28 Сентября 2023 13:50 28 Сен 2023 13:50 |

Сферы применения инструментов для обезличивания данных

Цифровизация ИТ в банках ИТ в госсекторе Ритейл Маркет

На сегодняшний день инструменты для обезличивания данных становятся все более распространенными и популярными в различных сферах. С ростом важности защиты данных и повышения осведомленности о приватности организации и предприятия все чаще обращают внимание на необходимость обезличивания данных.

Инструменты для обезличивания данных используются в различных отраслях, включая медицину, финансы, государственный сектор, маркетинг и другие. Они помогают обеспечить безопасность данных, соблюдение законодательства о защите персональных данных и этичные практики обработки информации.

Стоит отметить, что с ростом важности защиты данных и повышения осведомленности о приватности, а также усиления контроля государства за распространением персональных данных и увеличения штрафов за нарушение этих требований, организации и предприятия все чаще обращают внимание на необходимость обезличивания данных.

Кроме того, современные технологии и алгоритмы обезличивания становятся все более усовершенствованными и точными, что позволяет эффективно обезличивать данные с минимальными потерями информации.

Зачем нужно обезличивать данные в корпоративной среде

Одна из важных целей обезличивания данных заключается в подготовке базы данных для качественной разработки и тестирования новых релизов в крупных корпоративных информационных системах.

Перейти к обзору инструментов для обезличивания данных

Реальные данные содержат конфиденциальную информацию, поэтому передача продуктивной базы данных для тестирования крайне нежелательна.

Внедрение инструментов обезличивания данных позволяет создать копию промышленной базы данных, удовлетворяющей требованиям информационной безопасности и обеспечивая компромисс между потребностями разработчиков и безопасностью данных.

Реальные данные содержат конфиденциальную информацию, поэтому передача продуктивной базы данных для тестирования крайне нежелательна

Госсектор

В государственных учреждениях собирается и обрабатывается множество чувствительных данных о гражданах, включая паспортные данные, медицинскую информацию, налоговые данные и другую персональную информацию. Обезличивание данных в госучреждениях происходит путем удаления или замены идентификационных характеристик, которые могут связать данные с конкретными личностями.

В результате тестирование государственных информационных систем обычно выполняется на массиве обезличенных данных, которые имеют сходство с реальными данными, но не содержат конфиденциальной информации или личных данных граждан.

Среди заменяемых данных — имена, адреса, паспортные данные, медицинская информация, налоговые данные и другая персональная информация. Вместо этого используются псевдонимы или сгенерированные данные, которые сохраняют структуру и характеристики реальных данных, но не могут быть связаны с конкретными гражданами.

Тестирование государственных информационных систем обычно выполняется на массиве обезличенных данных, которые имеют сходство с реальными данными, но не содержат конфиденциальной информации или личных данных граждан

Медицина и здравоохранение

Обезличивание данных в медицине и здравоохранении играет ключевую роль в обеспечении приватности пациентов и соблюдении законодательства о защите персональных данных. Медицинские данные содержат чувствительную информацию о здоровье и личности пациентов, поэтому их обработка требует особого внимания к безопасности.

При обезличивании данных в медицине удаляются или заменяются все идентификационные характеристики, такие как имена, адреса, номера телефонов, социальные идентификаторы и другие персональные данные. Важно, чтобы после обезличивания невозможно было прямо или косвенно связать данные с конкретным пациентом.

Такой подход позволяет использовать медицинские данные для научных исследований, статистических анализов и улучшения качества медицинской помощи, не нарушая конфиденциальности пациентов. Обезличивание данных также облегчает сотрудничество между медицинскими учреждениями, необходимое для более точной диагностики и лечения.

Обезличенные данные не должны быть обратимыми, чтобы восстановить исходные личные данные из обезличенных данных было невозможно. В то же время они должны сохранять структуру и характеристики исходных данных

Банки, страховые компании и другие финансовые организации

Тестирование программного обеспечения в финансовой среде выполняют с обезличенными данными. Это важная практика, которая обеспечивает безопасность и конфиденциальность финансовых данных клиентов и соблюдение требований законодательства о защите персональных данных.

Использование обезличенных данных при тестировании позволяет проверить работу программного обеспечения на реалистичных сценариях без риска разглашения чувствительной информации о клиентах и финансовых операциях.

Помимо этого, такой подход способствует повышению эффективности тестирования программного обеспечения на больших объемах данных, что позволяет выявить возможные ошибки, уязвимости и недочеты в системе до ее внедрения в продакшн-среду. Тестирование с обезличенными данными также помогает улучшить качество программного продукта и повысить доверие клиентов к финансовой организации.

Дату рождения 15/10/1995 нельзя заменить на 42/15/1800, так как такой даты, во-первых, не существует. А, во-вторых, анализ людей 1800 года рождения вряд ли будет полезен в контексте проводимого исследования

Другие сферы применения

Выделим еще несколько сфер и сценариев использования обезличенных данных:

Маркетинг и реклама: В области маркетинга и рекламы обезличивание позволяет анализировать поведение пользователей и предоставлять персонализированные предложения, не раскрывая их личную информацию.
Научные исследования: В научных исследованиях, особенно при работе с большими объемами данных, обезличивание позволяет защитить информацию о респондентах и обеспечить этичность и конфиденциальность исследования.
Облачные сервисы и хранение данных: При использовании облачных сервисов и хранении данных обезличивание помогает защитить информацию от несанкционированного доступа и утечек.
Обучение моделей и машинное обучение: Для обучения моделей машинного обучения и искусственного интеллекта требуются данные. Обезличенные данные используются в этом случае для обучения моделей без доступа к личным и чувствительным данным.
Совместное использование данных: Когда несколько организаций или структур хотят совместно использовать данные для совместных исследований или аналитики, обезличивание данных позволяет поделиться информацией, не раскрывая идентификационных деталей и личных данных.

Некоторые нюансы

Обезличивание данных не должно искажать суть и цель сбора информации. Оно должно быть выполнено таким образом, чтобы данные оставались полезными и релевантными для исследований, но не содержали достаточной информации для идентификации отдельных клиентов. Это обеспечивает баланс между потребностью в анализе данных и соблюдением прав на приватность и защиту данных клиентов.

Например, дату рождения 15/10/1995 нельзя заменить на 42/15/1800, так как такой даты, во-первых, не существует. А, во-вторых, анализ людей 1800 года рождения вряд ли будет полезен в контексте проводимого исследования. Таким образом, данные должны быть замаскированы, но реалистичны и адекватны.