Pseudonimizzazione

Con l’enfasi crescente sulla privacy dei dati, le aziende si affidano sempre più alla pseudonimizzazione come metodo fondamentale per proteggere le informazioni sensibili. Questa tecnica riduce il rischio sostituendo gli identificatori personali con etichette non identificabili, pur consentendo alle parti autorizzate di utilizzare i dati quando necessario.

Che cos’è la pseudonimizzazione?

La pseudonimizzazione è una tecnica di protezione dei dati che sostituisce le informazioni personalmente identificabili (PII) con un pseudonimo. Un pseudonimo è un identificatore unico che collega i dati trasformati alla loro forma originale attraverso una mappatura sicura. Questo metodo migliora la privacy e riduce la probabilità di violazioni dei dati pur consentendo un utilizzo responsabile degli stessi.

La parola “pseudonymization” deriva dalle parole greche “pseudes” (falso) e “onoma” (nome), significando “falso nome”. Essa riflette accuratamente come le identità reali vengono sostituite, pur consentendo l’identificazione da parte di sistemi autorizzati quando necessario.

Qual è la differenza con il mascheramento?

Il mascheramento dei dati e la pseudonimizzazione hanno entrambi l’obiettivo di proteggere le informazioni sensibili. Tuttavia, servono scopi distinti e utilizzano tecniche diverse:

Mascheramento dei Dati

Scopo: L’obiettivo del mascheramento dei dati è nascondere dati reali utilizzando valori modificati, ma realistici. È tipicamente utilizzato in ambienti non di produzione come test o analisi.

Tecnica: Il mascheramento sostituisce i dati sensibili con valori fittizi o confusi mantenendo il formato. Approcci comuni includono la sostituzione, il mescolamento e la crittografia.

Esempio: Durante i test, i numeri di carta di credito reali in un database possono essere sostituiti con numeri fittizi che seguono il formato corretto ma non sono reali.

Pseudonimizzazione

Scopo: La pseudonimizzazione sostituisce le informazioni identificative con identificatori artificiali. Riduce il rischio di re-identificazione mantenendo l’usabilità per ricerche, analisi o audit di conformità.

Tecnica: Utilizza funzioni deterministiche per assegnare token unici ai campi dei dati sensibili. Questi token sono irreversibili senza una tabella di mappatura sicura.

Esempio: Un database sanitario può sostituire i nomi dei pazienti e i numeri di previdenza sociale con ID unici, prevenendo l’identificazione non autorizzata pur preservando il valore analitico.

Benefici della pseudonimizzazione e delle tecniche correlate

I dati mascherati e pseudonimizzati offrono diversi benefici chiave:

1. Incrementare la privacy e la sicurezza dei dati limitando l’esposizione diretta alle PII
2. Ridurre il rischio di violazioni dei dati o uso improprio da parte di insider
3. Consentire il trattamento e l’analisi sicura dei dati senza rivelare le identità
4. Aiutare le aziende a conformarsi a regolamenti come il GDPR e l’HIPAA

Applicando la pseudonimizzazione, le organizzazioni possono gestire con fiducia dati sensibili per analisi, reportistica o attività regolatorie senza rischiare violazioni della privacy.

La pseudonimizzazione è spesso confrontata con tecniche correlate come l’anonimizzazione e la crittografia. Ecco come differiscono:

1. Anonimizzazione: Rimuove in maniera irreversibile tutti i dati identificativi. Una volta anonimizzati, i dati non possono essere ricondotti a nessun individuo, eliminando il rischio di re-identificazione.
2. Crittografia: Converte il testo in chiaro in testo cifrato utilizzando una chiave. Pur essendo sicuri, i dati crittografati possono essere decifrati se la chiave viene compromessa. Quindi, non impediscono la re-identificazione di per sé.

Implementare la pseudonimizzazione nei database

Segua questi passaggi per implementare la pseudonimizzazione nel suo database:

1. Identificare i campi sensibili come nomi, email o SSN che richiedono protezione.
2. Utilizzare una funzione deterministica per generare pseudonimi coerenti per ciascun valore.

Esempio: Funzione in SQL

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

-- Applica la funzione ai campi dei dati sensibili
UPDATE users
SET name = pseudo(name),
    email = pseudo(email),
    ssn = pseudo(ssn);

Conservare la tabella di mappatura in una posizione sicura. Questo consente la re-identificazione autorizzata quando necessario, prevenendo al contempo usi impropri.

Pseudonimizzazione nei data warehouse

La pseudonimizzazione può essere applicata durante le operazioni di data warehouse, in particolare durante il processo ETL:

1. Identificare i campi sensibili nei sistemi sorgente che alimentano il warehouse.
2. Applicare la pseudonimizzazione durante la fase ETL per assicurarsi che le PII siano rimosse prima del caricamento.
3. Utilizzare una funzione di pseudonimizzazione coerente in tutti i sistemi per mantenere l’accuratezza analitica.
4. Implementare controlli di accesso per proteggere sia i dati pseudonimizzati che le tabelle di mappatura.

Mantenere la coerenza garantisce report affidabili proteggendo al contempo la privacy.

Esempio con uno script Bash

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

# Leggere i dati sensibili dalla sorgente
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

Conclusione

La pseudonimizzazione è una potente strategia per migliorare la privacy che permette alle organizzazioni di trattare e analizzare in sicurezza dati sensibili. Quando implementata correttamente, minimizza l'esposizione senza sacrificare l'utilità analitica.

Per riuscire nella pseudonimizzazione, utilizzi funzioni deterministiche, mappature sicure e controlli di accesso per prevenire usi impropri o tentativi di re-identificazione non autorizzati.

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