En el mundo actual impulsado por los datos, proteger la información sensible es más importante que nunca. Con el aumento de las preocupaciones por la privacidad y las regulaciones como el GDPR, las empresas deben implementar técnicas robustas para salvaguardar la privacidad de los individuos mientras permiten un análisis de datos significativo.
Las estrategias de protección de datos son fundamentales, especialmente cuando se trabaja con datos sensibles o de prueba, donde una mala gestión podría generar repercusiones legales y financieras graves.
Este artículo explora cuatro técnicas clave de protección de la privacidad que aseguran la confidencialidad, la integridad y la seguridad de los datos mientras mantienen las capacidades analíticas: Enmascarado y Tokenización de Datos, Adición de Ruido, Privacidad Diferencial y Cálculo Multilateral Seguro (SMC).
1. Enmascarado de datos y tokenización
El enmascarado de datos consiste en ocultar información sensible reemplazandola por valores alterados o ficticios, de modo que los datos originales permanezcan protegidos. La tokenización, una forma más avanzada de enmascarado de datos, reemplaza los datos sensibles por sustitutos no sensibles llamados tokens. Estos tokens no tienen valor por sí mismos, pero están mapeados a los datos originales mediante un sistema seguro. Ambas técnicas son esenciales en escenarios donde los datos reales no pueden ser expuestos, como cuando se realizan pruebas o cuando los datos se comparten entre organizaciones.
Tipos de enmascarado de datos:
- Redacción: Reemplaza partes de los datos con símbolos ocultos. Por ejemplo, "Juan Pérez, Calle Falsa 123" podría convertirse en "Juan Pérez, Calle Falsa XXX".
- Sustitución: Reemplaza los datos sensibles por valores aleatorios. Por ejemplo, los nombres reales de los clientes pueden ser sustituidos por seudónimos.
Ejemplo de tokenización:
Supongamos que el número de tarjeta de crédito de un cliente es "4567-8901-2345-6789". Este podría ser reemplazado por el token "tok_1a2b3c4d5e". El token se almacena en un "bóveda de tokens" segura, y se utiliza en los sistemas en lugar del número real de la tarjeta de crédito. El token no tiene valor real a menos que se mapee de nuevo a los datos originales a través de un sistema seguro.
| Datos originales | Datos tokenizados |
|---|---|
| Credit Card Number: 4567-8901-2345-6789 | Token: tok_1a2b3c4d5e |
| Bank Account: 9876543210 | Token: tok_2f3g4h5i6j |
2. Adición de ruido
La adición de ruido es una técnica de protección de privacidad que altera los datos introduciendo valores aleatorios, lo que hace difícil extraer información significativa, mientras se preservan las propiedades estadísticas generales de los datos. Este método maximiza la privacidad mientras minimiza la pérdida de utilidad de los datos.
Existen dos tipos principales de adición de ruido:
- Perturbación de datos: Esto implica agregar ruido directamente a los datos brutos antes de realizar el análisis. El ruido agregado puede ser numérico o categórico.
- Ejemplo numérico: Si la edad de un paciente es 45, se podría añadir un valor aleatorio entre -5 y +5, resultando en una edad de, por ejemplo, 48.
- Ejemplo categórico: En una columna de "ciudad" en un conjunto de datos, se podrían cambiar aleatoriamente un 5% de las entradas de ciudad entre las ciudades existentes.
Perturbación de salida: En lugar de modificar los datos brutos, el ruido se añade a los resultados de las consultas o análisis.
Ejemplo: Si la consulta es "edad media de los pacientes", se podría añadir ruido aleatorio a los resultados de la consulta. Por lo tanto, en lugar de reportar la edad media exacta como "52,3 años", podría reportarse "52,3 ± 0,5 años".
Ejemplo de perturbación de datos:
Consideremos un conjunto de datos con las edades de los pacientes. Se utiliza una distribución normal para alterar aleatoriamente cada valor de edad.
| Datos originales | Datos perturbados |
|---|---|
| Age: 45 | Age: 48 |
| Age: 60 | Age: 63 |
3. Privacidad diferencial
La privacidad diferencial asegura que la inclusión o exclusión de los datos de un solo individuo no afecte significativamente el resultado de un análisis de datos. Garantiza que los resultados de cualquier análisis no revelen si los datos de un individuo específico fueron incluidos en el conjunto de datos, preservando así la privacidad.
Cómo Funciona:
La privacidad diferencial implica añadir ruido a los resultados de una consulta o análisis, en lugar de a los datos brutos. El ruido se calibra cuidadosamente para asegurar que el resultado sea suficientemente diferente del valor real, protegiendo la privacidad individual.
- Ejemplo: Si una consulta pide la edad media de los pacientes en un conjunto de datos, en lugar de devolver la media real, el mecanismo añadiría una pequeña cantidad de ruido aleatorio de una distribución Laplace al resultado. La magnitud de este ruido está determinada por un parámetro de privacidad (epsilon, ε), que indica cuánta privacidad debe ser aplicada. Un epsilon más bajo implica una mayor privacidad, pero potencialmente menos precisión en los resultados.
| Consulta Original | Con Privacidad Diferencial |
|---|---|
| Average Age: 52.3 years | Average Age: 52.3 ± 0.5 years |
4. Cálculo Multilateral Seguro (SMC)
El Cálculo Multilateral Seguro (SMC) permite realizar cálculos sobre datos cifrados sin necesidad de descifrarlos, permitiendo que varias partes analicen datos de manera colectiva sin revelar sus datos privados.
Criptografía Homomórfica de Umbral (THC):
Una forma específica de cifrado que permite realizar cálculos sobre datos cifrados es la Criptografía Homomórfica de Umbral. Esta técnica permite realizar cálculos sobre datos cifrados sin descifrarlos. Una vez que los cálculos se han realizado, el resultado se descifra y corresponde a lo que se habría calculado con los datos originales.
- Ejemplo: Supongamos que dos hospitales desean calcular la duración promedio de la estancia de los pacientes con una determinada enfermedad. Cada hospital cifra sus datos de pacientes y los envía a un tercero de confianza para que realice el cálculo. El tercero realiza el cálculo sobre los datos cifrados y luego devuelve el resultado cifrado a los hospitales. Los hospitales pueden descifrar el resultado final sin necesidad de compartir los registros originales de los pacientes.
| Datos Cifrados del Hospital A | Datos Cifrados del Hospital B | Resultado Agregado Cifrado |
|---|---|---|
| Estancia Cifrada: 7 días | Estancia Cifrada: 8 días | Resultado agregado: 7,5 días |
Estas cuatro técnicas de protección de privacidad: enmascarado y tokenización de datos, adición de ruido, privacidad diferencial y cálculo multilateral seguro, proporcionan enfoques diversos para mitigar los riesgos de privacidad de los datos mientras se permite un análisis valioso de los mismos. A medida que la privacidad se vuelve cada vez más crítica, las organizaciones deben integrar estos métodos en sus estrategias de manejo de datos.
La combinación de medidas legales, administrativas y técnicas es necesaria para asegurar un nivel satisfactorio de protección de los datos. Estas técnicas también deben adaptarse a diferentes tipos de datos (por ejemplo, archivos de texto, imagen y audio pueden requerir técnicas diferentes).