Pseudonymisation

Dans le monde axé sur les données d’aujourd’hui, les organisations collectent et stockent d’énormes quantités d’informations sensibles dans des bases de données et des entrepôts de données. Avec l’accent croissant sur la confidentialité et la sécurité des données, il est crucial de mettre en œuvre des mesures efficaces pour protéger ces données contre les accès non autorisés et les abus. Une de ces techniques est la pseudonymisation, qui a attiré une attention considérable ces dernières années.

Qu’est-ce que la pseudonymisation ?

La pseudonymisation est une technique de protection des données qui consiste à remplacer les informations personnellement identifiables (PII) par un pseudonyme. Un pseudonyme est un identifiant unique qui lie les données modifiées aux données d’origine. L’objectif de cette protection des données est de minimiser la probabilité de fuites de données. Cela protège la confidentialité des personnes dont les informations sont contenues dans la base de données.

Le terme “pseudonymisation” dérive des mots grecs “pseudes” (faux) et “onoma” (nom), qui ensemble signifient “faux nom”. Cela décrit comment les personnes peuvent remplacer les identités réelles par des fausses. Mais les autorités peuvent toujours identifier les données si nécessaire.

Quelle est la différence avec le masquage ?

Le masquage des données et la pseudonymisation sont deux techniques utilisées pour protéger les données sensibles, mais elles ont des objectifs légèrement différents et des caractéristiques distinctes :

Masquage des données

Objectif : L’objectif principal du masquage des données est de cacher les données originales avec des données modifiées mais réalistes. Il est généralement utilisé dans des environnements non-production où les données réelles ne sont pas nécessaires, comme lors des tests logiciels ou à des fins analytiques.

Technique : Le masquage des données implique le remplacement des données sensibles par des données fictives ou brouillées tout en préservant le format et les caractéristiques des données originales. Les techniques courantes incluent la substitution (par exemple, remplacer des noms par des espaces réservés génériques), le mélange (réarranger aléatoirement les données) et le chiffrement.

Exemple : Dans une base de données utilisée pour les tests, les numéros de carte de crédit peuvent être remplacés par des numéros de carte de crédit factices qui suivent le même format mais ne sont pas réels.

Pseudonymisation

Objectif : La pseudonymisation consiste à remplacer les informations identifiantes par des pseudonymes ou des identifiants artificiels. Son objectif principal est de désidentifier les données, rendant plus difficile leur attribution à un individu spécifique sans informations supplémentaires.

Technique : Contrairement au masquage des données, qui conserve souvent le format des données originales, la pseudonymisation implique généralement le remplacement des informations identifiantes par des jetons irréversibles ou des identifiants uniques. Elle vise à prévenir la réidentification tout en permettant l’utilisation des données à certaines fins, comme la recherche ou l’analyse.

Exemple : Dans une base de données médicale, les noms des patients et les numéros de sécurité sociale peuvent être remplacés par des identifiants uniques, rendant plus difficile de relier les données à des individus spécifiques sans accès à une table de correspondance distincte.

Avantages et autres techniques de masquage

Les avantages des données masquées sont les suivants :

Améliore la confidentialité et la sécurité des données
Réduit le risque de violations de données
Permet le traitement des données sans exposer les informations sensibles
Aide les organisations à se conformer aux réglementations de protection des données telles que le RGPD

La pseudonymisation est souvent confondue avec d’autres techniques de masquage des données. Par exemple, il existe l’anonymisation et le chiffrement. Cependant, il y a des différences clés entre ces méthodes :

Anonymisation : Cette technique consiste à supprimer irréversiblement toutes les informations personnellement identifiables des données, rendant impossible de revenir à l’individu d’origine. Les données anonymisées ne peuvent pas être réidentifiées.
Chiffrement : Le chiffrement est le processus de conversion du texte en clair en un format codé à l’aide d’une clé. Bien que le chiffrement offre un haut niveau de sécurité, il ne protège pas nécessairement la confidentialité des individus, car les données chiffrées peuvent toujours être liées aux données originales si la clé est compromise.

Mise en œuvre dans les bases de données

Pour mettre en œuvre la pseudonymisation dans une base de données, vous pouvez suivre ces étapes :

Identifier les champs de données sensibles qui doivent être pseudonymisés, tels que les noms, les adresses email ou les numéros de sécurité sociale.
Créer une fonction qui génère des remplacements uniques pour chaque valeur de données sensibles. Cette fonction doit être déterministe, ce qui signifie qu’elle génère toujours le même résultat pour une valeur d’entrée donnée.

Exemple : fonction en SQL

CREATE FUNCTION pseudo(value VARCHAR(255)) RETURNS VARCHAR(255)
BEGIN
RETURN SHA2(CONCAT('secret_key', value), 256);
END;
Appliquer la fonction aux champs de données sensibles de votre base de données.
Exemple pour une table :
UPDATE users
SET name = pseudo(name),
email = pseudo(email),
ssn = pseudo(ssn);

Stocker la correspondance entre les valeurs originales et leurs pseudonymes dans un emplacement séparé et sécurisé. Cette correspondance est nécessaire à des fins de réidentification lorsque cela est autorisé.

Mise en œuvre dans les entrepôts de données

Vous pouvez également appliquer la pseudonymisation dans les entrepôts de données pour protéger les informations sensibles. Les utilisateurs des entrepôts peuvent appliquer cela tout au long du processus d’examen et de présentation des données. Le processus est similaire à celui des bases de données, mais avec quelques considérations supplémentaires :

Identifier les champs de données sensibles dans les systèmes sources qui alimentent l’entrepôt de données.
Obscurcir les champs de données sensibles lors du processus ETL (Extrait, Transforme, Charge). Dissimuler toutes les PII avant d’importer les données dans l’entrepôt de données.
S’assurer que la fonction de pseudonymisation est cohérente dans tous les systèmes sources et l’entrepôt de données. Cela aidera à maintenir l’exactitude des données à des fins d’analyse. Assurer l’uniformité de la fonction de pseudonymisation maintiendra la fiabilité des données et permettra une analyse efficace.
Mettre en œuvre des contrôles d’accès et des mécanismes de surveillance pour empêcher l’accès non autorisé aux données pseudonymisées et à la correspondance entre les pseudonymes et les valeurs originales.

Exemple avec un script bash

#!/bin/bash
function pseudo() {
echo "$1" | sha256sum | cut -d ' ' -f 1
}
# Lire les données sensibles à partir du fichier source
while IFS=',' read -r name email ssn; do
# Appliquer la fonction
pseudo_name=$(pseudo"$name")
pseudo_email=$(pseudo"$email")
pseudo_ssn=$(pseudo"$ssn")
# Écrire les données masquées dans le fichier de sortie
echo "$pseudo_name,$pseudo_email,$pseudo_ssn" >> pseudonymized_data.csv
done < source_data.csv

Conclusion

La pseudonymisation est une technique puissante pour protéger les données sensibles dans les bases de données et les entrepôts de données. En remplaçant les informations personnellement identifiables par des pseudonymes uniques, les organisations peuvent améliorer la confidentialité et la sécurité des données tout en permettant le traitement des données. La pseudonymisation se distingue des autres techniques de masquage comme l’anonymisation et le chiffrement en ce qu’elle permet de réidentifier les données si nécessaire.

Lors de la mise en œuvre de la pseudonymisation, il est crucial de respecter les meilleures pratiques. La mise en œuvre de la pseudonymisation nécessite le respect des meilleures pratiques. Cela signifie utiliser une fonction de pseudonymisation déterministe. Il s’agit également de stocker en toute sécurité la correspondance entre les pseudonymes et les valeurs originales.

De plus, nous devons mettre en œuvre des contrôles d’accès et des mécanismes de surveillance. En procédant ainsi, les organisations peuvent protéger efficacement les données sensibles et se conformer aux réglementations de protection des données.

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