Anonymisering
Anonymisering er en sikkerhedsforanstaltning, der har til formål at fjerne eller skjule identifikatorer i data, så det ikke længere er muligt at spore informationen tilbage til fx en bestemt person. Dette er særligt vigtigt for organisationer, der arbejder med persondata, såsom sundhedsinstitutioner, banker og virksomheder, der håndterer følsomme personoplysninger.
Ved at anonymisere data beskytter man dem mod uautoriseret adgang og misbrug, hvilket reducerer risikoen for identitetstyveri, datalækager og andre alvorlige konsekvenser. Derudover kan anonymisering være en væsentlig del af en organisations GDPR compliance, der pålægger alle organisationer at beskytte personoplysninger.
Implementering af anonymisering
For at anonymisere data kræves det først, at man identificerer og klassificerer de data, der skal anonymiseres. Dette kræver en vurdering af, hvilke data der er personoplysninger, samt en vurdering af, hvor følsomme disse oplysninger er. Eksempelvis kan patientjournaler på et hospital indeholde helbredsoplysninger, som personfølsomme data, mens kundeoplysninger fra en butik typisk er almindelige personoplysninger. Denne klassificering af data er afgørende for at vælge den mest hensigtsmæssige anonymiseringsteknik.
Der findes forskellige metoder til anonymisering, som hver især har deres fordele og ulemper. Valget af teknik afhænger af data’s karakter og det ønskede niveau af anonymitet.
Suppression
Denne metode indebærer direkte fjernelse af datafelter, der kan bruges til at identificere individer. Det kan være oplysninger som navne, adresser eller unikke ID-numre. Suppression er en effektiv måde at eliminere risikoen for identifikation, men det kan også reducere datanyttigheden markant, hvis mange felter fjernes.
Generalization
Generalization går ud på at reducere præcisionen af data ved at erstatte specifikke værdier med mere generelle kategorier. For eksempel kan en præcis alder som "27" erstattes med et interval som "20-30", eller en specifik adresse kan generaliseres til et postnummer. Denne teknik bevarer dataens analytiske værdi, mens risikoen for identifikation reduceres.
Anatomization
Ved brug af anatomization opdeles data i to separate databaser eller datasæt til privatlivsbeskyttelse privatliv. Den ene database indeholder oplysninger, der kan identificere en person, som navn og adresse, mens den anden database kan opbevare følsomme oplysninger, som for eksempel helbredsdata. Disse databaser er ikke direkte forbundet, og der findes ingen nøgle, der kan matche oplysningerne fra den ene database med den anden.
Denne metode er effektiv, når man ønsker at bruge data om samme person til forskellige, uafhængige formål, uden at man skal koble dataene sammen. For eksempel kan kontaktoplysninger bruges til at sende beskeder, mens helbredsdata analyseres separat til statistiske formål. Men fordi der ikke er nogen mulighed for at koble databaserne, kan dataene ikke bruges samlet. Dette er en vigtig begrænsning ved anatomization.
Hvis man derimod ønsker at kunne kombinere dataene senere, er anatomization ikke den rette løsning. I sådanne tilfælde er pseudonymisering mere velegnet, fordi den tillader en sikker kobling mellem datasæt ved hjælp af en nøgle.
Data masking
Data masking indebærer, at man erstatter oplysninger i et datasæt med fiktive værdier, der ligner de originale data. Formålet er at skjule personlige eller fortrolige oplysninger, samtidig med at data stadig kan bruges i praksis.
Denne metode bruges ofte i forbindelse med udvikling og test af systemer, hvor man har brug for data, der ligner virkelige data, men uden risikoen for at dele eller eksponere følsomme oplysninger.
For eksempel kan man ændre et navn som "Anders Hansen" til "Jens Nielsen" eller en adresse som "Parkvej 12" til "Søndergade 34". Tallene eller navnene ser stadig realistiske ud, men de afslører ikke noget om de rigtige personer.
Perturbation
Perturbation er en teknik, der anonymiserer data ved at tilføje små, tilfældige ændringer, så det ikke længere er muligt at identificere enkeltpersoner. For eksempel kan en lønoplysning på "37.255 kr." ændres til "37.000 kr." eller "37.500 kr.". Disse små justeringer gør det svært at finde frem til at identificere et individ på basis af lønoplysningen, samtidig med at data stadig kan bruges til at beregne gennemsnit eller identificere overordnede tendenser.
Denne teknik fungerer kun som anonymisering, hvis de ændrede data ikke kan kobles med andre kilder, der indeholder originale data eller relaterede oplysninger til et individ. Hvis det er muligt at sammenligne de ændrede data med andre oplysninger om individet, så kan anonymiteten brydes. Derfor er perturbation bedst egnet til analyser af generelle mønstre i data. Dette gør det vigtigt at overveje, om datasættet kan bruges sammen med andre oplysninger, før perturbation betragtes som en sikker metode.
__
Når anonymisering er gennemført, er det vigtigt at validere, om den reelt har gjort det umuligt at identificere individer. Dette indebærer en grundig kontrol af, om data kan kobles til personer – både alene og i kombination med andre kilder. Hvis identifikation stadig er mulig, er data ikke anonymiserede, og processen skal gentages.
Dokumentation er også vigtig. Sørg for at beskrive de anvendte metoder, de specifikke parametre og resultaterne af valideringen. Dette er ikke kun nødvendigt for at efterprøve anonymiseringen, men også som en del af din GDPR dokumentation.
Valget af anonymiseringsteknik afhænger altid af datasættets karakter, anvendelsesformål og den ønskede balance mellem anonymitet og dataens brugbarhed. Ved at kombinere de rigtige metoder og sikre korrekt implementering kan man opnå både databeskyttelse og analytisk værdi.
Trusselsscenarier
Anonymisering beskytter mod flere trusler, som kan være identificeret i din risikovurdering. Uden anonymisering er dataene sårbare over for:
|
Trusselsscenarie
|
Foranstaltning
|
|
Identitetstyveri: Uautoriseret adgang til persondata kan bruges til identitetstyveri og anden kriminalitet.
|
Anonymisering fjerner identifikatorer, hvilket gør det umuligt at stjæle identiteten.
|
|
Datalækager: Uautoriseret offentliggørelse af persondata kan føre til omfattende skade for organisationen og de berørte individer.
|
Anonymisering reducerer risikoen for datalækage, da de anonymiserede data ikke indeholder personhenførbare oplysninger.
|
|
Misbrug af data: Uautoriseret brug af persondata til forskellige formål kan have alvorlige konsekvenser.
|
Anonymisering begrænser mulighederne for misbrug, da data ikke kan spores til specifikke individer.
|
|
Overtrædelse af GDPR og andre lovgivninger: Manglende beskyttelse af persondata kan føre til store bøder og skade en organisations omdømme.
|
Anonymisering hjælper med at overholde lovgivningen ved at beskytte persondata.
|
Risiko reduktion
Anonymisering kan markant reducere de risici, der er forbundet med håndtering af persondata. Faktisk er en fuldkommen anonymisering per definition ikke længere persondata. Foranstaltningen er derfor særlig effektiv til at reducere en organisations risici relateret til GDPR og lignende persondatalovgininger.
Et tab af forretningskritiske data kan føre til en svækket konkurrenceposition, og her kan en anonymisering af data også reducere konsekvensen af et databrud.
Effektiviteten af anonymisering som en sikkerhedsforanstaltning afhænger dog af, hvor grundigt og korrekt anonymiseringsprocessen er udført.
Informationsaktiver og processer
Anonymisering kan anvendes som en foranstaltning i forskellige processer og informationsaktiver, herunder:
-
Kundedatabaser: For at beskytte kundernes personlige oplysninger kan data masking anvendes. For eksempel kan kundens navn "Anders Hansen" erstattes med "Jens Nielsen", og kontonumre kan erstattes med fiktive, men realistiske værdier, der bevarer dataens struktur.
-
Patientjournaler: For at sikre beskyttelsen af patienters medicinske informationer er suppression en effektiv metode. Direkte identifikatorer som navn, adresse og CPR-nummer fjernes, så journalens indhold ikke kan kobles til en specifik patient.
-
Finansielle oplysninger: For at bevare sikkerheden omkring følsomme finansielle data kan generalization bruges. Eksempelvis kan en præcis lønoplysning som "72.450 kr." ændres til et interval som "70.000-80.000 kr." for at reducere risikoen for identifikation, mens data stadig kan bruges til analyser.
-
Forskningsdata: I forskningsprojekter, der involverer mennesker, kan anatomization benyttes. For eksempel kan deltagerens kontaktoplysninger opbevares i én database, mens deres forskningsdata, såsom helbredsoplysninger, opbevares i en anden database uden mulighed for at koble dem sammen.
Uden anonymisering er disse aktiver særligt sårbare over for uautoriseret adgang og misbrug. For eksempel kan en datalækage fra en patientdatabase føre til identitetstyveri og misbrug af patienternes medicinske oplysninger. Ved at anonymisere disse data kan risikoen for sådanne hændelser reduceres eller elimineres.
Anonymisering spiller også en central rolle i at understøtte kontinuiteten i forskellige forretningsprocesser. Eksempelvis gør anonymisering af kundedata det muligt for virksomheder at udføre analyser og forbedre deres produkter og tjenester uden at krænke kundernes privatliv. I forskningsverdenen kan anonymisering af data fremme samarbejde og datadeling, samtidig med at deltagernes identitet forbliver beskyttet.
Implementering
Implementering af anonymisering kan kræve betydelige økonomiske ressourcer og tid, afhængig af mængden af data og kompleksiteten af anonymiseringsprocessen. Det kræver typisk ekspertise inden for databehandling og sikkerhed.
I organisationer hvor store datamængder behandles er det vanskeligt at beskytte personlige oplysninger uden brug af særlige værktøjer fx når der skal fjernes eller skjules følsomme data, så kan det kræve beregninger og metoder, som ikke kan klares manuelt. Derudover er datasæt ofte så store, at man har brug for automatiserede løsninger til at sikre, at anonymiseringen bliver korrekt og effektiv. Uden den rigtige teknologi kan der opstå fejl, hvor personlige oplysninger alligevel kan genkendes.
De praktiske trin i implementeringen inkluderer:
-
Fastlæg hvilke data der skal anonymiseres, og hvilket niveau af anonymitet der er nødvendigt.
-
Vælg de bedst egnede værktøjer eller metoder til at udføre anonymiseringen.
-
Validér efterfølgende anonymiteten af data for at sikre, at processen har været effektiv.
-
Dokumentation af hele processen.
Løbende vedligeholdelse
Når du først har implementeret anonymiseringsteknikker, så skal du løbende sikre, at de er effektivt ved at udføre regelmæssige audits og validering af anonymitetsniveauet, så du kan sikre effektiv beskyttelse af data.
Det er desuden nødvendigt at følge med i den teknologiske udvikling, da nye værktøjer og metoder kan tilbydes på markedet, som potentielt kan anvendes til at de-anonymisere data.
Automatisering vs. manuelle processer
En del af anonymiseringen kan automatiseres, som for eksempel datarensning og anvendelse af anonymiseringsalgoritmer. Dog er manuel kontrol og overvågning stadig nødvendig for at validere kvaliteten af anonymiseringen.
Udfordringer
|
Udfordring
|
Løsning
|
|
Identifikation af relevante identifikatorer
|
Grundig dataanalyse, ekspertvurdering og brug af automatiserede værktøjer til at identificere identifikatorer.
|
|
Kompleksitet i anonymiseringsteknikker
|
Konsultation med eksperter og anvendelse af etablerede standarder og retningslinjer.
|
|
Validering af anonymitet
|
Anvendelse af robuste metoder og teknikker til validering af anonymiseringens effektivitet.
|
|
Omkostninger og ressourcer
|
Effektiv planlægning og prioritering af ressourcer for at håndtere omkostningerne ved implementering og vedligeholdelse.
|
Software til anonymisering
Mange organisationer anvender cloud-tjenester til at opbevare og behandle deres data, og de fleste større cloud udbydere tilbyder tjenester til at anonymisere data fx Microsoft Azure, Google Cloud, Amazon Web Services, osv.
Deres løsninger kan blandt andet bidrage til at implementere de ovennævnte anonymiseringsteknikker.
Relaterede foranstaltninger
Anonymisering er relateret til flere andre sikkerhedsforanstaltninger, såsom:
Anonymisering kan supplere disse foranstaltninger og give et mere robust sikkerhedsniveau for persondata. For eksempel kan kryptering beskytte data under transmission og lagring, mens anonymisering forhindrer genidentifikation af data efter et potentielt databrud.
.jpeg)
.jpg)
.jpg)
.jpg)
.png)
.jpeg)
.jpg)
.jpg)
