Meilleur Outils de désidentification des données
Meilleur Outils de désidentification des données en un coup d'œil
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En savoir plus sur Outils de désidentification des données
Qu'est-ce que les outils de désidentification des données ?
Les outils de désidentification des données suppriment les données sensibles directes et indirectes ainsi que les informations personnellement identifiables des ensembles de données pour réduire la réidentification de ces données. La désidentification des données est particulièrement importante pour les entreprises travaillant avec des données sensibles et hautement réglementées, telles que celles du secteur de la santé travaillant avec des informations de santé protégées (PHI) dans les dossiers médicaux ou des données financières.
Les entreprises peuvent être interdites d'analyser des ensembles de données contenant des informations sensibles et personnellement identifiables (PII) afin de se conformer aux politiques internes et de respecter les réglementations sur la confidentialité et la protection des données. Cependant, si les données sensibles sont supprimées d'un ensemble de données de manière non identifiable, cet ensemble de données peut devenir utilisable. Par exemple, en utilisant des outils logiciels de désidentification des données, des informations telles que les noms des personnes, les adresses, les informations de santé protégées, le numéro d'identification fiscale, le numéro de sécurité sociale, les numéros de compte et d'autres données personnellement identifiables ou sensibles peuvent être supprimées des ensembles de données, permettant aux entreprises d'extraire une valeur analytique des données désidentifiées restantes.
Lorsqu'elles envisagent d'utiliser des ensembles de données désidentifiés, les entreprises doivent comprendre les risques que ces données sensibles soient réidentifiées. Les risques de réidentification peuvent inclure des attaques par différenciation, telles que lorsque des acteurs malveillants utilisent leurs connaissances sur des personnes pour voir si les données personnelles de personnes spécifiques sont incluses dans un ensemble de données, ou des attaques de reconstruction, où quelqu'un combine des données provenant d'autres sources de données pour reconstruire l'ensemble de données désidentifié d'origine. Lors de l'évaluation des méthodes de désidentification des données, il est important de comprendre le degré d'anonymat en utilisant la k-anonymat.
Quelles sont les caractéristiques communes des outils de désidentification des données ?
Voici quelques caractéristiques de base des outils de désidentification des données :
Anonymisation : Certaines solutions de désidentification des données offrent des méthodes d'anonymisation statistique des données, y compris la k-anonymat, la suppression de faible nombre et l'insertion de bruit. Lorsqu'on travaille avec des données sensibles, en particulier des données réglementées, les poids et techniques d'anonymisation pour y parvenir doivent être pris en compte. Plus les données sont anonymisées, moins le risque de réidentification est élevé. Cependant, plus un ensemble de données est rendu anonyme, moins son utilité et sa précision sont grandes.
Tokenisation ou pseudonymisation : La tokenisation ou pseudonymisation remplace les données sensibles par une valeur de jeton stockée en dehors de l'ensemble de données de production ; elle désidentifie efficacement l'ensemble de données en cours d'utilisation mais peut être reconstruite si nécessaire.
Quels sont les avantages des outils de désidentification des données ?
Le plus grand avantage de l'utilisation des outils de désidentification des données est de permettre l'analyse de données qui seraient autrement interdites d'utilisation. Cela permet aux entreprises d'extraire des informations de leurs données tout en respectant les réglementations sur la confidentialité et la protection des données en protégeant les informations sensibles.
Utilisabilité des données pour l'analyse des données : Permet aux entreprises d'analyser des ensembles de données et d'extraire de la valeur des ensembles de données qui ne pourraient autrement pas être traités en raison de la sensibilité des données qu'ils contiennent.
Conformité réglementaire : Les réglementations mondiales sur la confidentialité et la protection des données exigent que les entreprises traitent les données sensibles différemment des données non sensibles. Si un ensemble de données peut être rendu non sensible en utilisant des techniques logicielles de désidentification des données, il peut ne plus être soumis aux réglementations sur la confidentialité ou la protection des données.
Qui utilise les outils de désidentification des données ?
Les solutions de désidentification des données sont utilisées par les personnes analysant les données de production ou celles créant des algorithmes. Les données désidentifiées peuvent également être utilisées pour un partage de données sécurisé.
Gestionnaires de données, administrateurs et data scientists : Ces professionnels qui interagissent régulièrement avec des ensembles de données travailleront probablement avec des outils logiciels de désidentification des données.
Experts qualifiés : Cela inclut des experts qualifiés en vertu de la HIPAA et peuvent fournir une détermination experte pour attester qu'un ensemble de données est considéré comme désidentifié et que les risques de réidentification sont faibles selon des méthodes statistiques généralement acceptées.
Quelles sont les alternatives aux outils de désidentification des données ?
Selon le type de protection des données qu'une entreprise recherche, des alternatives aux outils de désidentification des données peuvent être envisagées. Par exemple, lors de la détermination du moment où le processus de désidentification des données est le meilleur, le masquage des données peut être une meilleure option pour les entreprises qui souhaitent limiter les personnes à voir des données sensibles dans les applications. Si les données doivent simplement être protégées pendant le transit ou au repos, le logiciel de cryptage peut être un choix. Si des données de test sûres pour la confidentialité sont nécessaires, les données synthétiques peuvent être une alternative.
Logiciel de masquage des données : Le logiciel de masquage des données obfusque les données tout en conservant les données d'origine. Le masque peut être levé pour révéler l'ensemble de données d'origine.
Logiciel de cryptage : Le logiciel de cryptage protège les données en convertissant le texte en clair en lettres brouillées, connues sous le nom de texte chiffré, qui ne peuvent être déchiffrées qu'à l'aide de la clé de cryptage appropriée.
Logiciel de données synthétiques : Le logiciel de données synthétiques aide les entreprises à créer des ensembles de données artificiels, y compris des images, du texte et d'autres données à partir de zéro en utilisant des images générées par ordinateur (CGI), des réseaux neuronaux génératifs (GAN) et des heuristiques. Les données synthétiques sont le plus souvent utilisées pour tester et entraîner des modèles d'apprentissage automatique.
Défis avec les outils de désidentification des données
Les solutions logicielles peuvent présenter leurs propres défis.
Minimiser les risques de réidentification : Simplement supprimer les informations personnelles d'un ensemble de données peut ne pas suffire à considérer l'ensemble de données comme désidentifié. Les identifiants personnels indirects — informations personnelles contextuelles dans les données — peuvent être utilisés pour réidentifier une personne dans les données. La réidentification peut se produire en croisant un ensemble de données avec un autre, en isolant des facteurs spécifiques qui se rapportent à un individu connu, ou par des inférences générales de données qui tendent à se corréler. Désidentifier à la fois les identifiants directs et indirects, introduire du bruit (données aléatoires) et généraliser les données en réduisant la granularité et en les analysant de manière agrégée peut aider à prévenir la réidentification.
Respecter les exigences réglementaires : De nombreuses lois sur la confidentialité et la protection des données ne spécifient pas les exigences techniques pour ce qui est considéré comme des données désidentifiées ou anonymes, il appartient donc aux entreprises de comprendre les capacités techniques de leurs solutions logicielles et comment cela se rapporte à l'adhésion aux réglementations sur la protection des données.
Comment acheter des outils de désidentification des données
Collecte des exigences (RFI/RFP) pour les outils de désidentification des données
Les utilisateurs doivent déterminer leurs besoins spécifiques pour les outils de désidentification des données. Ils peuvent répondre aux questions ci-dessous pour mieux comprendre :
Comparer les produits logiciels de désidentification des données
Créer une liste longue
Les acheteurs peuvent visiter la catégorie Logiciel de désidentification des données de G2, lire des avis sur les produits de désidentification des données et déterminer quels produits répondent aux besoins spécifiques de leurs entreprises. Ils peuvent ensuite créer une liste de produits qui correspondent à ces besoins.
Créer une liste courte
Après avoir créé une liste longue, les acheteurs peuvent revoir leurs choix et éliminer certains produits pour créer une liste plus courte et plus précise.
Conduire des démonstrations
Une fois que les acheteurs ont réduit leur recherche de logiciels, ils peuvent se connecter avec le fournisseur pour voir des démonstrations du produit logiciel et comment il se rapporte aux cas d'utilisation spécifiques de leur entreprise. Ils peuvent poser des questions sur les méthodes de désidentification. Les acheteurs peuvent également poser des questions sur les intégrations avec leur pile technologique existante, les méthodes de licence et les prix — si les frais sont basés sur le nombre de projets, de bases de données, d'exécutions, etc.
Sélection des outils de désidentification des données
Choisir une équipe de sélection
Les acheteurs doivent déterminer quelle équipe est responsable de la mise en œuvre et de la gestion de ce logiciel. Souvent, cela peut être quelqu'un de l'équipe de données. Il est important d'avoir un représentant de l'équipe financière dans le comité de sélection pour s'assurer que la licence est dans le budget.
Négociation
Les acheteurs doivent obtenir des réponses spécifiques sur le coût de la licence, comment elle est tarifée, et si le logiciel de désidentification des données est basé sur la taille de l'ensemble de données, les fonctionnalités ou l'exécution. Ils doivent garder à l'esprit les besoins de désidentification des données de l'entreprise pour aujourd'hui et pour l'avenir.
Décision finale
La décision finale dépendra de savoir si la solution logicielle répond aux exigences techniques, à l'utilisabilité, à la mise en œuvre, à d'autres supports, au retour sur investissement attendu, et plus encore. Idéalement, l'équipe de données prendra la décision finale, avec l'avis d'autres parties prenantes comme les équipes de développement logiciel.