Pseudonymisation

Avec une attention croissante portée à la confidentialité des données, les entreprises se tournent de plus en plus vers la pseudonymisation comme méthode essentielle pour protéger les informations sensibles. Cette technique réduit le risque en remplaçant les identifiants personnels par des étiquettes non identifiantes, tout en permettant aux parties autorisées d’utiliser les données lorsqu’elles en ont besoin.

Qu’est-ce que la pseudonymisation ?

La pseudonymisation est une technique de protection des données qui remplace les informations identifiantes personnelles (PII) par un pseudonyme. Un pseudonyme est un identifiant unique qui relie les données transformées à leur forme originale grâce à un mappage sécurisé. Cette méthode améliore la confidentialité et réduit le risque de fuites de données tout en permettant une utilisation responsable des données.

Le mot « pseudonymisation » vient des mots grecs « pseudes » (faux) et « onoma » (nom), signifiant « faux nom ». Il reflète de manière précise comment les identités réelles sont remplacées, tout en permettant l’identification par des systèmes autorisés lorsque cela est nécessaire.

Quelle est la différence avec le masquage ?

Le masquage des données et la pseudonymisation visent tous deux à protéger les informations sensibles. Cependant, ils ont des objectifs distincts et utilisent des techniques différentes :

Masquage des données

Objectif : L’objectif du masquage des données est de cacher les vraies données en utilisant des valeurs modifiées, mais réalistes. Il est généralement utilisé dans des environnements non-production comme les tests ou l’analytique.

Technique : Le masquage remplace les données sensibles par des valeurs fictives ou mélangées tout en conservant le format. Les approches courantes incluent la substitution, le brassage et le chiffrement.

Exemple : Lors de tests, les numéros de carte de crédit réels présents dans une base de données peuvent être remplacés par de faux numéros respectant le format correct mais n’étant pas réels.

Pseudonymisation

Objectif : La pseudonymisation remplace les informations permettant l’identification par des identifiants artificiels. Elle réduit le risque de réidentification tout en préservant l’utilité pour des recherches, des analyses ou des audits de conformité.

Technique : Elle utilise des fonctions déterministes pour attribuer des jetons uniques aux champs de données sensibles. Ces jetons sont irréversibles sans une table de correspondance sécurisée.

Exemple : Une base de données de soins de santé peut remplacer les noms des patients et leurs numéros de sécurité sociale par des identifiants uniques, empêchant ainsi toute identification non autorisée tout en préservant la valeur analytique.

Avantages de la pseudonymisation et techniques connexes

Les données masquées et pseudonymisées offrent plusieurs avantages clés :

Améliorer la confidentialité et la sécurité des données en limitant l’exposition directe aux informations identifiantes
Réduire le risque de violations de données ou d’utilisations abusives par des personnes internes
Permettre un traitement et une analyse des données en toute sécurité sans révéler les identités
Aider les entreprises à se conformer à des réglementations telles que le RGPD et la HIPAA

En appliquant la pseudonymisation, les organisations peuvent traiter en toute confiance des données sensibles pour l’analyse, le reporting ou des tâches réglementaires sans risquer de violer la confidentialité.

La pseudonymisation est souvent comparée à des techniques connexes telles que l’anonymisation et le chiffrement. Voici comment elles diffèrent :

Anonymisation : Supprime de manière irréversible toutes les données identifiantes. Une fois anonymisées, les données ne peuvent plus être liées à une personne, éliminant ainsi les risques de réidentification.
Chiffrement : Convertit le texte en clair en texte chiffré en utilisant une clé. Bien que sécurisé, les données chiffrées peuvent toujours être décryptées si la clé est compromise. Ainsi, cela ne prévient pas à lui seul la réidentification.

Mise en œuvre de la pseudonymisation dans les bases de données

Suivez ces étapes pour implémenter la pseudonymisation dans votre base de données :

Identifier les champs sensibles tels que les noms, les emails ou les numéros de sécurité sociale qui nécessitent une protection.
Utiliser une fonction déterministe pour générer des pseudonymes cohérents pour chaque valeur.

Exemple : Fonction en SQL

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

-- Appliquer la fonction aux champs de données sensibles
UPDATE users
SET name = pseudo(name),
    email = pseudo(email),
    ssn = pseudo(ssn);

Stockez la table de correspondance dans un emplacement sécurisé. Cela permet une réidentification autorisée lorsque nécessaire, tout en empêchant toute utilisation abusive.

Pseudonymisation dans les entrepôts de données

La pseudonymisation peut être appliquée lors des opérations des entrepôts de données, en particulier durant le processus ETL :

Identifier les champs sensibles dans les systèmes sources alimentant votre entrepôt.
Appliquer la pseudonymisation pendant la phase ETL pour s’assurer que les informations identifiantes sont supprimées avant le chargement.
Utiliser une fonction de pseudonymisation cohérente sur l’ensemble des systèmes pour maintenir la précision analytique.
Renforcer les contrôles d’accès afin de protéger à la fois les données pseudonymisées et les tables de correspondance.

Maintenir cette cohérence garantit une fiabilité du reporting tout en protégeant la confidentialité.

Exemple avec un script Bash

#!/bin/bash
function pseudo() {
  echo "$1" | sha256sum | cut -d ' ' -f 1
}

# Lire les données sensibles depuis la source
while IFS=',' read -r name email ssn; do
  pseudo_name=$(pseudo "$name")
  pseudo_email=$(pseudo "$email")
  pseudo_ssn=$(pseudo "$ssn")
  echo "$pseudo_name,$pseudo_email,$pseudo_ssn" >> pseudonymized_data.csv
done < source_data.csv

Conclusion

La pseudonymisation est une stratégie puissante pour renforcer la confidentialité qui permet aux organisations de traiter et d'analyser des données sensibles en toute sécurité. Lorsqu'elle est correctement mise en œuvre, elle minimise l'exposition sans sacrifier l'utilité analytique.

Pour réussir avec la pseudonymisation, utilisez des fonctions déterministes, des correspondances sécurisées et des contrôles d'accès pour éviter toute utilisation abusive ou tentative de réidentification non autorisée.

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