En un mundo cada vez más tecnológico, hiperconectado e impulsado por los datos, la necesidad de proteger la información personal se ha vuelto fundamental debido a la preocupación que genera la vulneración o filtración de datos personales o información sensible. En ese sentido, la anonimización de datos emerge como una importante técnica para salvaguardar la privacidad de las personas sin comprometer el valioso conocimiento que se puede extraer de grandes conjuntos de información.
En este artículo te explicamos qué es la anonimización de los datos, cómo funciona y en qué situaciones se utiliza.
¿Qué es?:
La anonimización de datos es un proceso que convierte la información personal identificable (datos personales) en un formato que impide asociarlos con una persona específica. Este proceso altera o elimina cualquier dato que pueda usarse para volver a identificar a la persona, incluso si se combina con otras fuentes de información. El propósito de la anonimización es asegurar que la conexión entre los datos y la persona original se pierda de manera definitiva e irreversible para proteger la confidencialidad de su identificación y la privacidad de sus datos.
¿Cómo funciona?:
Actualmente existen distintas técnicas y enfoques para lograr la anonimización de los datos, la elección depende del tipo de información y el nivel de riesgo de reidentificación que se desee mitigar. Algunas estrategias comunes incluyen:
- Generalización/Agregación: Agrupa datos o reduce su precisión, por ejemplo, en lugar de registrar la edad exacta de una persona se registra un rango de edad (30 a 40 años), o en lugar de registrar una ubicación precisa se utiliza una región geográfica más amplia (Bogotá).
- Supresión: Elimina directamente atributos identificativos de los registros como nombres, números de identificación, direcciones de correo electrónico o números de teléfono.
- K-Anonimidad: Asegura que cada registro individual dentro de un conjunto de datos sea indistinguible de al menos otros k-1 registros, lo que significa que al observar un conjunto de atributos que podrían usarse para la re-identificación (atributos cuasi-identificadores), no se podría señalar a una sola persona sino a un grupo más amplio. Por ejemplo, en vez de registrar: María, 32 años, mujer, Usaquén, diabetes; se registraría: 30 a 40 años, mujer, Bogotá, diabetes.
- L-Diversidad: Busca solucionar el problema de la homogeneidad en los atributos sensibles dentro de un grupo k-anónimo. Para un grupo de registros que comparten los mismos cuasi-identificadores, la L-diversidad requiere que al menos exista 1 valor bien representado distinto para el atributo sensible. Por ejemplo: en lugar de registrar: María, 32 años, mujer, Usaquén, diabetes; se registraría: 30 a 40 años, mujer / hombre, Bogotá / zona norte, diabetes.
- Privacidad diferencial: Agrega «ruido» aleatorio a los datos o a los resultados de las consultas sobre los datos, garantizando que la inclusión o exclusión de cualquier individuo en el conjunto de datos no afecte significativamente el resultado de un análisis, haciendo casi imposible inferir si un individuo específico hace parte o no del conjunto de datos. Por ejemplo: en lugar de registrar: María, 32 años, mujer, Usaquén, diabetes; se registraría: 32 años, Chapinero y el resultado de búsqueda podría afirmar que en este sector de Bogotá viven 3 mujeres con diabetes (aunque realmente podrían ser 2 o 4).
¿En qué casos se utiliza?:
- Investigación científica: Permite estudiar enfermedades, la eficacia de tratamientos, analizar tendencias epidemiológicas o investigar causas de patologías a través del historial clínico de pacientes sin necesidad de revelar sus nombres o información personal que los identifique.
- Análisis estadístico: Facilita el análisis de patrones de población, movimientos migratorios, comportamientos del consumidor o tendencias sociales a partir de encuestas o datos sin revelar quién es cada individuo.
- Compartición de datos entre organizaciones: Intercambia datos e información personal entre socios, proveedores, empresas, universidades, entidades públicas y bancarias entre otras, para realizar actividades de desarrollo de productos, servicios o colaboración sin exponer la privacidad e identificación de las personas.
- Cumplimiento normativo: Almacena o procesa datos sin incurrir en ilegalidades o filtraciones de la información sensible de los individuos pertenecientes al grupo de datos.
- Mejora de productos y servicios: Permite identificar mejoras, optimizar la experiencia de usuario o desarrollar nuevas funcionalidades de productos y servicios a partir de la información suministrada por usuarios reales sin exponer su identidad ni rastrear su comportamiento.
Dato adicional:
Anonimizar los datos personales va más allá de borrar los nombres de los individuos, pues información indirecta como edad, zona geográfica, historial médico, entre otros, podría ser combinada para reidentificar a una persona, por lo que antes de iniciar un proceso de anonimización de los datos es vital evaluar el riesgo de identificación, reidentificación y aplicar técnicas robustas como la generalización, supresión o privacidad diferencial según el contexto.
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