Pseudonieme gegevens worden gedefinieerd als informatie waaruit persoonlijke identificatoren zijn verwijderd, vervangen of getransformeerd op een manier die directe toeschrijving aan een individu voorkomt zonder aanvullende, afzonderlijk opgeslagen informatie. Dit vervangt directe identificatoren (bv. namen, identificatienummers) door kunstmatige markeringen zoals codes of pseudoniemen. Volgens artikel 4(5) van de Algemene Verordening Gegevensbescherming (AVG/GDPR) is pseudonimisering de verwerking van persoonsgegevens op zodanige wijze dat de persoonsgegevens niet meer aan een specifieke betrokkene kunnen worden gekoppeld zonder het gebruik van aanvullende gegevens, die afzonderlijk en veilig moeten worden bewaard (Voigt & Von dem Bussche, 2017).
Resultaten geven aan:
- Pseudonimisering vermindert het risico op ongeoorloofde identificatie en misbruik van gegevens.
- In tegenstelling tot geanonimiseerde gegevens, die onomkeerbaar van alle identificatoren zijn ontdaan, behouden pseudonieme gegevens de mogelijkheid tot heridentificatie via een gecontroleerde “sleutel” of aanvullende dataset.
- Effectieve pseudonimiseringsmethoden omvatten:
- Vervanging van namen door unieke codes
- Maskeren of hashen van gevoelige velden
- Gebruik van tokenisatie voor identificatoren met een hoog risico
Voorbeeld: “Patiënt_12345” in plaats van “Jane Doe.”
Hoofdpunten van de discussie:
- Naleving van gegevensbescherming: Pseudonimisering wordt erkend als een waarborg onder de AVG/GDPR en andere privacykaders, waardoor organisaties persoonlijke informatie kunnen verwerken en tegelijkertijd voldoen aan de eisen voor dataminimalisatie en beveiliging (GDPR Recital 29).
- Beheer van heridentificatierisico's: Hoewel pseudonieme gegevens de privacy verbeteren, zijn ze niet immuun voor heridentificatie als de sleutel of het koppelingsbestand wordt geopend. Daarom zijn strikte scheiding en beveiligingsprotocollen voor de aanvullende informatie essentieel (Narayanan & Shmatikov, 2008).
- Onderzoek en analyse: Pseudonieme datasets maken zinvolle statistische analyse of longitudinale studies mogelijk zonder identificeerbare details bloot te leggen. Medisch onderzoek bijvoorbeeld, maakt vaak gebruik van gepseudonimiseerde patiëntendossiers om een evenwicht te vinden tussen wetenschappelijk nut en vertrouwelijkheid (El Emam & Arbuckle, 2013).
- Beperkingen: De effectiviteit van pseudonimisering hangt af van de kracht van de methode en de mate waarin indirecte identificatoren aanwezig zijn. Zwakke pseudonimisering kan gegevens nog steeds kwetsbaar maken voor koppelingsaanvallen of inferentie indien gecombineerd met aanvullende datasets.
Samenvattend dienen pseudonieme gegevens als een middenweg tussen identificeerbare en anonieme gegevens, waarbij ze een verbeterde privacybescherming bieden met behoud van analytische waarde. De toepassing ervan is sterk afhankelijk van veilig sleutelbeheer en robuuste technische controles om de risico's van heridentificatie te beperken.
