Anonymisation des Données
Qu’est-ce que l’Anonymisation des Données ?
L’anonymisation des données est le processus par lequel les données sont modifiées de manière à ce qu’elles ne puissent être liées à une personne spécifique. Cela est accompli en éliminant ou modifiant les informations personnellement identifiables (IPI), telles que le nom, l’adresse, le numéro de sécurité sociale et d’autres identificateurs spécifiques. Les organisations peuvent toujours obtenir des insights et analyser sans révéler l’identité des individus grâce à l’anonymisation des données.
Concept et Objectif
L’anonymisation des données est définie comme l’acte de changer ou de transformer les données de manière à ce qu’il soit impossible de les lier à une personne spécifique. L’objectif de l’anonymisation est de protéger la vie privée des sujets des données en empêchant leur identification à partir des données. Ceci est particulièrement crucial dans les cas où les informations sont confidentielles, comme les dossiers médicaux, les opérations financières ou les informations clients. Par l’anonymisation des données, les organisations peuvent toujours extraire des informations utiles et les analyser tout en assurant que la vie privée n’est pas compromise.
Le processus d’anonymisation des données signifie la suppression ou le remplacement de toute information personnellement identifiable qui pourrait potentiellement identifier un individu spécifique. Cela englobe tout, des noms, des adresses, des numéros de sécurité sociale, des numéros de téléphone, des adresses e-mail et tout autre identifiant unique. Les données sont rendues indistinctes en supprimant les identificateurs, et la connexion aux individus réels est coupée. Néanmoins, l’anonymisation des données ne garantit pas complètement l’anonymat, étant donné la possibilité de ré-identification en appliquant diverses techniques.
Vue d’Ensemble du Processus d’Anonymisation
Les cadres réglementaires tels que le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) dans l’Union Européenne et le Health Insurance Portability and Accountability Act (HIPAA) aux États-Unis sont conçus pour fournir des directives spécifiques sur l’anonymisation des données.
L’anonymisation des données est essentielle pour les transferts de données et les analyses transfrontalières. Elle permet aux organisations de collecter, d’analyser et d’échanger des informations sans enfreindre les réglementations en matière de protection de la vie privée.
L’anonymisation est particulièrement cruciale pour les dossiers médicaux, car ils contiennent des informations personnelles qui peuvent causer des dommages considérables aux personnes si elles sont divulguées. Il est donc nécessaire de supprimer toutes les informations identifiables, y compris les noms des patients, les adresses, les numéros de sécurité sociale et les numéros de dossiers médicaux. En outre, les indicateurs indirects, tels que l’âge, le sexe et quelques maladies, peuvent être généralisés ou supprimés pour garantir la protection de la vie privée.
Risques Potentiels de l’Anonymisation
L’un des principaux dangers de l’anonymisation est le risque de réidentification, c’est-à-dire qu’un ensemble de données anonymes peut être désanonymisé et relié à la personne à laquelle il appartient.
La désanonymisation des données peut englober différentes capacités, telles que
- l’établissement de liens entre les données nécessite la mise en correspondance et l’établissement de liens entre plusieurs ensembles de données afin d’identifier les identifiants communs permettant de ré-identifier les données anonymes ;
- les attaques par inférence sont basées sur la déduction d’informations sensibles sur des individus en raison de schémas et de corrélations dans l’ensemble de données ;
- les informations externes sont appelées « connaissances de base » et permettent d’identifier une personne à partir des données.
Les organisations utilisent souvent la pseudonymisation comme un bouclier supplémentaire contre ces risques. La pseudonymisation implique la substitution des informations authentiques par des pseudonymes ou des marqueurs de position afin qu’il devienne plus difficile de reconnaître les individus par leur nom. Les méthodes de pseudonymisation, y compris la tokenisation et le chiffrement, sont souvent utilisées pour protéger la confidentialité des données personnelles lors de l’analyse.
Techniques d’Anonymisation des Données
L’anonymisation des données peut être réalisée de plusieurs manières, toutes conçues pour atteindre l’objectif spécifique d’assurer la confidentialité. Les méthodes d’anonymisation les plus courantes sont la généralisation, la suppression, l’anatomisation, la permutation et la perturbation.
| Type d’anonymisation | Description de la technique | Exemple d’application |
|---|---|---|
| Masquage des données | Masque les valeurs originales par des valeurs modifiées | Remplacement des caractères sensibles d’un texte par des symboles tels que « * » ou « x », par exemple, masquage d’une partie du numéro de sécurité sociale dans les dossiers des clients |
| Pseudonymisation | Remplacement des identifiants privés par des pseudonymes | Remplacer « John Smith » par « Mark Spencer » dans un ensemble de données afin de préserver la vie privée tout en conservant l’utilité des données pour l’analyse |
| Généralisation | Remplace les informations détaillées par des catégories plus larges | Modifier des âges spécifiques en fourchettes d’âge, comme transformer « 25 » en « 20-30 », afin d’anonymiser les données relatives à l’âge tout en conservant l’utilité des données pour l’analyse démographique |
| Échange de données (permutation) | Réarrange les valeurs des données au sein d’un ensemble de données | La permutation des valeurs d’attributs tels que la date de naissance entre les lignes perturbe le lien direct avec les individus |
| Perturbation des données | Ajout d’un bruit aléatoire ou de légères modifications aux données | L’arrondissement des chiffres, comme l’ajustement des revenus, empêche l’identification exacte |
| Données synthétiques | Génère des données artificielles basées sur des modèles de données réels | Utilisé à la place d’ensembles de données sensibles pour la recherche ou la formation de modèles d’apprentissage automatique sans compromettre la vie privée |
En intégrant différentes techniques et en mettant en œuvre des mécanismes de confidentialité, les organisations peuvent obtenir les données nécessaires anonymisées pour conserver l’utilité des données à des fins de recherche.
Verweise
- 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 avril 2014.
- Data anonymization – Wikipedia
- What is Data Anonymization | Pros, Cons & Common Techniques | Imperva
- What is Data Anonymization | Techniques, Pros, Cons, and Use Cases