Desidentificación de Datos
Las violaciones de datos pueden llevar a pérdidas financieras, daño a la reputación y erosión de la confianza del cliente. Para mitigar estos riesgos, las organizaciones deben implementar medidas de seguridad de datos robustas. Uno de los métodos más efectivos es la desidentificación de datos, particularmente el método Safe Harbor.
Definición de la Desidentificación
La desidentificación de datos es un proceso que implica eliminar o transformar información de identificación personal de un conjunto de datos.
Al romper el vínculo entre los datos y el individuo al que pertenecen, la desidentificación hace posible usar y compartir datos sin comprometer la privacidad.
Esta técnica es especialmente relevante en industrias que manejan información sensible, como la salud, las finanzas y el gobierno.
La desidentificación de datos no está limitada a un sector o regulación específica.
La desidentificación es importante para que las organizaciones cumplan con estándares de privacidad como HIPAA, CCPA, CPRA y GDPR.
El Método Safe Harbor de Desidentificación
El método Safe Harbor es un enfoque específico para la desidentificación de datos delineado en la Norma de Privacidad de HIPAA.
Implica eliminar 18 identificadores específicos de la información de salud protegida (PHI) para crear datos desidentificados.
Estos identificadores incluyen nombres, fechas, información de contacto y números o códigos identificativos únicos.
Las organizaciones pueden usar el método Safe Harbor para proteger los datos de identificar a individuos específicos. Este método asegura que incluso cuando se combina con otra información, los datos restantes no pueden ser usados para identificar a un individuo específico.
Después de desidentificar los datos usando este método, ya no se consideran PHI. Esto significa que no están sujetos a las mismas reglas estrictas sobre cómo pueden ser usados o compartidos.
El método Safe Harbor ayuda a las organizaciones a seguir las reglas de HIPAA al proporcionarles una forma clara de desidentificar datos.
Asegura que los datos desidentificados sean completamente anónimos. Se pueden usar estos datos de manera segura para la investigación y el intercambio con terceros.
Beneficios de la Desidentificación
Implementar la desidentificación de datos, particularmente usando el método Safe Harbor, ofrece varias ventajas a las organizaciones.
Primero, ayuda a proteger la información personal al reducir el riesgo de que se filtre en caso de una violación de datos. Esto significa que los datos sensibles de las personas se mantienen seguros. También garantiza que la información confidencial permanezca privada. En general, ayuda a mantener la seguridad de los datos personales.
Los datos desidentificados son menos atractivos para los atacantes y pueden limitar el daño potencial causado por un incidente de seguridad.
La desidentificación también permite a las organizaciones compartir datos más libremente con partes externas, como investigadores, socios y proveedores de servicios.
Las organizaciones pueden colaborar y obtener insights de los datos sin compartir información personal. Esto les ayuda a evitar violar regulaciones de privacidad y mantener la confianza de sus clientes. Compartir datos sin revelar información personal permite a las organizaciones trabajar juntas de manera efectiva. De esta manera, pueden beneficiarse de los datos de cada uno sin comprometer la privacidad.
En el sector sanitario, los datos desidentificados han sido fundamentales para avanzar en la investigación médica y mejorar la atención al paciente.
Los científicos pueden estudiar grandes grupos de registros médicos anónimos. Pueden encontrar tendencias y desarrollar nuevos tratamientos. También pueden usar los datos para tomar decisiones que mejoren la salud pública.
La desidentificación permite estos avances mientras protege la privacidad del paciente.
Ejemplo:
Un hospital quiere compartir datos de pacientes con una institución de investigación para estudiar la efectividad de un nuevo medicamento.
El hospital puede desidentificar los registros de los pacientes usando el método Safe Harbor. Esto implica eliminar todos los 18 identificadores de los registros. Al hacer esto, se vuelve imposible rastrear los datos hasta individuos específicos.
La institución de investigación puede entonces analizar los datos desidentificados para sacar conclusiones sobre la eficacia del medicamento sin comprometer la privacidad de los pacientes.
Desidentificación de Datos vs. Enmascaramiento de Datos
La desidentificación de datos y el enmascaramiento de datos a menudo se usan indistintamente, pero hay algunas diferencias entre los dos conceptos.
La desidentificación elimina información personal, mientras que el enmascaramiento de datos reemplaza datos sensibles con valores realistas.
Las técnicas de enmascaramiento de datos incluyen el cifrado, la sustitución y la mezcla de datos.
Estos métodos mantienen la información importante segura mientras mantienen la estructura y el formato original de los datos intactos. Esto los hace utilizables para pruebas, desarrollo y otros propósitos no relacionados con la producción.
La desidentificación de datos es cuando los datos se separan de los individuos para que no puedan vincularse a una persona específica. Este proceso asegura que la información permanezca anónima. Es importante para proteger la privacidad y la confidencialidad.
La desidentificación a menudo se utiliza cuando es necesario compartir o analizar datos para propósitos distintos del uso interno. Esto puede incluir investigación o colaboración con partes externas.
Ejemplo:
Una institución financiera quiere usar datos de clientes para entrenar un nuevo algoritmo de detección de fraudes.
La institución usa el enmascaramiento de datos para proteger la información del cliente. Esto implica reemplazar detalles sensibles como nombres y números de cuenta con valores falsos realistas. Esto ayuda a mantener la información segura contra el acceso no autorizado.
Los datos enmascarados tienen la misma estructura y propiedades estadísticas que los datos originales. Esto permite al algoritmo aprender de ellos sin exponer información real de los clientes.
Implementación de la Desidentificación de Datos
Aunque la desidentificación de datos puede parecer una tarea desalentadora, no es necesario que sea complicada.
Las organizaciones pueden comenzar identificando los elementos de datos que necesitan ser desidentificados basándose en las regulaciones aplicables y el propósito de los datos.
Después de seleccionar un método de desidentificación, como el método Safe Harbor, asegúrese de aplicarlo a todos sus conjuntos de datos.
Para asegurar la efectividad de la desidentificación, las organizaciones deben evaluar regularmente su panorama de datos y actualizar sus procesos de desidentificación según sea necesario.
También deben implementar medidas de seguridad sólidas para proteger los datos desidentificados contra el acceso no autorizado y el uso indebido.
Ejemplo:
Una agencia de marketing quiere analizar datos de clientes de múltiples clientes para identificar tendencias de la industria.
Para cumplir con las regulaciones de privacidad, la agencia implementa un proceso de desidentificación utilizando el método Safe Harbor.
La empresa elimina 18 piezas de información de los datos de los clientes para crear un conjunto de datos seguro. Luego se puede analizar y compartir este conjunto de datos con los clientes.
La agencia también implementa controles de acceso y cifrado para proteger los datos desidentificados del acceso no autorizado.
Conclusión
En conclusión, la desidentificación de datos es una herramienta poderosa para proteger la información sensible mientras permite que las organizaciones aprovechen sus activos de datos.
El método Safe Harbor proporciona un enfoque claro y confiable para desidentificar datos, particularmente en el sector de la salud.
Al eliminar identificadores específicos, las organizaciones pueden proteger la privacidad individual, cumplir con las regulaciones y compartir datos de manera más libre para la investigación y la colaboración.
A medida que los datos continúan desempeñando un papel cada vez más crítico en el paisaje digital actual, implementar prácticas efectivas de desidentificación de datos será aún más esencial.
Las empresas que prioricen la seguridad y la privacidad de los datos disminuirán los riesgos y construirán confianza con los clientes y socios. Esta confianza es esencial para mantener relaciones sólidas y una reputación positiva en la industria. Al proteger la información sensible, las empresas pueden demostrar su compromiso con la protección de los intereses de aquellos con quienes trabajan. Este enfoque beneficia tanto a la empresa como ayuda a crear un entorno de negocios más seguro y confiable.
Al adoptar la desidentificación de datos, las organizaciones pueden desbloquear el valor de sus datos mientras aseguran la protección de la privacidad individual.
