Pseudonomizzazione

Nel mondo orientato ai dati di oggi, le organizzazioni raccolgono e memorizzano enormi quantità di informazioni sensibili nei database e nei data warehouse. Con il crescente focus sulla privacy e sulla sicurezza dei dati, è fondamentale implementare misure efficaci per proteggere questi dati da accessi non autorizzati e abusi. Una tecnica di tale rilevanza è la pseudonomizzazione, che ha guadagnato notevole attenzione negli ultimi anni.

Che Cos’è la Pseudonomizzazione?

La pseudonomizzazione è una tecnica di protezione dei dati che comporta la sostituzione delle informazioni identificative personali (PII) con un pseudonimo. Un pseudonimo è un identificatore unico che collega i dati modificati ai dati originali. L’obiettivo di questa protezione dei dati è minimizzare la probabilità di perdite di dati. Questo protegge la privacy delle persone le cui informazioni sono contenute nel database.

Il termine “pseudonomizzazione” deriva dalle parole greche “pseudes” (falso) e “onoma” (nome), che insieme significano “falso nome”. Questo descrive come le identità reali possono essere sostituite con quelle false, ma le autorità possono ancora identificare i dati quando necessario.

Qual è la differenza con la mascheratura?

La mascheramento dei dati e la pseudonomizzazione sono entrambe tecniche utilizzate per proteggere i dati sensibili, ma servono a scopi leggermente diversi e hanno caratteristiche distinte:

Mascheramento dei Dati

Scopo: Lo scopo principale del mascheramento dei dati è nascondere i dati originali con dati modificati ma realistici. Viene tipicamente utilizzato in ambienti non di produzione dove i dati reali non sono necessari, come durante test software o per scopi analitici.

Tecnica: La mascheramento dei dati comporta la sostituzione dei dati sensibili con dati fittizi o caotici mantenendo il formato e le caratteristiche dei dati originali. Tecniche comuni includono la sostituzione (es. sostituire i nomi con segnaposti generici), il mescolamento (riordinare casualmente i dati), e la crittografia.

Esempio: In un database utilizzato per i test, i numeri delle carte di credito possono essere sostituiti con numeri fittizi di carte di credito che seguono lo stesso formato ma non sono reali.

Pseudonomizzazione

Scopo: La pseudonomizzazione implica la sostituzione delle informazioni identificative con pseudonimi o identificatori artificiali. Il suo scopo principale è de-identificare i dati, rendendo più difficile attribuirli a un individuo specifico senza ulteriori informazioni.

Tecnica: A differenza della mascheramento dei dati, che spesso mantiene il formato dei dati originali, la pseudonomizzazione comporta generalmente la sostituzione delle informazioni identificative con token irreversibili o identificatori unici. Mira a prevenire la re-identificazione pur consentendo l’uso dei dati per determinati scopi, come la ricerca o le analisi.

Esempio: In un database medico, i nomi dei pazienti e i numeri di previdenza sociale possono essere sostituiti con identificatori unici, rendendo più difficile collegare i dati a individui specifici senza accesso a una tabella di mapping separata.

Vantaggi e altre tecniche di mascheramento

I vantaggi dei dati mascherati sono i seguenti:

1. Migliora la privacy e la sicurezza dei dati
2. Riduce il rischio di violazioni dei dati
3. Consente l’elaborazione dei dati senza esporre le informazioni sensibili
4. Aiuta le organizzazioni a conformarsi alle normative sulla protezione dei dati come il GDPR

La pseudonomizzazione viene spesso confusa con altre tecniche di mascheramento dei dati. Ad esempio, ci sono l’anonimizzazione e la crittografia. Tuttavia, ci sono differenze chiave tra questi metodi:

1. Anonimizzazione: Questa tecnica comporta la rimozione irreversibile di tutte le informazioni identificative personali dai dati, rendendo impossibile risalire all’individuo originale. I dati anonimizzati non possono essere re-identificati.
2. Crittografia: La crittografia è il processo di conversione del testo in chiaro in un formato codificato utilizzando una chiave. Sebbene la crittografia fornisca un alto livello di sicurezza, non protegge necessariamente la privacy degli individui, poiché i dati crittografati possono ancora essere collegati ai dati originali se la chiave è compromessa.

Implementazione nei Database

Per implementare la pseudonomizzazione in un database, puoi seguire questi passaggi:

1. Identificare i campi di dati sensibili che devono essere pseudonomizzati, come nomi, indirizzi email o numeri di previdenza sociale.
2. Creare una funzione che generi sostituzioni uniche per ciascun valore di dati sensibili. Questa funzione dovrebbe essere deterministica, ossia dovrebbe generare sempre lo stesso risultato per un dato valore di input.

Esempio: funzione in SQL

CREATE FUNCTION pseudo(value VARCHAR(255)) RETURNS VARCHAR(255)
BEGIN
RETURN SHA2(CONCAT('secret_key', value), 256);
END;

Applica la funzione ai campi di dati sensibili nel tuo database.

Esempio per una tabella:

UPDATE users
SET name = pseudo(name),
email = pseudo(email),
ssn = pseudo(ssn);

Memorizza il mapping tra i valori originali e i loro pseudonimi in un luogo separato e sicuro. Questo mapping è necessario per scopi di re-identificazione quando autorizzato.

Implementazione nei Data Warehouse

Puoi anche applicare la pseudonomizzazione nei data warehouse per proteggere le informazioni sensibili. Gli utenti del data warehouse possono applicare questa tecnica durante l’intero processo di esame e presentazione dei dati. Il processo è simile a quello dei database, ma con alcune considerazioni aggiuntive:

1. Identificare i campi di dati sensibili nei sistemi di origine che alimentano il data warehouse.
2. Offuscare i campi di dati sensibili durante il processo ETL (Extract, Transform, Load). Nascondi tutte le PII prima di importare i dati nel data warehouse.
3. Garantire che la funzione di pseudonomizzazione sia coerente tra tutti i sistemi di origine e il data warehouse. Questo aiuterà a mantenere l’accuratezza dei dati a fini di analisi. Garantire l’uniformità della funzione di pseudonomizzazione manterrà l’affidabilità dei dati e consentirà analisi efficaci.
4. Implementare controlli di accesso e meccanismi di monitoraggio per prevenire l’accesso non autorizzato ai dati pseudonomizzati e al mapping tra pseudonimi e valori originali.

Esempio con uno script bash

#!/bin/bash
function pseudo() {
echo "$1" | sha256sum | cut -d ' ' -f 1
}
# Leggi dati sensibili dal file di origine
while IFS=',' read -r name email ssn; do
# Applica funzione
pseudo_name=$(pseudo"$name")
pseudo_email=$(pseudo"$email")
pseudo_ssn=$(pseudo"$ssn")
# Scrivi dati nascosti nel file di output
echo "$pseudo_name,$pseudo_email,$pseudo_ssn" >> pseudonymized_data.csv
done < source_data.csv

Conclusione

La pseudonomizzazione è una tecnica potente per proteggere i dati sensibili nei database e nei data warehouse. Sostituendo le informazioni identificative personali con pseudonimi unici, le organizzazioni possono migliorare la privacy e la sicurezza dei dati mantenendo la possibilità di elaborare i dati. La pseudonomizzazione differisce da altre tecniche di mascheramento come l'anonimizzazione e la crittografia in termini della sua capacità di re-identificare i dati quando necessario.

Quando si implementa la pseudonomizzazione, è crucial seguire le migliori pratiche. Implementare la pseudonomizzazione richiede seguire le migliori pratiche. Questo significa usare una funzione di pseudonomizzazione deterministica. Include anche la memorizzazione sicura del mapping tra pseudonimi e valori originali.

Inoltre, dobbiamo implementare controlli di accesso e meccanismi di monitoraggio. Facendo così, le organizzazioni possono proteggere efficacemente i dati sensibili e rispettare le normative sulla protezione dei dati.

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