I dati pseudonimi sono definiti come informazioni da cui gli identificatori personali sono stati rimossi, sostituiti o trasformati in modo da impedire l'attribuzione diretta a un individuo senza informazioni aggiuntive conservate separatamente. Ciò sostituisce gli identificatori diretti (ad es. nomi, numeri di identificazione) con marcatori artificiali come codici o pseudonimi. Secondo l'articolo 4(5) del Regolamento generale sulla protezione dei dati (GDPR), la pseudonimizzazione è il trattamento dei dati personali in modo tale che non possano più essere attribuiti a un soggetto specifico senza l'uso di informazioni supplementari, che devono essere conservate separatamente e in modo sicuro (Voigt & Von dem Bussche, 2017).
I risultati indicano:
- La pseudonimizzazione riduce il rischio di identificazione non autorizzata e di uso improprio dei dati.
- A differenza dei dati anonimizzati, che vengono privati in modo irreversibile di tutti gli identificatori, i dati pseudonimi mantengono il potenziale di re-identificazione attraverso una “chiave” controllata o un set di dati supplementare.
- I metodi efficaci di pseudonimizzazione includono:
- Sostituzione dei nomi con codici univoci
- Mascheramento o hashing di campi sensibili
- Uso della tokenizzazione per identificatori ad alto rischio
Esempio: “Paziente_12345” invece di “Jane Doe”.
Punti salienti della discussione:
- Conformità alla protezione dei dati: La pseudonimizzazione è riconosciuta come una salvaguardia ai sensi del GDPR e di altri quadri normativi sulla privacy, consentendo alle organizzazioni di trattare le informazioni personali rimanendo conformi ai requisiti di minimizzazione dei dati e di sicurezza (Considerando 29 del GDPR).
- Gestione del rischio di re-identificazione: Sebbene i dati pseudonimi migliorino la privacy, non sono immuni alla re-identificazione se si accede alla chiave o al file di mappatura. Pertanto, sono essenziali una rigorosa separazione e protocolli di sicurezza per le informazioni supplementari (Narayanan & Shmatikov, 2008).
- Ricerca e analisi: I set di dati pseudonimi consentono analisi statistiche significative o studi longitudinali senza esporre dettagli identificabili. Ad esempio, la ricerca medica si basa spesso su cartelle cliniche pseudonimizzate per bilanciare l'utilità scientifica e la riservatezza (El Emam & Arbuckle, 2013).
- Limitazioni: L'efficacia della pseudonimizzazione dipende dalla forza del metodo e dalla misura in cui sono presenti identificatori indiretti. Una pseudonimizzazione debole può ancora lasciare i dati vulnerabili ad attacchi di collegamento o inferenza se combinata con set di dati ausiliari.
In sintesi, i dati pseudonimi costituiscono una via di mezzo tra i dati identificabili e quelli anonimi, offrendo una maggiore protezione della privacy pur preservando il valore analitico. La loro applicazione dipende fortemente da una gestione sicura delle chiavi e da controlli tecnici robusti per mitigare i rischi di re-identificazione.
