US-Postleitzahl, Zufälliges Datum und Zufällige Datums- und Uhrzeit-Dynamische Maskierungsmethoden für die HIPAA-Konformität
Das Hauptziel ist es, zeitaufwändige Dinge für unsere Kunden einfacher und weniger anstrengend zu machen. Hier erfahren Sie mehr über unsere neuen dynamischen Maskierungsmethoden, die für Kunden verwendet werden können, die die HIPAA einhalten müssen.
HIPAA ist eine der komplexesten Compliance-Verfahren. Es schützt sensible Patienteninformationen und hat Datenschutz- und Sicherheitsregeln, die eingehalten werden müssen. DataSunrise hat bereits eine Compliance-Lösung für HIPAA. Und jedes Mal versuchen wir, unser Produkt in verschiedenen Aspekten zu verbessern. In der Version 8.2 von DataSunrise haben wir eine Verbesserung in der dynamischen Datenmaskierung vorgenommen, die für die HIPAA-Konformität nützlich sein wird, insbesondere für die De-Identifikation sensibler Daten.
Einer der Abschnitte der Datenschutzregelung legt den Standard für die De-Identifikation geschützter Gesundheitsinformationen fest. Dieser Abschnitt enthält zwei zugelassene Methoden: Expert Determination und Safe Harbor. Die Expert Determination-Methode bezieht sich auf die Anwendung statistischer oder wissenschaftlicher Prinzipien zum Datenschutz. Aber Safe Harbor verlangt die Entfernung verschiedener Arten von Identifikatoren. Beide Methoden gewähren minimale Risiken der individuellen Identifikation.
Wir werden über die Safe Harbor-Methode sprechen und wie DataSunrise helfen kann, Elemente der in dieser Methode beschriebenen Daten zu de-identifizieren.
Die Safe Harbor-Methode
Die Safe Harbor-Methode der De-Identifikation definiert, welche Art von eindeutigen Identifikatoren der Information einer Person entfernt werden müssen, um Schutzzwecke gemäß HIPAA-Konformität zu erfüllen. Die kompliziertesten Optionen sind das Ändern der Postleitzahlen und Daten unter bestimmten Bedingungen.
Wie Sie vielleicht wissen, fordert Safe Harbor, die Änderungen in den Postleitzahlen entsprechend der Anzahl der Menschen umzusetzen. Wenn die geografischen Einheiten, die durch die Kombination aller Postleitzahlen mit den gleichen drei Anfangsziffern gebildet werden, mehr als 20.000 Menschen enthalten, sollten Sie nur die letzten beiden Ziffern ändern. Die ersten drei können gleich bleiben.
Wenn die geografischen Einheiten 20.000 oder weniger Menschen enthalten, sollten Sie die ersten drei Ziffern der Postleitzahlen zusammen mit den letzten beiden Ziffern ändern.
DataSunrise bietet eine dynamische Maskierungsmethode, die Ihnen helfen wird, dieses Problem zu lösen. Mit der neuen Maskierungsmethode können Sie Postleitzahlen gemäß den oben genannten Anforderungen maskieren, ohne zusätzliche Maßnahmen zu ergreifen. Sie müssen nur eine dynamische Maskierungsregel erstellen und die US-Postleitzahl-Maskierungsmethode auswählen. Die zu löschenden Zahlen werden mit Nullwerten maskiert. Am Ende werden die maskierten Daten so aussehen:
select * from public.ziptable2; zipcolumnreal | zipcolumnmasked ---------------+----------------- 00659 | 00600 03602 | 00000 00544 | 00500 63013 | 63000
Eine weitere Anforderung von Safe Harbor ist, dass Sie alle Datenelemente außer dem Jahr entfernen müssen, wenn diese Informationen mit der Person in Verbindung gebracht werden können. Es kann sich um ein Geburtsdatum, ein Aufnahmedatum, ein Entlassungsdatum und andere handeln. Wenn die Person älter als 89 Jahre ist, sollten alle Daten einschließlich des Jahres auf das Niveau von 90 Jahren geändert werden, unabhängig davon, ob die Person älter ist.
Wir haben zwei verschiedene dynamische Maskierungsmethoden implementiert, um diese Probleme zu lösen. Die erste ist Zufälliges Datum mit konstantem Jahr:
select * from public.datetable2; datecolumnreal | datecolumnmasked ----------------+------------------ 1989-01-08 | 1989-08-25 1920-01-08 | 1932-09-22 2010-09-25 | 2010-07-14 2005-12-21 | 2005-04-08 2002-11-06 | 2002-05-07
Die zweite ist Zufällige Datums- und Uhrzeit mit konstantem Jahr:
select * from public.datetimetable;
datetimecolumnreal | datetimecolumnmasked
-------------------------------+-------------------------------
1989-01-21 06:50:48.552538-08 | 1989-10-22 03:08:28.887081-07
2016-09-27 11:49:23.133797-07 | 2016-08-09 01:20:38.652411-07
1989-06-07 10:28:28.159594-07 | 1989-05-31 12:29:09.773088-07
Mit Hilfe von DataSunrise können Sie daher sensible Daten gemäß der Safe Harbor-Methode ohne zusätzliche Aktionen, Zeit und Ressourcen verbergen. Probieren Sie diese neuen dynamischen Maskierungsmethoden aus und bleiben Sie konform mit den nationalen und internationalen Compliance-Verfahren.
