Pseudonymisation

Avec une attention croissante portée à la confidentialité des données, les entreprises recourent à la pseudonymisation comme méthode principale pour protéger les informations sensibles. La pseudonymisation permet de réduire les risques en remplaçant les identifiants personnels par des étiquettes non identificatrices, tout en permettant néanmoins une utilisation des données lorsque cela est autorisé.

Qu’est-ce que la pseudonymisation ?

La pseudonymisation est une technique de protection des données qui consiste à remplacer les informations personnelles identifiables (DPI) par un pseudonyme. Le pseudonyme est un identifiant unique qui relie les données modifiées aux données originales. L’objectif de cette protection des données est de minimiser les risques de fuites d’informations. Cela protège la vie privée des personnes dont les informations figurent dans la base de données.

Le terme « pseudonymisation » provient des mots grecs « pseudes » (faux) et « onoma » (nom), ce qui signifie ensemble « faux nom ». Cela décrit comment il est possible de remplacer les véritables identités par de fausses. Toutefois, les autorités peuvent toujours identifier les données lorsque cela est nécessaire.

Quelle est la différence avec le masquage ?

Le masquage des données et la pseudonymisation sont deux techniques utilisées pour protéger les données sensibles, mais elles ont des objectifs légèrement différents et des caractéristiques distinctes :

Masquage des données

Objectif : L’objectif principal du masquage des données est de dissimuler les données originales par des données modifiées, mais réalistes. Il est généralement utilisé dans des environnements non productifs où les données réelles ne sont pas nécessaires, par exemple lors des tests logiciels ou à des fins d’analyse.

Technique : Le masquage des données consiste à remplacer les données sensibles par des données fictives ou mélangées tout en préservant le format et les caractéristiques des données originales. Les techniques courantes comprennent la substitution (par exemple, remplacer les noms par des espaces réservés génériques), le mélange (réarrangement aléatoire des données) et le chiffrement.

Exemple : Dans une base de données utilisée pour les tests, les numéros de carte de crédit peuvent être remplacés par des numéros de carte fictifs qui suivent le même format mais qui ne sont pas réels.

Pseudonymisation

Objectif : La pseudonymisation consiste à remplacer les informations identificatrices par des pseudonymes ou des identifiants artificiels. Son objectif principal est de désidentifier les données, rendant plus difficile leur attribution à un individu spécifique sans informations supplémentaires.

Technique : Contrairement au masquage des données, qui conserve souvent le format des données originales, la pseudonymisation implique généralement de remplacer les informations identificatrices par des jetons irréversibles ou des identifiants uniques. Elle vise à empêcher la ré-identification tout en permettant l’utilisation des données à certaines fins, comme la recherche ou l’analyse.

Exemple : Dans une base de données médicale, les noms des patients et les numéros de sécurité sociale peuvent être remplacés par des identifiants uniques, rendant plus difficile le lien entre les données et les individus spécifiques sans accès à une table de correspondance séparée.

Avantages de la pseudonymisation et des techniques associées

Les avantages des données masquées sont les suivants :

Renforce la confidentialité et la sécurité des données
Réduit le risque de violations de données
Permet le traitement des données sans exposer les informations sensibles
Aide les organisations à se conformer aux réglementations sur la protection des données, telles que le RGPD

En appliquant la pseudonymisation, les organisations peuvent traiter les données sans exposer directement l’identité des individus, ce qui la rend particulièrement utile pour l’analyse, la création de rapports et la conformité réglementaire.

La pseudonymisation est souvent confondue avec d’autres techniques de masquage des données. Par exemple, il existe l’anonymisation et le chiffrement. Toutefois, il y a des différences clés entre ces méthodes :

Anonymisation : Cette technique consiste à supprimer de façon irréversible toutes les informations personnelles identifiables des données, ce qui rend impossible leur traçabilité jusqu’à l’individu d’origine. Vous ne pouvez pas réidentifier les données anonymisées.
Chiffrement : Le chiffrement est le processus de conversion d’un texte en clair en un format codé à l’aide d’une clé. Bien que le chiffrement offre un niveau élevé de sécurité, il ne protège pas nécessairement la vie privée des individus, car les données chiffrées peuvent toujours être liées aux données originales si la clé est compromise.

Mise en œuvre dans les bases de données

Pour mettre en œuvre la pseudonymisation dans une base de données, vous pouvez suivre ces étapes :

Identifier les champs de données sensibles qui doivent être pseudonymisés, tels que les noms, adresses électroniques ou numéros de sécurité sociale.
Créer une fonction qui génère des remplacements uniques pour chaque valeur de donnée sensible. Cette fonction doit être déterministe, ce qui signifie qu’elle génère toujours le même résultat pour une valeur d’entrée donnée.

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 dans votre base de données
UPDATE users
SET name = pseudo(name),
email = pseudo(email),
ssn = pseudo(ssn);

Stockez la correspondance entre les valeurs originales et leurs pseudonymes dans un emplacement sécurisé et séparé. Cette correspondance est nécessaire pour les besoins de ré-identification lorsque cela est autorisé.

Mise en œuvre dans les entrepôts de données

Vous pouvez également appliquer la pseudonymisation dans les entrepôts de données pour protéger les informations sensibles. Les utilisateurs de l’entrepôt peuvent appliquer cette méthode tout au long du processus d’examen et de présentation des données. Le processus est similaire à celui des bases de données, mais avec quelques considérations supplémentaires :

Identifier les champs de données sensibles dans les systèmes sources qui alimentent l’entrepôt de données.
Obscurcir les champs de données sensibles lors du processus ETL (Extract, Transform, Load). Masquez toutes les informations personnelles avant d’importer les données dans l’entrepôt de données.
Veiller à ce que la fonction de pseudonymisation soit cohérente entre tous les systèmes sources et l’entrepôt de données. Cela aidera à maintenir la précision des données à des fins d’analyse. Assurer l’uniformité de la fonction de pseudonymisation permettra de conserver la fiabilité des données et de faciliter une analyse efficace.
Mettre en place des contrôles d’accès et des mécanismes de surveillance pour prévenir l’accès non autorisé aux données pseudonymisées ainsi qu’à la correspondance entre les pseudonymes et les valeurs originales.

Maintenir une stratégie de pseudonymisation cohérente à travers les systèmes aide à préserver la valeur analytique tout en garantissant la protection de la vie privée individuelle.

Exemple avec un script bash

#!/bin/bash
function pseudo() {
echo "$1" | sha256sum | cut -d ' ' -f 1
}
# Lire les données sensibles à partir du fichier source
while IFS=',' read -r name email ssn; do
# Appliquer la fonction
pseudo_name=$(pseudo "$name")
pseudo_email=$(pseudo "$email")
pseudo_ssn=$(pseudo "$ssn")
# Écrire les données masquées dans le fichier de sortie
echo "$pseudo_name,$pseudo_email,$pseudo_ssn" >> pseudonymized_data.csv
done < source_data.csv

Conclusion

La pseudonymisation offre une approche flexible et axée sur la vie privée pour protéger les données sensibles. En remplaçant les identifiants personnels par des pseudonymes, les organisations peuvent réduire les risques d'exposition tout en maintenant l'utilisabilité des données.

La mise en œuvre de la pseudonymisation nécessite le respect des meilleures pratiques. Cela signifie utiliser une fonction de pseudonymisation déterministe. Cela implique également de stocker de manière sécurisée la correspondance entre les pseudonymes et les valeurs originales.

Pour soutenir une pseudonymisation efficace, les organisations devraient également mettre en œuvre des contrôles d'accès stricts et des outils de surveillance robustes pour détecter tout usage abusif ou tentative non autorisée de ré-identification.

Pour des outils et des solutions exceptionnels en matière de maintenance et de sécurité des données, y compris l'audit de sécurité audit, le masquage et la conformité, envisagez d'explorer les offres de DataSunrise. Notre équipe d'experts est disponible pour des démos en ligne afin de vous aider à comprendre comment leurs solutions peuvent bénéficier à votre organisation. Visitez le site Web de DataSunrise pour planifier une démo et franchir la première étape vers l'amélioration de votre stratégie de protection des données.