Dane pseudonimizowane definiuje się jako informacje, z których usunięto, zastąpiono lub przekształcono identyfikatory osobowe w sposób uniemożliwiający bezpośrednie przypisanie ich do konkretnej osoby bez dodatkowych, oddzielnie przechowywanych informacji. Zastępuje to bezpośrednie identyfikatory (np. imiona i nazwiska, numery identyfikacyjne) sztucznymi znacznikami, takimi jak kody lub pseudonimy. Zgodnie z art. 4 ust. 5 ogólnego rozporządzenia o ochronie danych (RODO), pseudonimizacja to przetwarzanie danych osobowych w taki sposób, by nie można ich było już przypisać konkretnej osobie, której dane dotyczą, bez użycia dodatkowych informacji, pod warunkiem że takie dodatkowe informacje są przechowywane osobno i są objęte środkami technicznymi i organizacyjnymi uniemożliwiającymi ich przypisanie (Voigt & Von dem Bussche, 2017).
Wyniki wskazują:
- Pseudonimizacja zmniejsza ryzyko nieuprawnionej identyfikacji i niewłaściwego wykorzystania danych.
- W przeciwieństwie do danych zanonimizowanych, które są nieodwracalnie pozbawione wszelkich identyfikatorów, dane pseudonimizowane zachowują możliwość ponownej identyfikacji za pomocą kontrolowanego „klucza” lub dodatkowego zbioru danych.
- Skuteczne metody pseudonimizacji obejmują:
- Zastępowanie imion i nazwisk unikalnymi kodami
- Maskowanie lub haszowanie pól wrażliwych
- Użycie tokenizacji dla identyfikatorów wysokiego ryzyka
Przykład: „Pacjent_12345” zamiast „Jane Doe”.
Najważniejsze punkty dyskusji:
- Zgodność z przepisami o ochronie danych: Pseudonimizacja jest uznawana za środek zabezpieczający w ramach RODO i innych ram prawnych dotyczących prywatności, umożliwiając organizacjom przetwarzanie danych osobowych przy jednoczesnym zachowaniu zgodności z wymogami minimalizacji danych i bezpieczeństwa (RODO Motyw 29).
- Zarządzanie ryzykiem ponownej identyfikacji: Chociaż dane pseudonimizowane zwiększają prywatność, nie są odporne na ponowną identyfikację, jeśli klucz lub plik mapujący zostanie udostępniony. Dlatego kluczowe są ścisłe protokoły separacji i bezpieczeństwa dla informacji uzupełniających (Narayanan & Shmatikov, 2008).
- Badania i analityka: Zbiory danych pseudonimizowanych pozwalają na prowadzenie istotnych analiz statystycznych lub badań podłużnych bez ujawniania szczegółów umożliwiających identyfikację. Na przykład badania medyczne często opierają się na pseudonimizowanych danych pacjentów, aby zrównoważyć użyteczność naukową i poufność (El Emam & Arbuckle, 2013).
- Ograniczenia: Skuteczność pseudonimizacji zależy od siły metody i zakresu, w jakim obecne są identyfikatory pośrednie. Słaba pseudonimizacja może nadal pozostawiać dane podatne na ataki typu „linkage attack” lub wnioskowanie, jeśli zostaną połączone z dodatkowymi zbiorami danych.
Podsumowując, dane pseudonimizowane stanowią kompromis między danymi umożliwiającymi identyfikację a danymi anonimowymi, oferując wzmocnioną ochronę prywatności przy jednoczesnym zachowaniu wartości analitycznej. Ich zastosowanie w dużym stopniu zależy od bezpiecznego zarządzania kluczami i solidnych kontroli technicznych w celu ograniczenia ryzyka ponownej identyfikacji.
