Anonimizzazione dei dati: proteggere la privacy e migliorare le offerte per i consumatori

È qui che entra in gioco l’anonimizzazione dei dati, che protegge le informazioni riservate rimuovendo o crittografando gli identificatori individuali. Consentendo la condivisione dei dati senza rischi tra piattaforme di media digitali, promuove offerte più interessanti per i consumatori.

Cos’è l’anonimizzazione dei dati?

Quando le informazioni sensibili e/o personali vengono archiviate nei database aziendali (spesso associando nomi utente a nomi legali, numeri di telefono, numeri di previdenza sociale, e-mail e indirizzi), c’è sempre il rischio di fughe di notizie. Anche il software più sicuro può essere attaccato dagli hacker attraverso scappatoie impreviste e backdoor dannose.

Tuttavia, sottoporre tali informazioni a un processo di anonimizzazione evita l’identificazione della fonte. Nuove normative sulla protezione dei dati stanno entrando in vigore in tutto il mondo, come il Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR) in Europa, che consente alle aziende di raccogliere dati anonimi senza richiedere il consenso individuale. Tutto ciò che serve è rimuovere gli identificatori dei dati. La legislazione più recente include la LGPD in Brasile e il POPI in Sud Africa, con leggi simili promulgate in alcuni stati degli Stati Uniti.

Tecniche di anonimizzazione dei dati

Vi sono più modi per rendere anonimi i dati. A seconda degli scopi pianificati e dei sistemi che utilizzano tali informazioni, le attuali tecnologie di anonimizzazione includono:

• Pseudonimizzazione: sostituisce gli identificatori privati con pseudonimi (come cambiare casualmente ogni Miller, ad esempio, in Baker, Cooper, Porter o Smith), pur mantenendo la piena integrità e accuratezza dei dati, una soluzione ideale a scopo di test e formazione;
• Generalizzazione: riduce l’identificabilità alterando i dettagli (come i numeri degli appartamenti o le città), mentre le informazioni rimangono comunque sufficientemente accurate per gli scopi pianificati;
• Scrambling dei dati: è una tecnica ampiamente utilizzata che mescola le cifre o le lettere in un attributo in modo irreversibile, quindi i dati non potranno mai essere ricondotti ai record originali;
• Mascheramento dei dati: nasconde i dati tramite valori alterati in database duplicati in cui è possibile utilizzare tecniche di modifica, come la sostituzione di caratteri e parole, la crittografia e lo shuffling, sebbene inadatte all’ingegneria inversa;
• Sfocatura dei dati: riduce le informazioni in modo accurato, poiché questa tecnica di approssimazione altera i valori quel tanto che basta per ridurre al minimo le possibilità di identificazione, garantendo così l’anonimato individuale;
• Scambi di dati: alterano i valori degli attributi (nomi, date di nascita) nei set di dati, che quindi non corrispondono ai record originali, garantendo un’anonimizzazione più efficace del database;
• Crittografia dei dati: è forse la tecnica di anonimizzazione dei dati più efficace, che trasforma le informazioni personali in forma codificata illeggibile protetta da password, recuperabile nel formato originale solo da utenti autorizzati.