# Migliori Strumenti di de-identificazione dei dati - Pagina 9 *By [Brandon Summers-Miller](https://research.g2.com/insights/author/brandon-summers-miller)* Gli strumenti di de-identificazione dei dati aiutano le aziende a trarre valore dai loro dataset senza i rischi di utilizzare informazioni personali identificabili. Il software di de-identificazione dei dati rimuove i dati sensibili o personalmente identificabili—nomi, date di nascita e altri identificatori—nei dataset in modo che non siano ri-identificabili. Le soluzioni di de-identificazione dei dati aiutano le aziende a trarre valore dai dataset senza compromettere la privacy dei soggetti dei dati in un determinato dataset. La de-identificazione dei dati è essenziale per le aziende che lavorano con dati sensibili e altamente regolamentati. Le aziende scelgono di de-identificare i loro dati per ridurre il rischio di detenere informazioni personali identificabili e per conformarsi alle leggi sulla privacy e protezione dei dati come HIPAA, CCPA e GDPR. Le soluzioni di de-identificazione dei dati hanno alcune sovrapposizioni con il [software di mascheramento dei dati](https://www.g2.com/categories/data-masking), o software di offuscamento dei dati. Tuttavia, con le soluzioni di de-identificazione dei dati, il rischio che i dati vengano ri-identificati è basso. Con il mascheramento dei dati, i dati sensibili mantengono le loro caratteristiche identificative effettive come la fascia d'età e il codice postale, ma mascherano (o redigono spazi vuoti o hash) le informazioni identificative come nomi, indirizzi, numeri di telefono e altri dati sensibili. È possibile rimuovere la maschera dei dati e ri-identificare i dati. Il mascheramento dei dati è spesso utilizzato come un modo per le aziende di mantenere i dati sensibili prevenendo l'uso improprio di tali dati da parte dei dipendenti o minacce interne. Per qualificarsi per l'inclusione nella categoria di De-identificazione dei Dati, un prodotto deve: - Rimuovere informazioni sensibili o identificative dai dati - Prevenire la ri-identificazione dei dati - Soddisfare i requisiti di de-identificazione secondo le leggi sulla privacy dei dati o protezione dei dati ## Category Overview **Total Products under this Category:** 91 ## Trust & Credibility Stats **Perché puoi fidarti delle classifiche software di G2:** - 30 Analisti ed Esperti di Dati - 800+ Recensioni autentiche - 91+ Prodotti - Classifiche Imparziali Le classifiche software di G2 si basano su recensioni verificate degli utenti, moderazione rigorosa e una metodologia di ricerca coerente mantenuta da un team di analisti ed esperti di dati. Ogni prodotto è misurato utilizzando gli stessi criteri trasparenti, senza posizionamenti a pagamento o influenze dei venditori. Sebbene le recensioni riflettano esperienze reali degli utenti, che possono essere soggettive, offrono preziose informazioni su come il software si comporta nelle mani dei professionisti. Insieme, questi input alimentano il G2 Score, un modo standardizzato per confrontare gli strumenti all'interno di ogni categoria. ## Best Strumenti di de-identificazione dei dati At A Glance - **Leader:** [Tonic.ai](https://www.g2.com/it/products/tonic-ai/reviews) - **Miglior performer:** [Tumult Analytics](https://www.g2.com/it/products/tumult-analytics/reviews) - **Più facile da usare:** [VGS Platform](https://www.g2.com/it/products/very-good-security-vgs-platform/reviews) - **Più in voga:** [Tonic.ai](https://www.g2.com/it/products/tonic-ai/reviews) - **Miglior software gratuito:** [VGS Platform](https://www.g2.com/it/products/very-good-security-vgs-platform/reviews) ## Parent Category [Software per la Privacy dei Dati](https://www.g2.com/it/categories/data-privacy-3d79da1e-6384-42b3-a11f-d04b6694e806) ## Related Categories - [Software di crittografia](https://www.g2.com/it/categories/encryption-software) - [Software di mascheramento dei dati](https://www.g2.com/it/categories/data-masking) --- ## Buyer Guide ### Cosa Dovresti Sapere sugli Strumenti di De-identificazione dei Dati ### Cosa sono gli Strumenti di De-Identificazione dei Dati? Gli strumenti di de-identificazione dei dati rimuovono i dati sensibili diretti e indiretti e le informazioni personali identificabili dai dataset per ridurre la reidentificazione di tali dati. La de-identificazione dei dati è particolarmente importante per le aziende che lavorano con dati sensibili e altamente regolamentati, come quelle nel settore sanitario che lavorano con informazioni sanitarie protette (PHI) nei registri medici o dati finanziari. Le aziende possono essere proibite dall'analizzare dataset che includono informazioni sensibili e personalmente identificabili (PII) per conformarsi alle politiche interne e rispettare le normative sulla privacy e protezione dei dati. Tuttavia, se i dati sensibili vengono rimossi da un dataset in modo non identificabile, quel dataset può diventare utilizzabile. Ad esempio, utilizzando strumenti software di de-identificazione dei dati, informazioni come nomi delle persone, indirizzi, informazioni sanitarie protette, numero di identificazione fiscale, numero di previdenza sociale, numeri di conto e altri dati personalmente identificabili o sensibili possono essere rimossi dai dataset, consentendo alle aziende di estrarre valore analitico dai dati de-identificati rimanenti. Quando si considera l'uso di dataset de-identificati, le aziende dovrebbero comprendere i rischi che quei dati sensibili vengano re-identificati. I rischi di reidentificazione possono includere attacchi di differenziazione, come quando attori malintenzionati usano la loro conoscenza delle persone per vedere se i dati personali di individui specifici sono inclusi in un dataset, o attacchi di ricostruzione, dove qualcuno combina dati da altre fonti per ricostruire il dataset de-identificato originale. Quando si valutano i metodi di de-identificazione dei dati, è importante comprendere il grado di anonimato utilizzando la k-anonimity. ### Quali sono le Caratteristiche Comuni degli Strumenti di De-identificazione dei Dati? Le seguenti sono alcune caratteristiche fondamentali all'interno degli strumenti di de-identificazione dei dati: **Anonimizzazione:** Alcune soluzioni di de-identificazione dei dati offrono metodi di anonimizzazione statistica dei dati, inclusi k-anonimity, soppressione di conteggi bassi e inserimento di rumore. Quando si lavora con dati sensibili, in particolare dati regolamentati, devono essere considerati i pesi e le tecniche di anonimizzazione per raggiungere tale obiettivo. Più i dati sono anonimizzati, minore è il rischio di re-identificazione. Tuttavia, più un dataset è reso anonimo, minore è la sua utilità e accuratezza. **Tokenizzazione o pseudonimizzazione:** La tokenizzazione o pseudonimizzazione sostituisce i dati sensibili con un valore token memorizzato al di fuori del dataset di produzione; de-identifica efficacemente il dataset in uso ma può essere ricostruito quando necessario. ### Quali sono i Vantaggi degli Strumenti di De-identificazione dei Dati? Il più grande vantaggio dell'uso degli strumenti di de-identificazione dei dati è consentire l'analisi di dati che altrimenti sarebbero proibiti dall'uso. Ciò consente alle aziende di estrarre informazioni dai loro dati rispettando le normative sulla privacy e protezione dei dati proteggendo le informazioni sensibili. **Usabilità dei dati per l'analisi dei dati:** Consente alle aziende di analizzare i dataset ed estrarre valore dai dataset che altrimenti non potrebbero essere elaborati a causa della sensibilità dei dati in essi contenuti. **Conformità normativa:** Le normative globali sulla privacy e protezione dei dati richiedono alle aziende di trattare i dati sensibili in modo diverso rispetto ai dati non sensibili. Se un dataset può essere reso non sensibile utilizzando tecniche software di de-identificazione dei dati, potrebbe non rientrare più nell'ambito delle normative sulla privacy o protezione dei dati. ### Chi Utilizza gli Strumenti di De-identificazione dei Dati? Le soluzioni di de-identificazione dei dati sono utilizzate da persone che analizzano dati di produzione o da coloro che creano algoritmi. I dati de-identificati possono anche essere utilizzati per la condivisione sicura dei dati. **Manager dei dati, amministratori e data scientist:** Questi professionisti che interagiscono regolarmente con i dataset lavoreranno probabilmente con strumenti software di de-identificazione dei dati. **Esperti qualificati:** Questi includono esperti qualificati secondo HIPAA e possono fornire una determinazione esperta per attestare che un dataset è considerato de-identificato e i rischi di re-identificazione sono piccoli basati su metodi statistici generalmente accettati. ### Quali sono le Alternative agli Strumenti di De-identificazione dei Dati? A seconda del tipo di protezione dei dati che un'azienda sta cercando, possono essere considerate alternative agli strumenti di de-identificazione dei dati. Ad esempio, quando si determina quando il processo di de-identificazione dei dati è il migliore, il mascheramento dei dati può essere un'opzione migliore per le aziende che vogliono limitare le persone dal visualizzare dati sensibili all'interno delle applicazioni. Se i dati devono essere semplicemente protetti durante il transito o a riposo, il software di crittografia può essere una scelta. Se sono necessari dati di test sicuri per la privacy, i dati sintetici possono essere un'alternativa. [Software di mascheramento dei dati](https://www.g2.com/categories/data-masking): Il software di mascheramento dei dati offusca i dati mantenendo i dati originali. La maschera può essere sollevata per rivelare il dataset originale. [Software di crittografia](https://www.g2.com/categories/encryption) **:** Il software di crittografia protegge i dati convertendo il testo in chiaro in lettere criptate, note come testo cifrato, che possono essere decriptate solo utilizzando la chiave di crittografia appropriata. [Software di dati sintetici](https://www.g2.com/categories/synthetic-data): Il software di dati sintetici aiuta le aziende a creare dataset artificiali, inclusi immagini, testo e altri dati da zero utilizzando immagini generate al computer (CGI), reti neurali generative (GAN) ed euristiche. I dati sintetici sono più comunemente usati per testare e addestrare modelli di apprendimento automatico. ### Sfide con gli Strumenti di De-identificazione dei Dati Le soluzioni software possono presentare le proprie sfide. **Minimizzare i rischi di re-identificazione:** Semplicemente rimuovere le informazioni personali da un dataset potrebbe non essere sufficiente per considerare il dataset de-identificato. Identificatori personali indiretti—informazioni personali contestuali all'interno dei dati—possono essere utilizzati per re-identificare una persona nei dati. La reidentificazione può avvenire incrociando un dataset con un altro, isolando fattori specifici che si riferiscono a un individuo noto, o attraverso inferenze generali di dati che tendono a correlare. De-identificare sia gli identificatori diretti che indiretti, introdurre rumore (dati casuali), e generalizzare i dati riducendo la granularità e analizzandoli in aggregato può aiutare a prevenire la re-identificazione. **Rispettare i requisiti normativi:** Molte leggi sulla privacy e protezione dei dati non specificano requisiti tecnici per ciò che è considerato dati de-identificati o anonimi, quindi spetta alle aziende comprendere le capacità tecniche delle loro soluzioni software e come ciò si relaziona all'aderenza alle normative sulla protezione dei dati. ### Come Acquistare Strumenti di De-identificazione dei Dati #### Raccolta dei Requisiti (RFI/RFP) per Strumenti di De-identificazione dei Dati Gli utenti devono determinare le loro esigenze specifiche per gli strumenti di de-identificazione dei dati. Possono rispondere alle domande seguenti per ottenere una migliore comprensione: - Qual è lo scopo aziendale di cercare software di de-identificazione dei dati? - Che tipo di dati l'utente sta cercando di de-identificare? - Il mascheramento dei dati, la crittografia dei dati o i dati sintetici sarebbero un'alternativa per i loro casi d'uso? - Quale grado di anonimato è necessario? - Si tratta di informazioni finanziarie, informazioni classificate, informazioni aziendali proprietarie, informazioni personali identificabili o altri dati sensibili? - Hanno identificato dove si trovano quei depositi di dati sensibili—on-premises o nel cloud? - In quali applicazioni software vengono utilizzati quei dati? - Quali integrazioni software potrebbero essere necessarie? - Chi all'interno dell'azienda dovrebbe essere autorizzato a visualizzare i dati sensibili e chi dovrebbe essere servito con i dati de-identificati? #### Confrontare i Prodotti Software di De-identificazione dei Dati **Creare una lista lunga** Gli acquirenti possono visitare la categoria [Software di De-identificazione dei Dati](https://www.g2.com/categories/data-de-identification-and-pseudonymity) su G2, leggere recensioni sui prodotti di de-identificazione dei dati e determinare quali prodotti si adattano alle esigenze specifiche delle loro aziende. Possono quindi creare una lista di prodotti che corrispondono a tali esigenze. **Creare una lista corta** Dopo aver creato una lista lunga, gli acquirenti possono rivedere le loro scelte ed eliminare alcuni prodotti per creare una lista più corta e precisa. **Condurre dimostrazioni** Una volta che gli acquirenti hanno ristretto la loro ricerca di software, possono connettersi con il fornitore per visualizzare dimostrazioni del prodotto software e come si relaziona ai casi d'uso specifici della loro azienda. Possono chiedere dei metodi di de-identificazione. Gli acquirenti possono anche chiedere delle integrazioni con il loro stack tecnologico esistente, metodi di licenza e prezzi—se le tariffe sono basate sul numero di progetti, database, esecuzioni, ecc. #### Selezione degli Strumenti di De-identificazione dei Dati **Scegliere un team di selezione** Gli acquirenti devono determinare quale team è responsabile dell'implementazione e gestione di questo software. Spesso, potrebbe essere qualcuno del team dei dati. È importante avere un rappresentante del team finanziario nel comitato di selezione per garantire che la licenza sia entro il budget. **Negoziazione** Gli acquirenti dovrebbero ottenere risposte specifiche sul costo della licenza, come è calcolato, e se il software di de-identificazione dei dati è basato sulla dimensione del dataset, sulle funzionalità o sull'esecuzione. Devono tenere a mente le esigenze di de-identificazione dei dati dell'azienda per oggi e per il futuro. **Decisione finale** La decisione finale dipenderà dal fatto che la soluzione software soddisfi i requisiti tecnici, l'usabilità, l'implementazione, altri supporti, il ritorno sull'investimento previsto e altro. Idealmente, il team dei dati prenderà la decisione finale, insieme al contributo di altri stakeholder come i team di sviluppo software.