Anonimizzazione dei dati personali: una guida pratica

Anonimizzazione dei dati personali
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Il Elaborazione 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 tutela dei diritti individuali, ma consente anche approcci innovativi attraverso Anonimizzazione. La fondazione Protezione dei dati ha pubblicato una guida pratica per Anonimizzazione pubblicato, che fornisce una solida base per Dati personali in modo sicuro e conforme alla legge.

Definizione e significato di Anonimizzazione

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 siano Anonimizzazione non rientrano più nell'ambito di applicazione del GDPR sono soggetti a.

Il Anonimizzazione è spesso utilizzato 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 demarcazione verso il Pseudonimizzazione è essenziale, in quanto i dati pseudonimizzati sono ancora considerati dati personali e sono soggetti alla normativa sulla privacy. GDPR caduta.

Requisiti per un'efficace Anonimizzazione

Il GDPR non richiede un metodo specifico per Anonimizzazionema definisce i requisiti in modo indiretto. L'essenziale è che i dati non siano autorizzati né dal responsabile del trattamento né da Terza parte possono essere assegnati a una persona 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:

  • Una parte responsabile deve essere in grado di provare che il 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.

 

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Sfide legali del Anonimizzazione

Procedura di elaborazione come parte della GDPR
Il Anonimizzazione stesso è considerato Elaborazione dati personali ed è soggetta ai requisiti del GDPRcompresa una base giuridica. Solo dopo il completamento della Anonimizzazione l'applicabilità delle norme sulla protezione dei dati ai dati anonimizzati non si applica.

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
Terza parteI responsabili e gli incaricati del trattamento dei dati 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 del Cancellazione dei dati personali da parte di Anonimizzazionead esempio, nel caso di dati di candidatura dopo la conclusione di una procedura di selezione.
  • Divulgazione di dati anonimizzati: Vengono descritti a titolo esemplificativo i benchmark salariali o i dati di vendita, che vengono calcolati in base a Anonimizzazione possono essere trasmessi in modo legalmente sicuro.
  • Anonimizzazione nell'addestramento degli algoritmi: Tecniche come l'apprendimento federato consentono di utilizzare i dati senza che siano centralizzati o spersonalizzati.
  • Anonimizzazione per i test del software: Dati sintetici garantire che i test possano essere eseguiti senza accesso a Dati personali possono essere eseguiti.

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. Persone responsabili non solo devono pianificare e implementare con cura i processi di anonimizzazione, ma devono anche essere in grado di dimostrare che le misure soddisfano gli elevati requisiti della legge. GDPR sono sufficienti.

La netta separazione 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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