La desanonimización es el proceso de tomar datos que han sido anonimizados y utilizarlos para identificar a usuarios individuales. Esto puede hacerse comparando los datos con otras fuentes de datos que contengan información de identificación, o utilizando técnicas estadísticas sofisticadas para inferir información de identificación a partir de los datos anonimizados.
La desanonimización puede ser una poderosa herramienta para los analistas, pero también puede suponer un riesgo para la privacidad si no se hace con cuidado. Al desanonimizar los datos, hay que tener cuidado para garantizar que los datos no puedan utilizarse para identificar a usuarios individuales sin su consentimiento.
¿Cuál es la diferencia entre datos seudónimos y datos anónimos?
Los datos seudónimos son datos que pueden vincularse a una persona concreta sin revelar su identidad. Pueden ser datos como un número de identificación único, el sexo, la fecha de nacimiento, etc. Los datos anónimos, en cambio, son datos que no pueden vincularse a ninguna persona concreta. Puede tratarse de datos como las estadísticas agregadas, o de datos que han sido anonimizados mediante métodos como la ofuscación o el cifrado de datos. ¿Qué es la desidentificación? El proceso de desidentificación consiste en eliminar la información individual de los conjuntos de datos para hacer imposible la identificación de los individuos. Esto puede hacerse mediante varios métodos, como la anonimización (sustitución de los nombres por seudónimos), la agregación (agrupación de puntos de datos) y la supresión (eliminación de la información de identificación). Los datos desidentificados pueden seguir utilizándose para la investigación y el análisis, pero la identidad de las personas queda protegida.
¿Cómo se anonimizan los datos?
Hay varias formas de anonimizar los datos, dependiendo del tipo de datos y del nivel de anonimato deseado.
Un método común es utilizar un seudónimo, que es un nombre falso utilizado en lugar del nombre real. Esto puede hacerse sustituyendo caracteres aleatorios o utilizando un nombre totalmente diferente.
Otro método es utilizar la encriptación, que codifica los datos para que sean ilegibles sin una clave. Esto se puede hacer utilizando un número de diferentes algoritmos, como el Estándar de Encriptación Avanzada (AES).
Un tercer método es utilizar el enmascaramiento de datos, que es una técnica que reemplaza los datos sensibles con datos falsos que se parecen a los datos reales. Esto se utiliza a menudo para proteger la información personal, como los números de las tarjetas de crédito o los números de la seguridad social.
Por último, un cuarto método consiste en utilizar la tokenización, que es un proceso de sustitución de los datos sensibles por una cadena de caracteres aleatoria llamada token. Esto se utiliza a menudo junto con el cifrado para proteger aún más los datos.
¿Cuál es la diferencia entre anonimización y enmascaramiento?
La anonimización es el proceso de transformar los datos en una forma que no identifique a los individuos. El enmascaramiento es una técnica que puede utilizarse para la anonimización. El enmascaramiento sustituye la información de identificación por identificadores artificiales (por ejemplo, números generados aleatoriamente).