Hiểu được các kỹ thuật vô danh ở Ai Len

Theo quy tắc bảo vệ dữ liệu (GDPR) và Đạo luật Bảo vệ dữ liệu Ireland năm 2018, các tổ chức xử lý dữ liệu cá nhân cần thiết để thực hiện các biện pháp giảm thiểu khả năng nhận dạng cá nhân. Việc ký hiệu hóa các dữ liệu thay đổi để cá nhân không còn được nhận dạng trực tiếp hay gián tiếp, trong khi bảo tồn tiện ích của dữ liệu để phân tích, nghiên cứu và thương mại. Bài này khám phá các kỹ thuật then chốt được dùng trong Ireland, dưới các ứng dụng pháp luật, và các tổ chức thực tế.

Sự vô danh và vô pháp luật

Dưới GDPR, việc ký hiệu hoá các dữ liệu cá nhân được định nghĩa là quá trình ẩn danh trong phạm vi quy định vì nó không còn liên quan đến một người tự nhiên có khả năng nhận diện. Tuy nhiên, khả năng xác định cao: khả năng ký tên phải được đảo ngược lại, nghĩa là bất kỳ sự xác định lại thông tin bổ sung nào cũng không thể được. Tại Ai cũng có thể sử dụng thêm thông tin. Trong Ủy ban Bảo vệ Dữ liệu (C) đã cung cấp sự hướng dẫn cho phép sử dụng chức năng xác định hoặc không còn có khả năng xác định lại. Tuy nhiên, khả năng bảo vệ kiểu dáng phải đủ mạnh để xác định lại các kỹ thuật hiện đại, bao gồm cả các cuộc tấn công bên ngoài lẫn dữ liệu.

Thực tế, điều này có nghĩa là các tổ chức phải đánh giá rủi ro tái xác định trong bối cảnh cụ thể của họ. Ví dụ, một bộ dữ liệu chỉ được kết hợp riêng ra một cá nhân. Một kỹ thuật nhận diện danh tính có thể được xem là giả mạo thay vì vô danh nếu các thuộc tính khác (v. d., mã hậu kỳ, ngày sinh, việc làm). Có thể được kết hợp với một cá nhân. Các kỹ thuật giải thích đúng đòi hỏi phải phá hủy liên kết giữa dữ liệu và chủ đề nằm ngoài khả năng hợp lý.

Những kỹ thuật vô danh được dùng ở Ai Len

Người dân Ireland dùng nhiều kỹ thuật khác nhau để đạt được sự vô danh hóa. Sự lựa chọn này phụ thuộc vào kiểu dữ liệu, cách sử dụng có mục đích và mức độ mất điện được chấp nhận.

1. Đang giấu dữ liệu

Đang che giấu bao gồm việc thay thế các giá trị gốc bằng dữ liệu giả lập nhưng thực. Lấy thí dụ, việc thay thế các tên khách hàng bằng tên ngẫu nhiên từ bảng kiểm tra, hoặc thay thế các thẻ tín dụng bằng các phiên bản che mặt (v. d. jwxxxxxxxxxxxx43). Trong môi trường phát triển dữ liệu ở Ai- len thường được dùng trong cơ sở dữ liệu thực nơi cần thiết. Tuy nhiên, việc che đậy có lẽ không đủ cho việc điền đầy đủ các dữ liệu bị che đậy nếu các mẫu kiểu mật mã không thể được xác nhận qua hệ thống xác thực.

2.

Sự sắp xếp ) thay thế bộ nhận diện bằng giả mạo hay mã, giữ bản đồ riêng lẻ và bảo mật. Đây là một biện pháp bảo mật GDPRRRRRRcommate [số điện thoại 4(5) nhưng không phải là sự vô danh thật vì dữ liệu giả được xem là thông tin cá nhân nếu bản đồ có thể tái thiết lập lại. Nhiều công ty Ireland sử dụng giả dạng như một bước trung gian cho một kỹ thuật bổ sung, sau đó áp dụng thêm. (v, hoặc tổng quát) để đạt được sự tổng quát.

3. Tổng quát hóa

Sự tổng quát giảm sự chính xác của các thuộc tính dữ liệu. Chẳng hạn, thay vì cất giữ độ tuổi chính xác của 34, dữ liệu có thể được thu hẹp xuống độ tuổi (30 độ tuổi). Tương tự, địa chỉ chính xác có thể được tổng quát hoá thành phố hoặc hạt. Ở Ai Len, việc tổng quát hóa thường được dùng trong việc nghiên cứu sức khỏe và thống kê công cộng nơi có thể xác định lại dữ liệu chi tiết dẫn đến việc xác định lại. Thông tin sức khỏe và chất lượng (HQA) đã xuất bản sách hướng dẫn nói chung về việc sử dụng dữ liệu về sức khỏe.

4. Giảm áp

Sự bác bỏ bao gồm việc loại bỏ hoàn toàn dữ liệu nơi mà nó gây ra nguy cơ tái định cư cao. Chẳng hạn, nếu một thị trấn nhỏ ở Ireland chỉ có một người mắc bệnh hiếm gặp, thì có thể bị giảm thiểu khỏi một bộ dữ liệu nghiên cứu. Sự trầm cảm thường được kết hợp với những kỹ thuật khác để đạt được sự hợp lý (nói lên rằng mỗi thành tích đều không thể phân biệt được với ít nhất một hồ sơ khác).

5. Phân biệt chủng tộc

Sự phân biệt ) kết hợp dữ liệu để đưa ra những thống kê tổng quát hơn là những giá trị cá nhân.

Phương pháp vô danh cao cấp

Ngoài những kỹ thuật cơ bản, một số cơ sở toán học đảm bảo rằng các bộ dữ liệu ẩn danh đáp ứng những bảo đảm riêng tư chính thức. những thứ này được tiếp nhận ngày càng nhiều ở Ireland, đặc biệt trong các lĩnh vực như tài chính và chăm sóc y tế.

  • [FLT: 0] [FLT: 0]kAnymity: Một bộ dữ liệu thỏa mãn kG. Các tổ chức Ireland thực hiện kAanymity phải chọn một giá trị K thích hợp; ks cao hơn giảm khả năng xác định lại thông tin nhưng giảm tiện ích dữ liệu.
  • [FLT: 0] l iGriversity and tCoutity: ) mở rộng của kBNANNNNN [FAN: 1] để bảo vệ chống lại sự tấn công đồng tính luyến ái và liên kết tấn công vào các thuộc tính nhạy cảm như thu nhập hoặc điều kiện y học. Tính cân bằng đòi hỏi mỗi hạng cân bằng có ít giá trị riêng biệt cho các thuộc tính nhạy cảm. Tính đóng cửa đòi hỏi sự phân phối các giá trị nhạy cảm trong mỗi hạng để gần gũi với phân phối toàn cầu.
  • Quyền riêng tư đặc biệt:) Một khung toán học nghiêm ngặt thêm tiếng ồn được chỉnh sửa để truy vấn kết quả, đảm bảo rằng kết quả không tiết lộ liệu có cá nhân nào trong bộ dữ liệu hay không. Quyền riêng tư khác nhau được sử dụng bởi người Mỹ gốc Ireland để công bố bảng thống kê và các công ty công nghệ hoạt động cho các hoạt động bên trong.
  • Thế hệ dữ liệu dựa trên định dạng:) đang tạo ra những bộ dữ liệu nhân tạo bắt chước các dữ liệu gốc mà không có dữ liệu thật. Mô hình gen (v. g., GN, VEs) đang thu hút sự chú ý ở Ireland để nghiên cứu và phát triển máy, mặc dù chúng đòi hỏi sự xác thực để tránh rò rỉ thông tin gốc.

Những sự xem xét về pháp lý và Ê - thi - ô - bi ở Ai Len

Yêu cầu GDPR và Đạo luật Bảo vệ dữ liệu Ireland năm 2018

Theo báo cáo, để xác định dữ liệu là vô danh, thì có thể dùng một thanh cao để ký hiệu hóa dữ liệu. Để xác định dữ liệu, chúng ta cần phải xem xét “tất cả phương tiện có thể được sử dụng bởi bộ điều khiển dữ liệu hoặc bất cứ người nào khác để xác định lại vật thể, như là vật chứng bằng tay, và bộ điều khiển là bộ phận bảo vệ dữ liệu 2018, để trao quyền cho Ủy ban bảo vệ dữ liệu (DPC) để đưa ra các mã và hướng dẫn. Người ta phải ghi lại tiến trình nhận về tính chất vô danh, bao gồm cả khả năng đánh giá, kỹ thuật và tính năng phục hồi của phương pháp.

Ngoài ra, theo điều luật bảo vệ dữ liệu 36 của Đạo luật Dữ liệu năm 2018, luật Ai Len cung cấp những miễn dịch đặc biệt để xử lý dữ liệu cá nhân nhằm mục đích cổ xưa trong mục đích nghiên cứu khoa học hay lịch sử, hoặc mục đích thống kê, thường là một sự bảo vệ thích hợp.

Khả năng bảo vệ dữ liệu bị ảnh hưởng bởi vết chai (DPIA)

Trước khi thực hiện việc giải mã danh tánh, các tổ chức Ireland phải điều khiển một sự phân tích về bảo vệ dữ liệu (DPIA) nếu việc xử lý có thể gây nguy cơ cao cho quyền cá nhân và quyền tự do. Các tổ chức DPIA nên đánh giá rủi ro tái định vị, tính chất cần thiết và tỷ lệ của phương pháp vô danh và bất kỳ sự giảm thiểu nào.

Trong sạch và chịu trách nhiệm

Theo nguyên tắc công bằng của GDPR, các đề tài dữ liệu nên được thông báo bằng ngôn ngữ rõ ràng là dữ liệu của họ có thể vô danh về các hoạt động phụ.

Lợi ích của việc ký tên vào dữ liệu cho các công việc ở Ai Len

Việc dùng những kỹ thuật vô danh hiệu quả mang lại nhiều lợi ích ngoài tầm sự tuân theo.

  • Sự bảo vệ về tính cách vi phạm: ) Dữ liệu được giấu tên sẽ giảm nguy cơ gây hại cho những cá nhân từ những lỗ hổng dữ liệu hoặc lạm dụng, đi theo văn hóa bảo vệ dữ liệu mạnh mẽ của Ai Len.
  • Giao dịch trả lời: ) sự vô danh có thể giúp tổ chức tránh bị phạt dưới chế độ GDPR, có thể đạt đến 20 triệu hoặc 4% số lượt quay toàn cầu hàng năm.
  • Trình chia sẻ và cách thức ghi chú: [FLT: 1) Có thể chia sẻ với các nhà nghiên cứu, đối tác hoặc công chúng mà không phơi bày dữ liệu cá nhân. Chẳng hạn, Ban điều hành Dịch vụ Y tế Ireland (HSE) chia sẻ dữ liệu mật khẩu về sức khỏe cho các cuộc nghiên cứu và đại dịch bệnh.
  • Ảnh hưởng dữ liệu bị phá vỡ:) Nếu dữ liệu đã bị xâm nhập, phạm vi thông báo và gây hại bị hạn chế so với sự vi phạm liên quan đến dữ liệu cá nhân.
  • Tình báo và Phân tích: Người ta có thể nhận được sự hiểu biết từ dữ liệu đã được ẩn danh mà không cần phải đặt trên đầu của các câu trả lời của người quản lý và đối tượng dữ liệu.

Những thử thách và giới hạn việc ẩn danh ở Ai Len

Bất kể lợi ích của nó, ẩn danh không phải là một viên đạn bạc. Các công ty phải nhận thức được những thách thức quan trọng có thể làm suy yếu hiệu quả của nó.

Những nguy cơ tái định cư

Những tiến triển trong kỹ thuật xác định lại - như tấn công liên kết bằng cơ sở dữ liệu công cộng, phân tích riêng tư bằng máy học, và thông tin phụ từ mạng xã hội - thậm chí cũng được xác định rõ ràng. Ở Ai Len, trường hợp của cuộc nghiên cứu “G học bổ sung sức khỏe người dân ở Đại học Dublin) đã chứng minh rằng hồ sơ bệnh viện danh dự có thể liên kết với các cuộn phim bầu cử công khai, xác định các cá nhân có độ chính xác cao. Điều này nhấn mạnh rằng việc sử dụng chức năng nhận diện sức khỏe là một mục tiêu di chuyển.

Tiện ích cho việc buôn bán thương mại (Privevacy)

Sự vô danh hóa thường làm giảm tiện ích dữ liệu, làm cho bộ dữ liệu ít hữu ích cho việc phân tích. Ví dụ, sự tổng quát hóa nặng có thể dẫn đến việc mất đi sức mạnh thống kê trong nghiên cứu. Các tổ chức Ireland phải cân bằng cẩn thận mức độ vô danh với mục đích đã định. Kỹ thuật như sự riêng tư vi cho phép tốt từ thiện việc trao đổi tài sản, nhưng họ cần có chuyên môn.

Ambiguity

Mặc dù phần trình diễn GDPR 26 cung cấp một khuôn khổ, nhưng ranh giới giữa giả mạo và sự vô danh vẫn còn mơ hồ về mặt pháp lý, đặc biệt ở Ai Len, nơi có ít phán quyết của tòa án về vấn đề này.

Cường độ Tài nguyên

Để xây dựng những khuôn khổ vô danh như sự riêng tư của kKAN hay sự riêng tư khác nhau đòi hỏi những nhân viên có kỹ năng, tài nguyên máy tính và tiếp tục giám sát.

Quyền của đối tượng dữ liệu

Khi dữ liệu thật sự bị ẩn danh, quyền GDPR (như quyền xoá, sửa đổi và cập nhật) không còn áp dụng cho bộ dữ liệu đã được ký hiệu hoá. Tuy nhiên, nếu bộ mã vô danh được sửa đổi lại, hoặc nếu dữ liệu gốc vẫn còn liên kết với bộ nhận dạng, thì các quyền cứ tiếp tục. Các quyền phải quản lý dữ liệu lưu trữ cẩn thận để tránh các phím giữ liên kết vô tình có khả năng tái tạo tính khả thi.

Những thực hành tốt nhất cho việc vô danh hóa dữ liệu ở Ai Len

Để định hướng những điều phức tạp, các tổ chức Ai Len nên tiếp cận một phương pháp có cấu trúc dựa trên sự hướng dẫn mới nhất từ DPC và các tiêu chuẩn quốc tế như ISO 2701 và mã vô danh của ICO.

  • Hãy bắt chước một sự xác định lại rủi ro: ) trước khi vô danh hóa, đánh giá khả năng xác định lại ngữ cảnh, dữ liệu phụ sẵn có, và môi trường dữ liệu. Hãy dùng các công cụ như ARX hoặc Anonym để ước lượng rủi ro.
  • Tiến trình này [FLT: 1) Giữ hồ sơ kỹ lưỡng về các bước làm ẩn danh, kể cả kỹ thuật đã chọn, tham số và kết quả hợp hợp lệ. Tài liệu này rất quan trọng cho việc kiểm tra theo qui định ở Ireland.
  • Ứng dụng đa công nghệ: kỹ thuật kết dính (v. d., che đậy cộng với sự tổng quát hóa cộng sự riêng tư vi phân) thường cung cấp sự bảo vệ mạnh hơn một phương pháp đơn.
  • [FLT: 0] Đặt cho ReIdentification: thử định kỳ dữ liệu được đặt tên khác để chống lại kịch bản tấn công, đặc biệt nếu các bộ dữ liệu công cộng mới có thể cho phép kết nối.
  • Dùng mã hóa đa phần tự do (PEEEEEncing Technology): ) xem xét việc nhận dạng các tán xạ như môi trường thực thi tin cậy, tính toán đa đảng, hoặc mã hóa đồng tính nơi cần thiết để bảo vệ dữ liệu nhạy cảm trong quá trình phân tích.
  • Hãy ở lại Thông báo: Làm theo hướng dẫn của Ban Tư liệu Ireland, Ban Bảo vệ Dữ liệu Châu Âu (EDPB) và những cơ thể chuyên nghiệp như Hiệp hội máy tính Ireland.

Những hướng đi tương lai cho việc ẩn danh ở Ai Len

Sự vô danh hóa đang tiến hóa nhanh chóng, được thúc đẩy bởi những tiến bộ công nghệ và những phát triển về quy định ở Ireland, một số xu hướng đang định hình tương lai của lĩnh vực này.

Độ chính xác và sức ép

Người ta mong đợi Ủy ban Tư pháp Hoa Kỳ đưa ra thêm những hướng dẫn về việc chia sẻ dữ liệu và vô danh, có thể là những quy tắc đặc trưng của khu vực này.

AI và máy học

Mô hình AI được đào tạo về dữ liệu cá nhân có thể vô tình ghi nhớ chi tiết nhạy, nâng cao câu hỏi liệu kết xuất mô hình có cấu hình dữ liệu cá nhân hay không. DPC đã cho thấy các tham số mô hình có thể được xem là dữ liệu cá nhân nếu chúng mã hóa thông tin có thể nhận dạng được. Kỹ thuật hóa như đào tạo riêng lẻ và trên các công ty Al.

Tính toán mối đe dọa

Máy tính lượng tử tương lai có thể phá vỡ nhiều mã hóa và phương pháp phá hoại được sử dụng trong giả danh và ẩn danh. trong khi đây là một rủi ro dài, tích cực nghiên cứu về kỹ thuật chống lại lượng tử đang được tiến hành tại các trường đại học Ireland như trường đại học Trinity Dublin và Đại học Cork.

Việc truyền dữ liệu quốc tế

Dữ liệu được cho là vô danh không phải là dữ liệu cá nhân dưới GDPR và do đó có thể được chuyển ra ngoài EEA mà không cần thêm bảo vệ, nhưng nếu không đủ số dữ liệu vô danh, việc chuyển nhượng có thể vi phạm điều 44: “Sự phát triển III của cơ quan và khả năng quyết định thiếu trật tự của các công ty Ireland sẽ ảnh hưởng thế nào đến cách các công ty Ireland xử lý dữ liệu được chuyển đi khắp nơi.

Kết thúc

Dữ liệu được mô tả một cách vô danh không phải là một trong những tổ chức bảo vệ quyền riêng tư của cá nhân trong khi mở khóa giá trị của dữ liệu để nghiên cứu, và cải tiến. Cảnh quan pháp lý, được chi phối bởi tính chất đặc trưng của GDPR, đòi hỏi sự đánh giá, tính chất bảo hiểm và tính chất minh bạch. Vì các phương pháp xác định lại, các tổ chức của Ireland phải cảnh giác và tiếp tục cải tiến việc cung cấp thông tin về các dữ liệu trong việc nghiên cứu, nghiên cứu và cải tiến.

Để đọc thêm, hãy tham khảo hướng dẫn ) của Ủy ban Bảo vệ dữ liệu ) về sự vô danh và Bộ luật [FLT:] Bảng bảo vệ dữ liệu [FT:] hướng dẫn về việc xử lý dữ liệu để nghiên cứu. Cũng xem [FT:5] [FT: 5] Bộ luật Bất khả thi [FT] [FT] Bộ luật [FLT] [FT] [FT] Bộ luật về thực hiện [FT] [FT] [FT]: 6] [T].R]