درک تکنیک های انحلال داده ها در ایرلند

ناشناس سازی داده ها یک عمل بنیادی برای حفاظت از حریم خصوصی فردی است، به ویژه در حوزه های قضایی با چارچوب های حفاظت از داده های قوی مانند ایرلند. تحت مقررات حفاظت از داده عمومی (GDPR) و قانون حفاظت از داده های ایرلندی 2018، سازمان هایی که داده های شخصی را اداره می کنند، ملزم به اجرای اقداماتی هستند که قابلیت شناسایی داده ها را به حداقل برسانند.

انحلال داده ها چیست؟ تعریف فنی و حقوقی

در GDPR، ناشناس بودن به عنوان فرایند ارائه اطلاعات شخصی ناشناس به گونه ای تعریف می شود که موضوع داده ها دیگر قابل شناسایی نیست. Recital 26 از GDPR نشان می دهد که داده های ناشناس خارج از محدوده مقررات قرار می گیرند، زیرا دیگر مربوط به یک فرد طبیعی شناسایی شده یا قابل شناسایی نیست، اما آستانه بالا است: ناشناس سازی باید به این معنی باشد که هر گونه داده های شناسایی شده توسط ایرلند داده های دیگر قابل شناسایی مجدد است.

به طور عملی، این بدان معنی است که سازمان ها باید خطر شناسایی مجدد در زمینه خاص خود را ارزیابی کنند، به عنوان مثال، مجموعه داده هایی که فقط شناسه های مستقیم مانند نام و آدرس ایمیل را حذف می کنند، ممکن است به جای ناشناس بودن اطلاعات مربوط به آن، به عنوان یک موضوع مشخص شده در نظر گرفته شوند (به عنوان مثال، کد پست، تاریخ تولد، شغل) می تواند ترکیب شود تا یک تکنیک های فردی را حذف کند که نیاز به نابودی داده های معقول دارد و اطلاعات مربوط به معنی نابودی داده های لینک دادن اطلاعات و اطلاعات مربوط به آن است.

تکنیک های رایج انحلال داده ها در ایرلند استفاده می شود

سازمان های ایرلند از تکنیک های مختلفی برای دستیابی به ناشناس سازی استفاده می کنند.انتخاب بستگی به نوع داده ها، استفاده در نظر گرفته شده و سطح قابل قبول از دست دادن ابزار دارد.در زیر به طور گسترده ای مورد استفاده قرار می گیرد، هر کدام با نمونه های عملی مربوط به زمینه پردازش داده های ایرلندی.

ماسک داده ها

ماسک داده شامل جایگزینی ارزش های اصلی با داده های داستانی اما واقع بینانه است، به عنوان مثال، جایگزین نام مشتری واقعی با نام های تصادفی از یک جدول جستجو، یا جایگزینی شماره کارت اعتباری با نسخه های ماسک شده (به عنوان مثال، 9876xxxxx ×xxx43۲۱) در ایرلند، داده های ماسک سازی اغلب از طریق داده های منحصر به فرد برای ذخیره سازی داده ها استفاده می شود، اگر داده های ماسک های ماسک کافی لازم نیست.

۲- وفاداری

جایگزین شناسه با نام مستعار یا کدها، نگه داشتن نقشه جداگانه و امن است، این یک اندازه امنیتی بسته GDPR (مقاله 4 (5)) است، اما ناشناس بودن واقعی نیست زیرا داده های نام مستعار هنوز داده های شخصی در نظر گرفته می شود اگر نقشه برداری می تواند تکنیک های جمع آوری مجدد ایرلندی را به عنوان تجزیه و تحلیل عمومی استفاده کند.

۳- تعمیم

تعمیم دقیق ویژگی های داده را کاهش می دهد، به عنوان مثال، به جای ذخیره یک سن دقیق 34، داده ها ممکن است به محدوده سنی (30-40) گرد آمده باشد، به طور مشابه، آدرس دقیق ممکن است به سطح شهرستان یا شهرستان تعمیم داده شود.در ایرلند، تعمیم معمولا در تحقیقات بهداشت و آمار عمومی که در آن داده های مکان می تواند منجر به بهبود کیفیت اطلاعات (I) و راهنمایی عمومی (IQH) شود استفاده می شود.

۴- سرکوب

سرکوب شامل حذف داده ها به طور کامل که آن را به خطر شناسایی مجدد بالا است، به عنوان مثال، اگر یک شهر کوچک در ایرلند تنها یک ساکن با یک بیماری نادر است، که رکورد ممکن است از یک مجموعه داده های تحقیقاتی سرکوب شده است اغلب با تکنیک های دیگر برای دستیابی به ثبت نام (که هر یک از آنها را به حداقل قابل تشخیص است).

۵- آگgregation

ترکیب سوابق داده برای تولید آمار خلاصه به جای ارزش های فردی، گزارش " درآمد متوسط توسط شهرستان" به جای لیست درآمد هر فرد، این تکنیک به طور گسترده ای توسط اداره آمار ایرلندی (CSO) برای داده های سرشماری استفاده می شود، اما باید به دقت اعمال شود: اگر گروه های کوچک هنوز هم می توانند اطلاعات شخصی را آشکار کنند.

روش های پیشرفته ی انحلال

فراتر از تکنیک های اساسی، چندین چارچوب ریاضی اطمینان حاصل می کنند که مجموعه داده های ناشناس با تضمین های حریم خصوصی رسمی مطابقت دارند.این ها به طور فزاینده ای در ایرلند به تصویب رسیده اند، به ویژه در بخش هایی مانند امور مالی و مراقبت های بهداشتی.

  • ناشناس بودن: یک مجموعه داده ها، هویت خود را برآورده می کند اگر هر رکورد از حداقل k-1 رکورد دیگر بر اساس شبه-identers (به عنوان مثال، سن، جنسیت، کد) سازمان ایرلندی که اجرای konymity را انتخاب می کنند، باید یک ارزش مناسب را انتخاب کنند؛ کاهش ریسک بیشتر، اما کاهش داده ها.
  • اختلاف و تنگی: گسترش از ناشناس بودن که محافظت در برابر حملات همگن و حملات پیوند به ویژگی های حساس مانند درآمد یا وضعیت پزشکی نیاز دارد.
  • حریم خصوصی متنوع: یک چارچوب ریاضی دقیق که سر و صدا کالیبره شده را برای جستجو نتایج، اطمینان حاصل کنید که خروجی نشان نمی دهد که آیا هر فرد خاص در مجموعه داده ها استفاده می شود حریم خصوصی مختلف توسط ایرلندی CSO برای آزاد کردن جداول آماری و شرکت های فناوری که در ایرلند برای تجزیه و تحلیل داخلی کار می کنند.
  • نسل داده های مصنوعی: ایجاد مجموعه داده های مصنوعی که از نظر آماری داده های اصلی را بدون داشتن هر گونه اطلاعات شخصی واقعی تقلید می کنند، مدل های Generative (به عنوان مثال، GANs، VAEs) در ایرلند برای تحقیق و توسعه ماشین آلات یادگیری، هر چند آنها نیاز به اطمینان دقیق برای جلوگیری از افشای اطلاعات اصلی دارند.

ملاحظات حقوقی و اخلاقی در ایرلند

الزامات GDPR و قانون حفاظت از داده های ایرلند 2018

GDPR یک نوار بالا برای ناشناس سازی تنظیم می کند. Recital 26 بیان می کند که برای تعیین اینکه آیا داده ها ناشناس هستند، حساب باید از "تمام ابزار به طور منطقی مورد استفاده قرار گیرد" توسط کنترل کننده داده ها یا هر فرد دیگر برای شناسایی موضوع داده ها، بار اثبات دروغ با کنترل کننده، در ایرلند، قانون حفاظت از داده 2018 بیشتر قادر به انجام روش های حفاظت از داده ها (PC) است تا یک روند شناسایی و دستورالعمل های آنها را انجام دهد.

علاوه بر این، تحت بخش 36 قانون حفاظت از داده 2018، قانون ایرلند معافیت های خاصی را برای پردازش اطلاعات شخصی برای اهداف بایگانی در منافع عمومی، اهداف تحقیقاتی علمی یا تاریخی یا اهداف آماری، در مورد حفاظت مناسب فراهم می کند.

ارزیابی های حفاظت از داده ها (DPIA)

قبل از اجرای ناشناسی، سازمان های ایرلندی باید ارزیابی تاثیر داده (DPIA) را انجام دهند اگر پردازش احتمالاً منجر به ریسک بالایی برای حقوق و آزادی افراد شود. DPIA باید خطر شناسایی مجدد، ضرورت و تناسب روش ناشناس سازی را ارزیابی کند و هرگونه کاهش، DPC لیستی از فعالیت های پردازش را منتشر کرده است که همیشه نیاز به پردازش داده های ویژه ای دارند (از جمله داده های بزرگ).

شفافیت و پاسخگویی

حتی پس از ناشناس شدن، سازمان ها باید با موضوعات داده ای درباره شیوه های پردازش داده هایشان شفاف باشند.در اصل عدالت GDPR، موضوعات داده باید به زبان روشن آگاه شوند که داده های آنها ممکن است برای استفاده های ثانویه ناشناس باشد. بسیاری از شرکت های ایرلندی شامل افشای ناشناس در حریم خصوصی خود اطلاع دارند. راهنمایی DPC تاکید می کند که ناشناس سازی فعالیت های پردازش داده ها را از بین نمی برد:

مزایای استفاده از داده های انحلال برای سازمان های ایرلندی

پیاده سازی تکنیک های قوی ناشناس سازی مزایای مختلفی را به ارمغان می آورد که فراتر از انطباق محض است.

  • حفاظت از حق بیمه: داده های تازه وارد خطر آسیب به افراد از نقض داده ها یا سوء استفاده را کاهش می دهد، که با فرهنگ حفاظت از داده های قوی ایرلند هماهنگ می شود.
  • انطباق مجدد: ناشناس سازی مناسب می تواند به سازمان ها کمک کند تا از جریمه های زیر GDPR جلوگیری کنند، که در ایرلند می تواند تا 20 میلیون یورو یا 4 درصد از گردش مالی سالانه جهانی برسد.
  • [FLT: 1 ] [داده های ارجاع داده شده را می توان با محققان، شرکا یا عموم بدون افشای اطلاعات شخصی به اشتراک گذاشت.
  • اثر داده های قرمز شده: اگر داده های ناشناس نقض شود، دامنه اطلاع رسانی و آسیب در مقایسه با نقض اطلاعات شخصی محدود است.
  • اطلاعات کسب و کار و تجزیه و تحلیل: [FLT 1] سازمان ها می توانند بینش از داده های ناشناس بدون در نظر گرفتن سربار مدیریت رضایت و پاسخ های حقوق موضوع داده ها را به دست آورند.

چالش ها و محدودیت های بی حسی در ایرلند

علی رغم مزایای آن، ناشناس سازی یک گلوله نقره ای نیست.سازمان ها باید از چالش های قابل توجهی که می توانند اثربخشی آن را تضعیف کنند، آگاه باشند.

ریسک های شناسایی مجدد

پیشرفت در تکنیک های شناسایی مجدد - مانند حملات پیوند با استفاده از پایگاه های داده عمومی، تجزیه و تحلیل حریم خصوصی با استفاده از یادگیری ماشین، و اطلاعات کمکی از رسانه های اجتماعی - تهدید حتی داده های شناخته شده به خوبی ناشناس در ایرلند، مورد "اطلاعات بهداشت عمومی تجدید هویت" مطالعه (توسط محققان در کالج دانشگاه دوبلین) نشان داد که یک پرونده بیمارستان ناشناس می تواند به طور عمومی شناسایی کند که هدف بالا است.

سود تجاری –Privacy Trade

ناشناس سازی قوی اغلب باعث کاهش بهره وری داده ها می شود، و به عنوان مثال، تعمیم سنگین ممکن است منجر به از دست دادن قدرت آماری در تحقیقات شود.سازمان های ایرلندی باید به دقت درجه ناشناس شدن با هدف مورد نظر را متعادل کنند. تکنیک هایی مانند حریم خصوصی تفاوت اجازه می دهد تا تجارت را به خوبی کاهش دهند، اما آنها نیاز به تخصص دارند.

قانون گذاری Ambiguity

اگرچه فراخوان GDPR 26 چارچوبی را فراهم می کند، اما خط بین عدم رعایت و ناشناس ماندن از نظر قانونی مبهم است، به ویژه در ایرلند که در آن تعداد کمی از حکم دادگاه در مورد رویکرد اجرای DPC در حال تکامل است و سازمان ها ممکن است با عدم اطمینان مواجه شوند تا زمانی که دستورالعمل ها یا قوانین مورد نظر بیشتر ظهور کند.

منبع :

پیاده سازی چارچوب های رسمی ناشناس سازی مانند k-anonymity یا حریم خصوصی تفاوت نیاز به پرسنل ماهر، منابع محاسباتی و نظارت مداوم دارد. شرکت های کوچک و متوسط (SMEs) در ایرلند ممکن است برای اختصاص این منابع تلاش کنند و منجر به وابستگی به روش های ساده تر شوند که ممکن است استاندارد مورد نیاز را برآورده نکنند.

حقوق موضوعات داده

هنگامی که داده ها به راستی ناشناس هستند، حقوق GDPR (مانند حق بیمه، اصلاح و قابل حمل بودن) دیگر به مجموعه داده های ناشناس اعمال نمی شود، با این حال، اگر ناشناس شدن برگشت پذیر باشد یا اگر داده های اصلی با شناسه ها ارتباط برقرار شود، آن سازمان ها باید به دقت جریان داده ها را مدیریت کنند تا از حفظ کلیدهای شناسایی شده اجتناب کنند.

بهترین روش ها برای انتشار داده در ایرلند

برای حرکت به پیچیدگی ها، سازمان های ایرلندی باید یک رویکرد ساختار یافته را بر اساس آخرین راهنمایی از DPC و استانداردهای بین المللی مانند ISO 27701 و کد ناشناس سازی ICO بریتانیا در عمل اتخاذ کنند.

  • یک ارزیابی ریسک پذیری مجدد را تصویب کنید: قبل از ناشناس شدن، خطر شناسایی مجدد با توجه به زمینه، در دسترس بودن داده های کمکی و محیط داده ها استفاده از ابزار مانند ARX یا Bourne برای تعیین خطرات.
  • انجام فرایند: نگه داشتن سوابق کامل از مراحل ناشناس سازی، از جمله تکنیک انتخاب شده، پارامترهای و نتایج اعتبار سنجی.این اسناد برای حسابرسی های نظارتی در ایرلند حیاتی است.
  • تکنیک های متعدد را اعمال کنید: تکنیک های لایه سازی (به عنوان مثال، ماسکینگ به علاوه عمومی سازی به علاوه حریم خصوصی تفاوت) اغلب محافظت قوی تر از یک روش واحد را فراهم می کند.
  • تست برای شناسایی مجدد: به طور دوره ای آزمایش داده های ناشناس در برابر سناریوهای حمله، به ویژه اگر مجموعه داده های عمومی جدید در دسترس باشد که می تواند پیوند را فعال کند.
  • استفاده از تکنولوژی های تقویت حریم خصوصی (PETs): در نظر گرفتن PET مانند محیط های قابل اعتماد اعدام، امن محاسبات چند حزبی، یا رمزگذاری هممورفیک که در آن لازم است برای محافظت از داده های حساس در طول تجزیه و تحلیل.
  • به شکل غیرشکلی عمل کنید: راهنمایی از ایرلند DPC، هیئت حفاظت از داده های اروپا (EDPB)، و بدن های حرفه ای مانند انجمن کامپیوتر ایرلندی، کارگاه های آموزشی را دنبال کنید و با کارشناسان حفاظت از داده مشورت کنید.

مسیرهای آینده برای بی سازی داده ها در ایرلند

چشم انداز ناشناس سازی داده ها به سرعت در حال تکامل است، که توسط پیشرفت های تکنولوژیکی و پیشرفت های نظارتی در ایرلند، چندین روند در حال شکل دادن به آینده این زمینه هستند.

تنظیم مقررات و اجرای

انتظار می رود DPC راهنمایی های بیشتری را در مورد ناشناس سازی مطرح کند، به طور بالقوه با کدهای خاص بخش رفتار، پیشنهاد کمیسیون اروپا برای یک قانون داده اتحادیه اروپا نیز ممکن است قوانین جدیدی را در مورد به اشتراک گذاری داده ها و ناشناس سازی سازمان های ایرلندی باید به دقت این تحولات را نظارت کنند.

هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

مدل های AI آموزش دیده در داده های شخصی می توانند به طور ناخواسته جزئیات حساس را حفظ کنند، و این سوال را مطرح می کند که آیا خروجی های مدل اطلاعات شخصی را تشکیل می دهند یا خیر.DPC نشانه هایی از اینکه پارامترهای مدل ممکن است داده های شخصی در نظر گرفته شوند، اگر آنها اطلاعات قابل شناسایی را رمزگذاری کنند، تکنیک هایی مانند آموزش خصوصی و ناشناس سازی دستگاه برای شرکت های AI ایرلندی مهم تر خواهد شد.

تهدیدات محاسباتی کوانتومی

کامپیوترهای کوانتومی آینده می توانند بسیاری از روش های رمزگذاری و هشینگ را که در pseudonymization و anonymization استفاده می شود، از بین ببرند، در حالی که این یک خطر طولانی مدت است، تحقیقات فعال در تکنیک های ناشناس سازی مقاوم در برابر کوانتومی در دانشگاه های ایرلندی مانند کالج ترینیتی دوبلین و کالج Cork انجام می شود.

انتقال داده های بین المللی

داده های منتشر شده داده های شخصی تحت GDPR نیست و بنابراین می توان بدون حفاظت اضافی از EEA منتقل کرد، با این حال، اگر ناشناس بودن کافی نباشد، انتقال ممکن است ماده 44 را نقض کند. "Schrems III" تحولات و تصمیمات احتمالی سرقت برای انگلستان و سایر حوزه های قضایی بر چگونگی اداره یک داده منتقل شده در سراسر مرزها تاثیر خواهد گذاشت.

نتیجه گیری

ناشناس سازی داده ها یک راه حل یک اندازه نیست، بلکه یک جزء حیاتی از چارچوب حفاظت از داده های ایرلند است.با درک و استفاده از تکنیک هایی مانند تعمیم، سرکوب، ناشناس بودن، و تفاوت های محرمانه بودن، سازمان ها می توانند از حریم خصوصی فردی محافظت کنند در حالی که باز کردن ارزش داده ها برای تجزیه و تحلیل، تحقیق و نوآوری قانونی، تحت سلطه با تجزیه و تحلیل، تنها باید به عنوان یک روش های دقیق و تحلیل و تحلیل و تحلیل، اطمینان از آنها، و اطمینان از امنیت داده ها، و اطمینان از امنیت اطلاعات و اطمینان از آنها استفاده کنند.

[[ویرایش] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۱] [۱۰] [۱] [۱] [۳] [۱] [۱۰] [۱] [۳] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۱] [۱] [۱۰] [۳] [۳] [۱] [۱] [۳] [۳] [۳] [۳] [۱] [۱] [۳] [۱] [۱] [۳] [۳] [۱] [۳] [۱]]] [۱]]] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳] [۳