Melhor Ferramentas de Desidentificação de Dados
As ferramentas de desidentificação de dados ajudam as empresas a extrair valor de seus conjuntos de dados sem os riscos de usar informações pessoalmente identificáveis. O software de desidentificação de dados remove dados sensíveis ou pessoalmente identificáveis—nomes, datas de nascimento e outros identificadores—em conjuntos de dados de uma forma que não é reidentificável. As soluções de desidentificação de dados ajudam as empresas a extrair valor dos conjuntos de dados sem comprometer a privacidade dos sujeitos dos dados em um determinado conjunto de dados. A desidentificação de dados é essencial para empresas que trabalham com dados sensíveis e altamente regulamentados. As empresas optam por desidentificar seus dados para reduzir o risco de manter informações pessoalmente identificáveis e cumprir com leis de privacidade e proteção de dados, como HIPAA, CCPA e GDPR.
As soluções de desidentificação de dados têm alguma sobreposição com software de mascaramento de dados, ou software de ofuscação de dados. No entanto, com soluções de desidentificação de dados, o risco de os dados serem reidentificados é baixo. Com o mascaramento de dados, os dados sensíveis mantêm suas características identificadoras reais, como faixa etária e código postal, mas mascaram (ou redigem em branco ou com hashes) informações identificadoras, como nomes, endereços, números de telefone e outros dados sensíveis. É possível remover a máscara de dados e reidentificar os dados. O mascaramento de dados é frequentemente usado como uma forma para as empresas manterem dados sensíveis enquanto evitam o uso indevido desses dados por funcionários ou ameaças internas.
Para se qualificar para inclusão na categoria de Desidentificação de Dados, um produto deve:
Remover informações sensíveis ou identificadoras dos dados Prevenir a reidentificação dos dados Atender aos requisitos de desidentificação sob leis de privacidade de dados ou proteção de dadosMelhor Ferramentas de Desidentificação de Dados Em Um Relance
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Saiba Mais Sobre Ferramentas de Desidentificação de Dados
O que são Ferramentas de Desidentificação de Dados?
Ferramentas de desidentificação de dados removem dados sensíveis diretos e indiretos e informações pessoalmente identificáveis de conjuntos de dados para reduzir a reidentificação desses dados. A desidentificação de dados é particularmente importante para empresas que trabalham com dados sensíveis e altamente regulamentados, como aquelas na área da saúde que lidam com informações de saúde protegidas (PHI) em registros médicos ou dados financeiros.
As empresas podem ser proibidas de analisar conjuntos de dados que incluem informações sensíveis e pessoalmente identificáveis (PII) para cumprir políticas internas e atender a regulamentos de privacidade e proteção de dados. No entanto, se os dados sensíveis forem removidos de um conjunto de dados de maneira não identificável, esse conjunto de dados pode se tornar utilizável. Por exemplo, usando ferramentas de software de desidentificação de dados, informações como nomes de pessoas, endereços, informações de saúde protegidas, número de identificação fiscal, número de segurança social, números de conta e outros dados pessoalmente identificáveis ou sensíveis podem ser removidos de conjuntos de dados, permitindo que as empresas extraiam valor analítico dos dados desidentificados restantes.
Ao considerar o uso de conjuntos de dados desidentificados, as empresas devem entender os riscos de que esses dados sensíveis se tornem reidentificados. Os riscos de reidentificação podem incluir ataques de diferenciação, como quando agentes mal-intencionados usam seu conhecimento sobre pessoas para ver se os dados pessoais de indivíduos específicos estão incluídos em um conjunto de dados, ou ataques de reconstrução, onde alguém combina dados de outras fontes de dados para reconstruir o conjunto de dados desidentificado original. Ao avaliar métodos de desidentificação de dados, é importante entender o grau de anonimato usando k-anonimato.
Quais são as Características Comuns das Ferramentas de Desidentificação de Dados?
A seguir estão algumas características principais dentro das ferramentas de desidentificação de dados:
Anonimização: Algumas soluções de desidentificação de dados oferecem métodos de anonimização estatística de dados, incluindo k-anonimato, supressão de baixa contagem e inserção de ruído. Ao trabalhar com dados sensíveis, particularmente dados regulamentados, pesos e técnicas de anonimização para alcançar isso devem ser considerados. Quanto mais anonimizado for o dado, menor o risco de reidentificação. No entanto, quanto mais anônimo um conjunto de dados for feito, menor será sua utilidade e precisão.
Tokenização ou pseudonimização: Tokenização ou pseudonimização substitui dados sensíveis por um valor de token armazenado fora do conjunto de dados de produção; efetivamente desidentifica o conjunto de dados em uso, mas pode ser reconstruído quando necessário.
Quais são os Benefícios das Ferramentas de Desidentificação de Dados?
O maior benefício de usar ferramentas de desidentificação de dados é permitir análises de dados que, de outra forma, seriam proibidos de uso. Isso permite que as empresas extraiam insights de seus dados enquanto seguem regulamentos de privacidade e proteção de dados, protegendo informações sensíveis.
Usabilidade de dados para análise de dados: Permite que as empresas analisem conjuntos de dados e extraiam valor de conjuntos de dados que, de outra forma, não poderiam ser processados devido à sensibilidade dos dados contidos neles.
Conformidade regulatória: Regulamentos globais de privacidade e proteção de dados exigem que as empresas tratem dados sensíveis de maneira diferente de dados não sensíveis. Se um conjunto de dados puder ser tornado não sensível usando técnicas de software de desidentificação de dados, ele pode não estar mais no escopo dos regulamentos de privacidade ou proteção de dados.
Quem Usa Ferramentas de Desidentificação de Dados?
Soluções de desidentificação de dados são usadas por pessoas que analisam dados de produção ou aquelas que criam algoritmos. Dados desidentificados também podem ser usados para compartilhamento seguro de dados.
Gerentes de Dados, administradores e cientistas de dados: Esses profissionais que interagem regularmente com conjuntos de dados provavelmente trabalharão com ferramentas de software de desidentificação de dados.
Especialistas qualificados: Incluem especialistas qualificados sob a HIPAA e podem fornecer determinação especializada para atestar que um conjunto de dados é considerado desidentificado e os riscos de reidentificação são pequenos com base em métodos estatísticos geralmente aceitos.
Quais são as Alternativas às Ferramentas de Desidentificação de Dados?
Dependendo do tipo de proteção de dados que uma empresa está procurando, alternativas às ferramentas de desidentificação de dados podem ser consideradas. Por exemplo, ao determinar quando o processo de desidentificação de dados é o melhor, a mascaramento de dados pode ser uma opção melhor para empresas que desejam limitar o acesso de pessoas a dados sensíveis dentro de aplicativos. Se os dados precisarem apenas ser protegidos durante o trânsito ou em repouso, o software de criptografia pode ser uma escolha. Se dados de teste seguros para privacidade forem necessários, dados sintéticos podem ser uma alternativa.
Software de mascaramento de dados: O software de mascaramento de dados ofusca os dados enquanto retém os dados originais. A máscara pode ser removida para revelar o conjunto de dados original.
Software de criptografia: O software de criptografia protege os dados convertendo texto simples em letras embaralhadas, conhecidas como texto cifrado, que só podem ser descriptografadas usando a chave de criptografia apropriada.
Software de dados sintéticos: O software de dados sintéticos ajuda as empresas a criar conjuntos de dados artificiais, incluindo imagens, texto e outros dados do zero usando imagens geradas por computador (CGI), redes neurais generativas (GANs) e heurísticas. Dados sintéticos são mais comumente usados para testar e treinar modelos de aprendizado de máquina.
Desafios com Ferramentas de Desidentificação de Dados
Soluções de software podem vir com seu próprio conjunto de desafios.
Minimizar riscos de reidentificação: Simplesmente remover informações pessoais de um conjunto de dados pode não ser suficiente para considerar o conjunto de dados desidentificado. Identificadores pessoais indiretos — informações pessoais contextuais dentro dos dados — podem ser usados para reidentificar uma pessoa nos dados. A reidentificação pode acontecer ao cruzar um conjunto de dados com outro, destacando fatores específicos que se relacionam a um indivíduo conhecido, ou através de inferências gerais de dados que tendem a se correlacionar. Desidentificar tanto identificadores diretos quanto indiretos, introduzir ruído (dados aleatórios) e generalizar os dados reduzindo a granularidade e analisando-os em conjunto pode ajudar a prevenir a reidentificação.
Atender aos requisitos regulatórios: Muitas leis de privacidade e proteção de dados não especificam requisitos técnicos para o que é considerado dados desidentificados ou anônimos, então cabe às empresas entender as capacidades técnicas de suas soluções de software e como isso se relaciona com a adesão aos regulamentos de proteção de dados.
Como Comprar Ferramentas de Desidentificação de Dados
Levantamento de Requisitos (RFI/RFP) para Ferramentas de Desidentificação de Dados
Os usuários devem determinar suas necessidades específicas para ferramentas de desidentificação de dados. Eles podem responder às perguntas abaixo para obter uma melhor compreensão:
- Qual é o propósito comercial de buscar software de desidentificação de dados?
- Que tipo de dados o usuário está tentando desidentificar?
- A mascaramento de dados, criptografia de dados ou dados sintéticos seriam uma alternativa para seus casos de uso?
- Qual grau de anonimato é necessário?
- É informação financeira, informação classificada, informação comercial proprietária, informação pessoalmente identificável ou outros dados sensíveis?
- Eles identificaram onde estão esses armazenamentos de dados sensíveis — no local ou na nuvem?
- Quais aplicativos de software específicos esses dados são usados?
- Quais integrações de software podem ser necessárias?
- Quem dentro da empresa deve estar autorizado a visualizar dados sensíveis, e quem deve ser servido com os dados desidentificados?
Comparar Produtos de Software de Desidentificação de Dados
Crie uma lista longa
Os compradores podem visitar a categoria de Software de Desidentificação de Dados da G2, ler avaliações sobre produtos de desidentificação de dados e determinar quais produtos atendem às necessidades específicas de seus negócios. Eles podem então criar uma lista de produtos que correspondem a essas necessidades.
Crie uma lista curta
Após criar uma lista longa, os compradores podem revisar suas escolhas e eliminar alguns produtos para criar uma lista mais curta e precisa.
Conduza demonstrações
Uma vez que os compradores tenham reduzido sua busca por software, eles podem se conectar com o fornecedor para visualizar demonstrações do produto de software e como ele se relaciona com os casos de uso específicos de sua empresa. Eles podem perguntar sobre os métodos de desidentificação. Os compradores também podem perguntar sobre integrações com sua pilha tecnológica existente, métodos de licenciamento e preços — se as taxas são baseadas no número de projetos, bancos de dados, execuções, etc.
Seleção de Ferramentas de Desidentificação de Dados
Escolha uma equipe de seleção
Os compradores devem determinar qual equipe é responsável por implementar e gerenciar este software. Muitas vezes, pode ser alguém da equipe de dados. É importante ter um representante da equipe financeira no comitê de seleção para garantir que a licença esteja dentro do orçamento.
Negociação
Os compradores devem obter respostas específicas sobre o custo da licença, como ela é precificada e se o software de desidentificação de dados é baseado no tamanho do conjunto de dados, recursos ou execução. Eles devem ter em mente as necessidades de desidentificação de dados da empresa para hoje e para o futuro.
Decisão final
A decisão final se resumirá a se a solução de software atende aos requisitos técnicos, a usabilidade, a implementação, outros suportes, o retorno esperado sobre o investimento e mais. Idealmente, a equipe de dados tomará a decisão final, juntamente com a contribuição de outras partes interessadas, como equipes de desenvolvimento de software.
