Seudonimización

En el mundo impulsado por datos de hoy en día, las organizaciones recopilan y almacenan grandes cantidades de información sensible en bases de datos y almacenes de datos. Con el creciente enfoque en la privacidad y seguridad de los datos, es crucial implementar medidas efectivas para proteger estos datos del acceso no autorizado y el uso indebido. Una técnica de este tipo es la seudonimización, que ha ganado una atención significativa en los últimos años.

¿Qué es la Seudonimización?

La seudonimización es una técnica de protección de datos que implica reemplazar la información personal identificable (PII) con un seudónimo. Un seudónimo es un identificador único que enlaza los datos modificados con los datos originales. El objetivo de esta protección de datos es minimizar la probabilidad de fugas de datos. Esto protege la privacidad de las personas cuya información contiene la base de datos.

El término “seudonimización” deriva de las palabras griegas “pseudes” (falso) y “onoma” (nombre), que juntas significan “nombre falso”. Esto describe cómo las personas pueden reemplazar identidades reales con otras falsas. Pero las autoridades aún pueden identificar los datos cuando sea necesario.

¿Cuál es la diferencia con el enmascaramiento?

El enmascaramiento de datos y la seudonimización son técnicas utilizadas para proteger datos sensibles, pero sirven para propósitos ligeramente diferentes y tienen características distintas:

Enmascaramiento de Datos

Propósito: El propósito principal del enmascaramiento de datos es ocultar los datos originales con datos modificados, pero realistas. Se utiliza típicamente en entornos no productivos donde los datos reales no son necesarios, como durante pruebas de software o con fines analíticos.

Técnica: El enmascaramiento de datos implica reemplazar datos sensibles con datos ficticios o mezclados, preservando el formato y las características de los datos originales. Técnicas comunes incluyen la sustitución (por ejemplo, reemplazar nombres con marcadores genéricos), el desordenamiento (reordenar datos aleatoriamente) y la encriptación.

Ejemplo: En una base de datos utilizada para pruebas, los números de tarjetas de crédito pueden ser reemplazados con números de tarjetas ficticias que siguen el mismo formato, pero no son reales.

Seudonimización

Propósito: La seudonimización implica reemplazar la información identificativa con seudónimos o identificadores artificiales. Su propósito principal es desidentificar los datos, haciendo más difícil atribuirlos a una persona específica sin información adicional.

Técnica: A diferencia del enmascaramiento de datos, que a menudo conserva el formato de los datos originales, la seudonimización típicamente implica reemplazar la información identificativa con tokens irreversibles o identificadores únicos. Su objetivo es prevenir la reidentificación mientras permite que los datos se utilicen para ciertos propósitos, como la investigación o los análisis.

Ejemplo: En una base de datos médica, los nombres de los pacientes y los números de seguro social pueden ser reemplazados con identificadores únicos, haciendo más difícil vincular los datos a personas específicas sin acceso a una tabla de mapeo separada.

Beneficios y otras técnicas de enmascaramiento

Los beneficios de los datos enmascarados son los siguientes:

Mejora la privacidad y seguridad de los datos
Reduce el riesgo de fugas de datos
Permite el procesamiento de datos sin exponer información sensible
Ayuda a las organizaciones a cumplir con las regulaciones de protección de datos como el GDPR

La seudonimización a menudo se confunde con otras técnicas de enmascaramiento de datos. Por ejemplo, existen la anonimización y la encriptación. Sin embargo, existen diferencias clave entre estos métodos:

Anonimización: Esta técnica implica eliminar irreversiblemente toda la información personal identificable de los datos, haciendo imposible rastrear al individuo original. No puedes reidentificar datos anonimizados.
Encriptación: La encriptación es el proceso de convertir texto plano en un formato codificado utilizando una clave. Aunque la encriptación ofrece un alto nivel de seguridad, no necesariamente protege la privacidad de las personas, ya que los datos encriptados aún pueden vincularse a los datos originales si la clave es comprometida.

Implementación en Bases de Datos

Para implementar la seudonimización en una base de datos, puedes seguir estos pasos:

Identificar los campos de datos sensibles que necesitan ser seudonimizados, como nombres, direcciones de correo electrónico o números de seguro social.
Crear una función que genere reemplazos únicos para cada valor de datos sensibles. Esta función debe ser determinista, es decir, que siempre genere el mismo resultado para un valor de entrada dado.

Ejemplo: función en SQL

CREATE FUNCTION pseudo(value VARCHAR(255)) RETURNS VARCHAR(255)
BEGIN
RETURN SHA2(CONCAT('secret_key', value), 256);
END;
Aplica la función a los campos de datos sensibles en tu base de datos.
Ejemplo para una tabla:
UPDATE users
SET name = pseudo(name),
email = pseudo(email),
ssn = pseudo(ssn);

Guarda la correlación entre los valores originales y sus seudónimos en una ubicación separada y segura. Esta correlación es necesaria para propósitos de reidentificación cuando esté autorizado.

Implementación en Almacenes de Datos

También puedes aplicar la seudonimización en almacenes de datos para proteger información sensible. Los usuarios del almacén pueden aplicar esto durante el proceso de examen y presentación de datos. El proceso es similar al de las bases de datos, pero con algunas consideraciones adicionales:

Identificar los campos de datos sensibles en los sistemas fuente que alimentan el almacén de datos.
Obfuscar los campos de datos sensibles durante el proceso ETL (Extract, Transform, Load). Oculta toda la PII antes de importar los datos al almacén de datos.
Asegurarte de que la función de seudonimización sea consistente en todos los sistemas fuente y el almacén de datos. Esto ayudará a mantener la exactitud de los datos para propósitos de análisis. Garantizar la uniformidad de la función de seudonimización mantendrá la fiabilidad de los datos y permitirá un análisis efectivo.
Implementar controles de acceso y mecanismos de monitoreo para prevenir el acceso no autorizado a los datos seudonimizados y a la correlación entre los seudónimos y los valores originales.

Ejemplo con un script bash

#!/bin/bash
function pseudo() {
echo "$1" | sha256sum | cut -d ' ' -f 1
}
# Leer datos sensibles desde archivo fuente
while IFS=',' read -r name email ssn; do
# Aplicar función
pseudo_name=$(pseudo"$name")
pseudo_email=$(pseudo"$email")
pseudo_ssn=$(pseudo"$ssn")
# Escribir datos ocultos al archivo de salida
echo "$pseudo_name,$pseudo_email,$pseudo_ssn" >> pseudonymized_data.csv
done < source_data.csv

Conclusión

La seudonimización es una técnica poderosa para proteger datos sensibles en bases de datos y almacenes de datos. Al reemplazar la información personal identificable con seudónimos únicos, las organizaciones pueden mejorar la privacidad y seguridad de los datos mientras siguen permitiendo el procesamiento de datos. La seudonimización difiere de otras técnicas de enmascaramiento como la anonimización y la encriptación en términos de su capacidad para reidentificar los datos cuando sea necesario.

Cuando implementas la seudonimización, es crucial adherirse a las mejores prácticas. Implementar la seudonimización requiere seguir las mejores prácticas. Esto significa utilizar una función de seudonimización determinista. También implica almacenar de manera segura la correlación entre seudónimos y valores originales.

Además, necesitamos implementar controles de acceso y mecanismos de monitoreo. Al hacerlo, las organizaciones pueden proteger efectivamente los datos sensibles y cumplir con las regulaciones de protección de datos.

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