Pseudonimización

En el mundo impulsado por los datos de hoy, las organizaciones recopilan y almacenan grandes cantidades de información sensible en bases de datos y almacenes de datos. Con el creciente enfoque en la privacidad y seguridad de los datos, es crucial implementar medidas efectivas para proteger estos datos de accesos no autorizados y usos indebidos. Una de estas técnicas es la pseudonimización, que ha ganado una atención significativa en los últimos años.

¿Qué es la Pseudonimización?

La pseudonimización es una técnica de protección de datos que implica reemplazar la información personalmente identificable (PII) con un seudónimo. El seudónimo es un identificador único que vincula los datos cambiados con los datos originales. El objetivo de esta protección de datos es minimizar la probabilidad de filtraciones de datos. Esto protege la privacidad de los individuos cuya información está contenida en la base de datos.

El término “pseudonimización” deriva de las palabras griegas “pseudes” (falso) y “onoma” (nombre), que juntas significan “nombre falso”. Esto describe cómo los individuos pueden reemplazar identidades reales con identidades falsas. Pero las autoridades aún pueden identificar los datos cuando sea necesario.

¿Cuál es la diferencia con el enmascaramiento?

El enmascaramiento de datos y la pseudonimización son técnicas usadas para proteger datos sensibles, pero tienen propósitos ligeramente diferentes y características distintas:

Enmascaramiento de Datos

Propósito: El propósito principal del enmascaramiento de datos es ocultar los datos originales con datos modificados, pero realistas. Se utiliza generalmente en entornos no productivos donde los datos reales no son necesarios, como durante pruebas de software o con fines analíticos.

Técnica: El enmascaramiento de datos implica reemplazar datos sensibles con datos ficticios o codificados mientras se preserva el formato y las características de los datos originales. Las técnicas comunes incluyen sustitución (por ejemplo, reemplazar nombres con marcadores genéricos), barajado (reordenar datos aleatoriamente) y cifrado.

Ejemplo: En una base de datos utilizada para pruebas, los números de tarjetas de crédito pueden ser reemplazados con números de tarjetas de crédito ficticios que siguen el mismo formato, pero no son reales.

Pseudonimización

Propósito: La pseudonimización implica reemplazar la información identificable con seudónimos o identificadores artificiales. Su propósito principal es desidentificar los datos, haciendo más difícil atribuirlos a un individuo específico sin información adicional.

Técnica: A diferencia del enmascaramiento de datos, que a menudo conserva el formato de los datos originales, la pseudonimización normalmente implica reemplazar la información identificable con tokens irreversibles o identificadores únicos. Tiene como objetivo prevenir la reidentificación mientras se permite el uso de datos para ciertos propósitos, como la investigación o el análisis.

Ejemplo: En una base de datos médica, los nombres de los pacientes y los números de seguridad social pueden ser reemplazados con identificadores únicos, haciendo más difícil vincular los datos a individuos específicos sin acceso a una tabla de mapeo separada.

Beneficios y otras técnicas de enmascaramiento

Los beneficios de los datos enmascarados son los siguientes:

Mejora la privacidad y seguridad de los datos
Reduce el riesgo de filtraciones de datos
Permite el procesamiento de datos sin exponer información sensible
Ayuda a las organizaciones a cumplir con regulaciones de protección de datos como el GDPR

La pseudonimización a menudo se confunde con otras técnicas de enmascaramiento de datos, como la anonimización y el cifrado. Sin embargo, hay diferencias clave entre estos métodos:

Anonimización: Esta técnica implica eliminar irreversiblemente toda la información personalmente identificable de los datos, haciendo imposible rastrear los datos hasta el individuo original. Los datos anonimizados no pueden ser reidentificados.
Cifrado: El cifrado es el proceso de convertir texto plano en un formato codificado usando una clave. Si bien el cifrado ofrece un alto nivel de seguridad, no necesariamente protege la privacidad de los individuos, ya que los datos cifrados aún pueden vincularse con los datos originales si la clave se ve comprometida.

Implementación en Bases de Datos

Para implementar la pseudonimización en una base de datos, puede seguir estos pasos:

Identificar los campos de datos sensibles que deben pseudonimizarse, tales como nombres, direcciones de correo electrónico o números de seguridad social.
Crear una función que genere reemplazos únicos para cada valor de datos sensibles. Esta función debe ser determinista, lo que significa que siempre generará el mismo resultado para un valor de entrada dado.

Ejemplo: función en SQL

CREATE FUNCTION pseudo(value VARCHAR(255)) RETURNS VARCHAR(255)
BEGIN
RETURN SHA2(CONCAT('secret_key', value), 256);
END;
Aplica la función a los campos de datos sensibles en tu base de datos.
Ejemplo para una tabla:
UPDATE users
SET name = pseudo(name),
email = pseudo(email),
ssn = pseudo(ssn);

Almacenar el mapeo entre los valores originales y sus seudónimos en una ubicación separada y segura. Este mapeo es necesario para fines de reidentificación cuando esté autorizado.

Implementación en Almacenes de Datos

También puedes aplicar la pseudonimización en almacenes de datos para proteger la información sensible. Los usuarios del almacén pueden aplicar esto a lo largo del proceso de examinar y presentar datos. El proceso es similar al de las bases de datos, pero con algunas consideraciones adicionales:

Identificar los campos de datos sensibles en los sistemas fuente que alimentan el almacén de datos.
Ofuscar los campos de datos sensibles durante el proceso ETL (Extract, Transform, Load). Ocultar toda la PII antes de importar los datos en el almacén de datos.
Asegurarse de que la función de pseudonimización sea consistente en todos los sistemas fuente y el almacén de datos. Esto ayudará a mantener la precisión de los datos para fines de análisis. Garantizando la uniformidad de la función de pseudonimización mantendrá la fiabilidad de los datos y permitirá un análisis efectivo.
Implementar controles de acceso y mecanismos de monitoreo para prevenir el acceso no autorizado a los datos pseudonimizados y el mapeo entre seudónimos y valores originales.

Ejemplo con un script bash

#!/bin/bash
function pseudo() {
echo "$1" | sha256sum | cut -d ' ' -f 1
}
# Leer datos sensibles del archivo fuente
while IFS=',' read -r name email ssn; do
# Aplicar la función
pseudo_name=$(pseudo"$name")
pseudo_email=$(pseudo"$email")
pseudo_ssn=$(pseudo"$ssn")
# Escribir los datos ocultos en el archivo de salida
echo "$pseudo_name,$pseudo_email,$pseudo_ssn" >> pseudonymized_data.csv
done < source_data.csv

Conclusión

La pseudonimización es una técnica poderosa para proteger datos sensibles en bases de datos y almacenes de datos. Al reemplazar la información personalmente identificable con seudónimos únicos, las organizaciones pueden mejorar la privacidad y seguridad de los datos mientras permiten el procesamiento de datos. La pseudonimización se diferencia de otras técnicas de enmascaramiento como la anonimización y el cifrado en términos de su capacidad para reidentificar los datos cuando sea necesario.

Al implementar la pseudonimización, es crucial adherirse a las mejores prácticas. La implementación de la pseudonimización requiere seguir las mejores prácticas. Esto significa usar una función de pseudonimización determinista. También implica almacenar de manera segura el mapeo entre seudónimos y valores originales.

Además, necesitamos implementar controles de acceso y mecanismos de monitoreo. Al hacerlo, las organizaciones pueden proteger efectivamente los datos sensibles y cumplir con las regulaciones de protección de datos.

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