al proteger la información sensible.
Usabilidad de los datos para el análisis de datos: Permite a las empresas analizar conjuntos de datos y extraer valor de conjuntos de datos que de otro modo no podrían ser procesados debido a la sensibilidad de los datos contenidos en ellos.
Cumplimiento normativo: Las regulaciones globales de privacidad y protección de datos requieren que las empresas traten los datos sensibles de manera diferente a los datos no sensibles. Si un conjunto de datos puede hacerse no sensible utilizando técnicas de software de desidentificación de datos, puede que ya no esté dentro del alcance de las regulaciones de privacidad o protección de datos.
¿Quién usa las herramientas de desidentificación de datos?
Las soluciones de desidentificación de datos son utilizadas por personas que analizan datos de producción o aquellas que crean algoritmos. Los datos desidentificados también pueden ser utilizados para compartir datos de manera segura.
Gestores de datos, administradores y científicos de datos: Estos profesionales que interactúan regularmente con conjuntos de datos probablemente trabajarán con herramientas de software de desidentificación de datos.
Expertos calificados: Estos incluyen expertos calificados bajo HIPAA y pueden proporcionar una determinación experta para atestiguar que un conjunto de datos se considera desidentificado y que los riesgos de reidentificación son pequeños según métodos estadísticos generalmente aceptados.
¿Cuáles son las alternativas a las herramientas de desidentificación de datos?
Dependiendo del tipo de protección de datos que una empresa esté buscando, se pueden considerar alternativas a las herramientas de desidentificación de datos. Por ejemplo, al determinar cuándo es mejor el proceso de desidentificación de datos, el enmascaramiento de datos puede ser una mejor opción para las empresas que desean limitar que las personas vean datos sensibles dentro de las aplicaciones. Si los datos solo necesitan ser protegidos durante el tránsito o en reposo, el software de cifrado puede ser una opción. Si se necesita datos de prueba seguros para la privacidad, los datos sintéticos pueden ser una alternativa.
Software de enmascaramiento de datos: El software de enmascaramiento de datos ofusca los datos mientras retiene los datos originales. La máscara puede levantarse para revelar el conjunto de datos original.
Software de cifrado: El software de cifrado protege los datos convirtiendo texto plano en letras codificadas, conocidas como texto cifrado, que solo pueden ser descifradas utilizando la clave de cifrado adecuada.
Software de datos sintéticos: El software de datos sintéticos ayuda a las empresas a crear conjuntos de datos artificiales, incluyendo imágenes, texto y otros datos desde cero utilizando imágenes generadas por computadora (CGI), redes neuronales generativas (GANs) y heurísticas. Los datos sintéticos se utilizan más comúnmente para probar y entrenar modelos de aprendizaje automático.
Desafíos con las herramientas de desidentificación de datos
Las soluciones de software pueden venir con su propio conjunto de desafíos.
Minimizar los riesgos de reidentificación: Simplemente eliminar información personal de un conjunto de datos puede no ser suficiente para considerar el conjunto de datos desidentificado. Los identificadores personales indirectos, información personal contextual dentro de los datos, pueden ser utilizados para reidentificar a una persona en los datos. La reidentificación puede ocurrir al cruzar un conjunto de datos con otro, destacando factores específicos que se relacionan con un individuo conocido, o a través de inferencias generales de datos que tienden a correlacionarse. Desidentificar tanto los identificadores directos como indirectos, introducir ruido (datos aleatorios) y generalizar los datos reduciendo la granularidad y analizándolos en conjunto puede ayudar a prevenir la reidentificación.
Cumplir con los requisitos normativos: Muchas leyes de privacidad y protección de datos no especifican requisitos técnicos para lo que se considera datos desidentificados o anónimos, por lo que depende de las empresas comprender las capacidades técnicas de sus soluciones de software y cómo eso se relaciona con el cumplimiento de las regulaciones de protección de datos.
Cómo comprar herramientas de desidentificación de datos
Recolección de requisitos (RFI/RFP) para herramientas de desidentificación de datos
Los usuarios deben determinar sus necesidades específicas para las herramientas de desidentificación de datos. Pueden responder las preguntas a continuación para obtener una mejor comprensión:
- ¿Cuál es el propósito comercial de buscar software de desidentificación de datos?
- ¿Qué tipo de datos está tratando de desidentificar el usuario?
- ¿Sería el enmascaramiento de datos, el cifrado de datos o los datos sintéticos una alternativa para sus casos de uso?
- ¿Qué grado de anonimato se necesita?
- ¿Es información financiera, información clasificada, información comercial propietaria, información personal identificable u otros datos sensibles?
- ¿Han identificado dónde se almacenan esos datos sensibles, en las instalaciones o en la nube?
- ¿En qué aplicaciones de software se utilizan esos datos?
- ¿Qué integraciones de software pueden ser necesarias?
- ¿Quién dentro de la empresa debería estar autorizado para ver datos sensibles y quién debería ser servido con los datos desidentificados?
Comparar productos de software de desidentificación de datos
Crear una lista larga
Los compradores pueden visitar la categoría de Software de Desidentificación de Datos en G2, leer reseñas sobre productos de desidentificación de datos y determinar qué productos se ajustan a las necesidades específicas de sus empresas. Luego pueden crear una lista de productos que coincidan con esas necesidades.
Crear una lista corta
Después de crear una lista larga, los compradores pueden revisar sus opciones y eliminar algunos productos para crear una lista más corta y precisa.
Realizar demostraciones
Una vez que los compradores han reducido su búsqueda de software, pueden conectarse con el proveedor para ver demostraciones del producto de software y cómo se relaciona con los casos de uso específicos de su empresa. Pueden preguntar sobre los métodos de desidentificación. Los compradores también pueden preguntar sobre las integraciones con su pila tecnológica existente, métodos de licencia y precios, si las tarifas se basan en el número de proyectos, bases de datos, ejecuciones, etc.
Selección de herramientas de desidentificación de datos
Elegir un equipo de selección
Los compradores deben determinar qué equipo es responsable de implementar y gestionar este software. A menudo, puede ser alguien del equipo de datos. Es importante tener un representante del equipo financiero en el comité de selección para asegurar que la licencia esté dentro del presupuesto.
Negociación
Los compradores deben obtener respuestas específicas sobre el costo de la licencia, cómo se calcula el precio y si el software de desidentificación de datos se basa en el tamaño del conjunto de datos, características o ejecución. Deben tener en cuenta las necesidades de desidentificación de datos de la empresa para hoy y el futuro.
Decisión final
La decisión final se reducirá a si la solución de software cumple con los requisitos técnicos, la usabilidad, la implementación, otro soporte, el retorno esperado de la inversión y más. Idealmente, el equipo de datos tomará la decisión final, junto con la opinión de otros interesados como los equipos de desarrollo de software.
