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Anonimizzazione dei dati personali: una guida pratica

Anonimizzazione dei dati personali
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Il trattamento dei dati personali è in bilico tra il progresso tecnologico e i rigidi requisiti di protezione dei dati. Il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) richiede la protezione dei diritti individuali, ma consente anche approcci innovativi attraverso l'anonimizzazione. La Stiftung Datenschutz ha pubblicato una guida pratica all'anonimizzazione che fornisce una solida base per anonimizzare i dati personali in modo sicuro e conforme alla legge.

Definizione e significato di anonimizzazione

L'anonimizzazione si riferisce alla conversione dei dati personali in una forma che non consente più di trarre conclusioni su una persona identificabile. Il fattore decisivo è che i dati non sono più soggetti all'ambito di applicazione del GDPR dopo l'anonimizzazione.

L'anonimizzazione è spesso utilizzata per poter utilizzare i dati a fini di ricerca, analisi di mercato o test di software senza violare i diritti di protezione dei dati.

La distinzione dalla pseudonimizzazione è essenziale, poiché i dati pseudonimizzati sono ancora considerati dati personali e rientrano nel GDPR.

Requisiti per un'anonimizzazione efficace

Il GDPR non richiede un metodo specifico di anonimizzazione, ma definisce i requisiti in modo indiretto. È essenziale che i dati non possano essere assegnati a una persona dal responsabile del trattamento o da terzi con uno sforzo ragionevole. Fattori come i costi, le possibilità tecnologiche e la probabilità di re-identificazione giocano un ruolo centrale in questo caso.

Obblighi di ispezione:

  • Il titolare del trattamento deve essere in grado di dimostrare che l'anonimizzazione è praticamente irreversibile.
  • Le caratteristiche di identificazione indiretta, come il sesso, la data di nascita o il codice postale, devono essere controllate attentamente per escludere qualsiasi conclusione.

Metodi di anonimizzazione

La guida descrive diversi metodi che possono essere personalizzati per soddisfare requisiti specifici:

  • Randomizzazione: I dati vengono alienati da modifiche casuali dei valori per evitare di trarre conclusioni.
  • Generalizzazione: I valori vengono trasferiti in categorie più ampie, ad esempio l'aggregazione dei dati sull'età in gruppi di età.
  • Privacy differenziale: Le distorsioni dipendenti dall'uso proteggono i singoli punti di dati nei set di dati aggregati.
  • Dati sintetici: Dati generati artificialmente e statisticamente simili a quelli reali, ma privi di riferimenti personali.

 

Suggerimento di lettura: Gestione del consenso dei cookie - consenso sicuro per le aziende

Sfide legali dell'anonimizzazione

Operazione di trattamento nell'ambito del GDPR
L'anonimizzazione stessa è considerata un trattamento di dati personali ed è soggetta ai requisiti del GDPR, compresa una base giuridica. Solo al termine dell'anonimizzazione cessa l'applicabilità delle norme sulla protezione dei dati ai dati anonimizzati.

Rischi di reidentificazione
Occorre prestare particolare attenzione alla possibilità che i dati anonimizzati diventino nuovamente identificabili attraverso informazioni esterne. L'utilizzo di un "modello di attacco" per l'analisi del rischio è essenziale in questo caso.

Integrazione di terze parti
I terzi, come gli incaricati del trattamento, che effettuano l'anonimizzazione devono rispettare rigorose norme contrattuali per garantire la sicurezza dei dati e l'indipendenza del processo di anonimizzazione.

Possibili applicazioni ed esempi

La linea guida descrive quattro classi di applicazioni centrali:

  • Anonimizzazione come cancellazione: Sostituzione della cancellazione dei dati personali con l'anonimizzazione, ad esempio nel caso dei dati di candidatura dopo la conclusione di una procedura di selezione.
  • Divulgazione di dati anonimizzati: Vengono descritti come esempi i benchmark salariali o i dati di vendita che possono essere trasmessi in modo legalmente sicuro dopo l'anonimizzazione.
  • Anonimizzazione nell'addestramento degli algoritmi: Tecniche come l'apprendimento federato consentono di utilizzare i dati senza che siano centralizzati o spersonalizzati.
  • Anonimizzazione dei test software: I dati sintetici garantiscono la possibilità di effettuare test senza accedere a dati personali reali.

L'anonimizzazione offre ad aziende e istituzioni l'opportunità di utilizzare i dati in modo efficiente e conforme alla legge. La guida pratica della Fondazione per la protezione dei dati mostra che non si tratta solo di una sfida tecnica, ma anche legale e organizzativa. I responsabili devono non solo pianificare e implementare con cura i processi di anonimizzazione, ma anche essere in grado di dimostrare che le misure soddisfano gli elevati requisiti del GDPR.

La chiara distinzione tra anonimizzazione e pseudonimizzazione è fondamentale per ridurre al minimo i rischi legali e allo stesso tempo sfruttare appieno il potenziale dei dati.

Fonte: Guida pratica all'anonimizzazione dei dati personali

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