La protección de la privacidad sigue siendo uno de los aspectos claves en la digitalización de empresas. Por este motivo se recurre a procesos como la anonimización por el cual se realiza un tratamiento de los datos para que no se puedan usar para identificar a una persona física determinada. Es un grupo de técnicas que consigue que la información se pueda intercambiar, gestionar o usar de manera segura.
La Agencia Española de Protección de Datos ha realizado una guía sobre la anonimización y sus aplicaciones. Es un documento que resulta realmente útil para conocer a fondo este proceso que sirve para la protección de los datos. En STD también queremos ayudarte y te vamos a indicar las 10 claves imprescindibles que debes conocer si quieres entender la anonimización de la información.
Un proceso que se considera irreversible
En principio, la anonimización de datos se aplica para que no se pueda realizar ningún tipo de reidentificación. Esto quiere decir que la información resultante que recibe el destinatario no se podrá usar para volver a reproducir los registros originales.
Si se mantiene algún tipo de vinculación con los datos originales de manera que exista alguna manera de revertirlos estaríamos ante otro proceso conocido como seudonimización.
Distintos grados de anonimización de datos
Durante este tratamiento la información original se va reduciendo y va perdiendo precisión. Por eso se debe buscar un equilibrio entre la utilidad de conjunto de datos que se quiere transmitir y el peligro de se revertidos. Se pueden aplicar distintos niveles de armonización en base al objetivo que se quiere cumplir y el destinatario que va a recibir los datos.
La naturaleza legal de los datos anonimizados
La anonimización crea un conjunto de datos que ya no se consideran personales. Por este motivo ya no les sería de aplicación el RGPD en la medida que ya no se pueden usar para identificar personas. Sí se les aplicaría otras normas relacionadas con la salud pública, seguridad nacional, infraestructuras, etc.
Tratamiento de identificadores directos e indirectos
Para realizar una anonimización es necesario realizar una eliminación de los identificadores directos (por ejemplo, los nombres) que son los que pueden relacionar una información con un individuo. También se deben retirar los identificadores indirectos que permitan la vinculación a la persona mediante la combinación con otro grupo de datos.
La deducción de información a partir de datos anonimizados
Para realizar este tipo de tratamientos de datos también se debe tener en cuenta toda la información que se puede inferir de los datos anonimizados. Por ejemplo, si la información aparecía en un orden determinado, este se puede usar para saber que el dato que falta. Por eso puede ser interesante cambiar ese orden para evitar ese tipo de deducciones o inferencias.
Las herramientas que se aplican para la anonimización
La anonimización se realiza mediante un software especialmente diseñado para ello y que aplica distintas técnicas. En el mercado se pueden encontrar distintas opciones que permiten la realización de este tratamiento de los datos.
La k-anonimidad como método de cuantificación
Existe una manera de establecer cuál es el grado de la anonimización de datos conseguida mediante lo que se conoce como k-anonimidad. Lo que se hace establecer un valor mínimo que se suele dominar “k” y que se refiere en conseguir que exista un mayor número posible de individuos tenga valores idénticos en el conjunto de la información. Así se hace mucho más difícil una posible identificación.
Cómo compartir la información
La anonimización de datos se aplica cuando la información debe ser compartida. En ella intervienen tanto el emisor como el destinatario. Ambas partes deben conocer las técnicas que se usan y los principios que se han aplicado.
Las técnicas aplicadas para la anonimización
Existen varias maneras de realizar este tratamiento de los datos:
Supresión de registros. Consiste en la eliminación de registros del conjunto de la información.
Intercambio. Se trata de reorganizar los datos para que no vincule a los registros originales.
Generalización. Se disminuye la precisión de los datos de forma voluntaria.
Enmascaramiento de caracteres. Se sustituyen, por ejemplo, letras por símbolos.
Agregación. Una serie de datos se presentan de manera resumida.
Perturbación. Los datos originales se modifican para que sean ligeramente diferentes.
Siempre mejor si se realiza con el debido asesoramiento
Una de las mejores modos de garantizar una correcta anonimización de datos es contar con el asesoramiento de un experto. Así podrá realizar este tratamiento de la información con total confianza y seguridad.
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