データの匿名化

データの匿名化とは

データの匿名化は、データベースから個人を特定できる情報を削除または暗号化することにより、個人データまたは機密データを保護しようとします。 データの匿名化は、収集または共有されるデータの整合性を維持しながら、個人または企業の個人的な活動を保護する目的で行われます。 データの匿名化は、「データの難読化」、「データのマスキング」、または「データの識別解除」とも呼ばれます。

データの匿名化の分析

企業は、通常の事業運営の過程で膨大な量の機密データを生成、保存、処理します。 さまざまな部門や国で生成および共有されたデータに関連情報が含まれているため、技術の進歩は盛んです。 テクノロジーの金融革新（fintech）は、ソーシャルメディアやeコマース事業所などのセクターから共有されたデータのおかげで、金融サービスをクライアントにカスタマイズする方法を限りなく進歩させました。 デジタルメディアと電子商取引会社間で共有されるデータは、両セクターがサイト上の製品を特定のユーザーまたは消費者に広告するのに役立ちました。 ただし、データベースにコンパイルされたクライアントのIDを損なうことなく共有データを有効にするには、匿名化を利用する必要があります。

実際のデータ匿名化

データの匿名化は、医療、金融、デジタルメディア業界などの機密情報を扱うほとんどの業界で実行され、データ共有の整合性を促進します。 データの匿名化により、同じ企業内の国、業界、さらには部門間でデータを共有する際の意図しない開示のリスクが軽減されます。 たとえば、患者の機密データを医学研究室や製薬会社と共有している病院は、患者を匿名のままにしておけば、倫理的に行うことができます。 これは、年齢、病気、身長、体重、性別、人種などの医学研究に必要な重要なコンポーネントを残しながら、共有リストから患者の名前、社会保障番号、生年月日、および住所を削除することで実行できます。

データ匿名化手法

データの匿名化は、削除、暗号化、一般化、および他のホストを含​​むさまざまな方法で行われます。 企業は、収集したデータから個人を特定できる情報（PII）を削除するか、強力なパスフレーズを使用してこの情報を暗号化できます。 企業は、データベースで収集された情報を一般化することもできます。 たとえば、テーブルには小売部門の5人のCEOが獲得した正確な総収入が含まれています。 記録された収入が$ 520, 000、$ 230, 000、$ 109, 000、$ 875, 000、および$ 124, 000であるとします。 この情報は、「<500, 000ドル」や「500, 000ドル以上」などのカテゴリに一般化できます。 データは難読化されていますが、それでもユーザーにとって有用です。

データ匿名化推論

データの匿名化では、機密情報をサニタイズし、違反が発生した場合に取得したデータが犯人に役に立たないようにマスクする必要があります。 データを保護する必要性は、すべての組織で高い優先度で保持する必要があります。誤った手に渡る機密情報は、意図的または意図せずに悪用される可能性があるためです。 規制当局が重大な過失を厳しく取り締まるため、クライアントの機密情報を処理する際の機密性の欠如は、多大なコストを伴う可能性があります。 PCI DSS（Payment Card Industry Data Security Standard）などの法的要件とコンプライアンス要件は、クレジットカードの侵害が発生した場合に金融機関に多額の罰金を課します。 カナダの法律であるPIPEDAは、企業による個人情報の開示と使用を規定しています。 組織による個人データの使用または悪用を監視するために形成された他の複数の規制機関があります。

匿名化されたデータのデコードは、匿名化解除（または「再識別」）として知られるプロセスを通じて可能です。 匿名化されたデータはデコードおよび解読できるため、批評家は匿名化が誤った安心感をもたらすと考えています。