Anonimización de bases de datos: herramientas y técnicas

La anonimización de base de datos es un mecanismo que garantiza la confidencialidad de la información de los individuos, a través de técnicas en las que se utiliza el cifrado, la eliminación, la sustitución o la permuta de los identificadores que permiten vincular el dato almacenado con su titular.

Se aplica en diversos sectores como el empresarial, en la investigación, en el marketing digital o en las áreas de desarrollo de software. Y dependiendo de los objetivos y necesidades de las empresas u organizaciones, se debe seleccionar la mejor opción para utilizar entre las diversas herramientas de anonimización de bases de datos.

¿Por qué utilizar la anonimización de base de datos?

El objetivo principal de la anonimización es asegurar la privacidad de los datos. Es una medida de protección de la información sensible o confidencial contra su uso indebido y el riesgo de su explotación.

Por lo tanto, al utilizar la anonimización de base de datos se está cumpliendo con las exigencias del Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en el tratamiento de la información almacenada de los ciudadanos de la UE.

Además, la aplicación de las técnicas de anonimización de bases de datos ofrecen ventajas como:

El incremento de la calidad y consistencia de los resultados,
La generación de confianza en los clientes,
La protección de cuota de mercado de la empresa,
La agilización de la comunicación entre empresas u organizaciones.

¿Qué datos deben ser anonimizados?

Cuando se administra una base de datos es importante identificar qué valores deben ser anonimizados. Realmente no todos deben ser sometidos a las técnicas para la desidentificación; existen datos que pueden conservarse sin representar ningún riesgo contra la privacidad del individuo.

Sin importar el sector en el que se desenvuelva la empresa, los datos que deben ser anonimizados son los siguientes:

Nombres
Números de los teléfonos móviles
Datos de la tarjeta de crédito (número, CVV, fecha de vencimiento y tokens)
Contraseñas
Fotografías
Dirección de la vivienda
N.º del DNI y Pasaporte

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Las técnicas de anonimización de base de datos más efectivas

Entre las técnicas de anonimización de base de datos de mayor efectividad se encuentran:

La generalización. En esta técnica se excluyen o se sustituyen algunos datos identificadores por un rango determinado, resguardando la precisión del conjunto
El enmascaramiento de datos. Consiste en ocultar los datos identificadores mediante la inserción de ciertos valores alterados. Se complementa con estrategias como el cifrado o el barajado de caracteres.
El intercambio de datos. En esta técnica de anonimización de bases de datos se permutan los valores de cierto atributo para reorganizarlos.
La seudonimización. En este método se reemplazan los datos identificadores por valores falsos (seudónimos), protegiendo la precisión estadística.
La perturbación de datos. Consiste en la modificación de los datos personales introduciendo ruido (datos aleatorios) o empleando técnicas de redondeo.
Los datos sintéticos. Es una técnica en la que se crean conjuntos de datos de manera algorítmica, en base a los patrones que se obtienen de los valores

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Buenas prácticas en anonimización de datos

Siguiendo las siguientes prácticas se puede obtener una base de datos anonimizada precisa y confiable:

Controlar de manera automatizada los datos que capta, almacena y utiliza la empresa u organización, con el fin de conocer el tipo de información confidencial que se debe anonimizar y después clasificarla, evitando el error humano.
Auditar el uso que se realiza de los datos. Saber cómo se utiliza y para qué se utiliza la información facilita determinar las técnicas de anonimización de bases de datos que se deben adoptar.
Establecer el marco legal que debe cumplir la base de datos anonimizada. De esta manera se determinan los estándares a cumplir. Por ejemplo, si los datos personales corresponden a individuos que residen en California (EE. UU.), la plataforma que se emplee debe garantizar el cumplimiento de la CCPA.
Evaluar la capacidad de las herramientas de anonimización de bases de datos empleadas, en relación con los requisitos legales, el tipo de dato personal a desidentificar y el uso actual y futuro de la información.

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Herramientas de anonimización de base de datos

En el mercado se encuentran diversas herramientas de anonimización de bases de datos:

Amnesia. Es un motor de anonimización de código abierto que utiliza técnicas de k-anonimato.
ARX. Es una herramienta de anonimización de bases de datos que trabaja con modelos estadísticos para analizar los riesgos de privacidad.
g9 Anonymizer. Puede programarse para múltiples técnicas, como el enmascaramiento o la inclusión de ruido estadístico.

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La importancia de tener una base de datos anonimizada

Tener una base de datos anonimizada ayuda a proteger la información personal que pueda servir para identificar (PII) o vincular al titular, a cumplir con las normativas legales de privacidad de datos y a evitar la fuga de datos.

Además, una base de datos anonimizada permite compartir los datos con terceros, tal como pueden necesitarlo las organizaciones de la administración pública, los hospitales y las profesiones como la contaduría o la abogacía.

¿Cómo puede ayudarte Pangeanic a proteger sus datos?

En Pangeanic hemos desarrollado nuestra propia herramienta de anonimización de bases de datos impulsada por la inteligencia artificial Pangea Masker, que cumple con los diversos estándares de privacidad (GDRP, HIPAA, APPI y CCPA/CPRA) y posee la capacidad de enmascarar y traducir.

Pangea Masker ofrece la posibilidad de identificar de manera automática la información personal que sirve de identificador del individuo y de sustituir los datos sensibles y confidenciales a través de diversas técnicas de anonimización de bases de datos.

También lideramos el proyecto de anonimización de código abierto MAPA, dirigido a las administraciones públicas.

Nuestro servicio de anonimización puede aplicarse al comercio electrónico, a los servicios jurídicos, a las compañías de seguros y al sector financiero, médico, farmacéutico y gubernamental.

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