Anonimización de Datos
¿Qué es la Anonimización de Datos?
La anonimización de datos es el proceso mediante el cual se modifica la información para que no pueda vincularse con una persona específica. Esto se logra eliminando o modificando la información personal identificable (IPI), como el nombre, dirección, número de seguridad social y otros identificadores específicos. Las organizaciones pueden seguir obteniendo conocimientos y analizar sin revelar las identidades de los individuos a través de la anonimización de datos.
Concepto y Propósito
La anonimización de datos se define como el acto de cambiar o transformar los datos de manera que sea imposible vincularlos a una persona específica. El objetivo de la anonimización es proteger la privacidad de los sujetos de los datos al inhibir su identificación a partir de los datos. Esto es especialmente crítico en casos donde la información es confidencial, como archivos médicos, operaciones financieras o información de clientes. Mediante la anonimización de datos, las organizaciones pueden extraer información útil y analizarla asegurando que la privacidad no se vea comprometida.
El proceso de anonimización de datos implica la eliminación o sustitución de cualquier información personal identificable que podría identificar potencialmente a un individuo específico. Esto abarca desde nombres, direcciones, números de seguridad social, números de teléfono, direcciones de correo electrónico y cualquier otro identificador único. Los datos se vuelven indistinguibles al remover los identificadores, y se corta la conexión con los individuos reales. No obstante, la anonimización de datos no garantiza completamente el anonimato, dada la posibilidad de re-identificación aplicando diversas técnicas.
Visión General del Proceso de Anonimización
Marcos regulatorios como el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD) en la Unión Europea y la Ley de Portabilidad y Responsabilidad de Seguros de Salud (HIPAA) en Estados Unidos están diseñados para proporcionar directrices específicas sobre la anonimización de datos.
La anonimización de datos es clave para la transferencia transfronteriza de datos y el análisis. Permite a las organizaciones recopilar, analizar e intercambiar información sin infringir la normativa sobre privacidad.
La anonimización es especialmente crucial para los historiales médicos, ya que contienen información personal que puede causar daños masivos a las personas si se divulga. Por ello, es necesario eliminar toda la información identificable, incluidos los nombres, direcciones, números de la seguridad social y números de historias clínicas de los pacientes. Además, los indicadores indirectos, como la edad, el sexo y algunas enfermedades médicas, podrían generalizarse o suprimirse también para garantizar la privacidad.
Potenciales Riesgos de la Anonimización
Uno de los mayores peligros de la anonimización es el riesgo de reidentificación, en el que un conjunto de datos anónimos puede ser desanonimizado y conectado de nuevo al individuo al que pertenece.
La desanonimización de datos puede abarcar diferentes capacidades, como por ejemplo
- la vinculación de datos requiere cotejar y vincular múltiples conjuntos de datos para identificar identificadores comunes con el fin de reidentificar los datos anonimizados;
- los ataques de inferencia se basan en inferir información sensible sobre individuos debido a patrones y correlaciones en el conjunto de datos;
- la información externa se denomina conocimiento de fondo, que lleva a identificar a un individuo por los datos.
Las organizaciones suelen utilizar la seudonimización como escudo adicional contra estos riesgos. La seudonimización consiste en sustituir la información auténtica por seudónimos o marcadores de posición, de modo que resulte más difícil reconocer a las personas por su nombre. Los métodos de seudonimización, incluidos la tokenización y el cifrado, se utilizan a menudo para proteger la privacidad de los datos personales durante el análisis.
Técnicas de Anonimización de Datos
La anonimización de datos se puede lograr de varias maneras, todas diseñadas para lograr el propósito específico de asegurar la privacidad. Los métodos más comunes de anonimización son la generalización, supresión, anatomización, permutación y perturbación.
| Tipo de anonimización | Descripción de la técnica | Ejemplo |
|---|---|---|
| Enmascaramiento de datos | Oculta los valores originales con otros modificados | Sustitución de caracteres sensibles de un texto por símbolos como «*» o «x»; por ejemplo, enmascaramiento de parte de un número de la seguridad social en registros de clientes |
| Seudonimización | Sustituye los identificadores privados por seudónimos | Sustitución de «John Smith» por «Mark Spencer» en un conjunto de datos para mantener la privacidad al tiempo que se conserva la utilidad de los datos para el análisis |
| Generalización | Sustituye la información detallada por categorías más amplias | Modificación de edades específicas en intervalos de edad, como convertir «25» en «20-30», para anonimizar los datos de edad conservando su utilidad para el análisis demográfico |
| Intercambio de datos (permutación) | Reorganiza los valores de los datos dentro de un conjunto de datos | Barajar o permutar valores de atributos como la fecha de nacimiento entre filas interrumpe el vínculo directo con los individuos |
| Perturbación de datos | Añade ruido aleatorio o ligeras alteraciones a los datos | El redondeo de cifras, como ajustar ligeramente las cifras de ingresos, impide la identificación exacta |
| Datos sintéticos | Genera datos artificiales basados en patrones de datos reales | Se utiliza en lugar de conjuntos de datos sensibles para la investigación o el entrenamiento de modelos de aprendizaje automático sin comprometer la privacidad individual |
Al integrar diferentes técnicas e implementar mecanismos de privacidad, las organizaciones pueden obtener los datos requeridos anonimizados para retener la utilidad de los datos con fines de investigación.
Referencias
- ISO 25237:2017 Health informatics – Pseudonymization. ISO. 2017. p. 7.
- “Data anonymization”. The Free Medical Dictionary.
- “De-anonymization”. Whatis.com.
- “Opinion 05/2014 on Anonymisation Techniques” (PDF). EU Commission. 10 de abril de 2014.
- Data anonymization – Wikipedia
- What is Data Anonymization | Pros, Cons & Common Techniques | Imperva
- What is Data Anonymization | Techniques, Pros, Cons, and Use Cases