ناشناس‌سازی داده چیست؟

ناشناس‌سازی داده یک فرایند حیاتی در حریم خصوصی داده است که شامل حذف یا پوشاندن شناسه‌های شخصی مستقیم و غیرمستقیم از مجموعه داده‌ها می‌شود. این روش تضمین می‌کند که اطلاعاتی مانند نام، شماره تأمین اجتماعی و اطلاعات بهداشتی محافظت‌شده (PHI) حذف یا تغییر داده می‌شوند تا از شناسایی مجدد افراد در مجموعه داده جلوگیری شود. هدف این است که داده‌ها غیرقابل انتساب به هیچ فردی بدون دسترسی به اطلاعات شناسایی اضافی باشند.

نتایج حاصل از به‌کارگیری تکنیک‌های ناشناس‌سازی داده، چندین نتیجه کلیدی را نشان می‌دهد:

• حفاظت از حریم خصوصی: داده‌های ناشناس‌سازی‌شده به طور قابل توجهی خطر نقض حریم خصوصی و سرقت هویت را کاهش می‌دهند. به گفته El Emam و همکاران (۲۰۱۵)، «تکنیک‌های ناشناس‌سازی می‌توانند خطر شناسایی مجدد را به سطح قابل قبولی کاهش دهند و در نتیجه استفاده ایمن از داده‌ها را برای اهداف ثانویه ممکن می‌سازند» (El Emam et al., 2015).

• انطباق با مقررات: ناشناس‌سازی به انطباق با چارچوب‌های قانونی مانند مقررات عمومی حفاظت از داده (GDPR) و قانون انتقال و پاسخگویی بیمه سلامت (HIPAA) کمک می‌کند. این مقررات ایجاب می‌کنند که داده‌های شخصی قابل شناسایی قبل از اشتراک‌گذاری یا پردازش برای اهداف غیر اصلی، محافظت یا ناشناس شوند. به عنوان مثال، روش Safe Harbor در HIPAA تعداد ۱۸ شناسه را مشخص می‌کند که باید حذف شوند تا داده‌ها ناشناس‌سازی‌شده در نظر گرفته شوند.

• حفظ کارایی: هنگام حذف شناسه‌ها، حفظ کارایی تحلیلی داده‌ها ضروری است. تکنیک‌هایی مانند نام مستعارسازی، سرکوب و تعمیم برای ایجاد تعادل بین حریم خصوصی و قابلیت استفاده از داده‌ها به کار می‌روند. این تعادل اجازه می‌دهد تا مجموعه داده‌ها به طور مؤثر در تحقیقات، تحلیل مشتری و بازاریابی استفاده شوند.

• ارزیابی ریسک: ناشناس‌سازی امنیت مطلق نیست؛ ریسک‌های باقیمانده به دلیل حملات پیونددهی بالقوه یا استنتاج از شبه‌شناسه‌ها باقی می‌مانند. بنابراین، چارچوب‌های ارزیابی ریسک برای ارزیابی و به حداقل رساندن مداوم این ریسک‌ها ضروری هستند.

• کاربرد عملی: مؤسساتی مانند Mayo Clinic با نگهداری پایگاه‌های داده سوابق پزشکی ناشناس‌سازی‌شده در مقیاس بزرگ که تحقیقات بالینی را بدون به خطر انداختن حریم خصوصی بیمار تسهیل می‌کنند، نمونه‌ای از استقرار موفق هستند. این کاربرد بر اهمیت پروتکل‌های قوی ناشناس‌سازی در امکان‌پذیر ساختن استفاده ثانویه از داده‌ها تأکید می‌کند.

به طور خلاصه، ناشناس‌سازی داده با حذف شناسه‌های شخصی و کاهش ریسک‌های حریم خصوصی، ضمن حفظ ارزش داده برای اهداف مجاز، مجموعه داده‌های حساس را به منابعی امن تبدیل می‌کند. این رویکرد برای امکان‌پذیر ساختن اشتراک‌گذاری اخلاقی داده‌ها تحت مقررات سخت‌گیرانه حریم خصوصی، اساسی است.