匿名データと仮名データの違いは何ですか?
データはデジタル経済において重要な役割を果たしており、データを共有することで新しい機会が開かれます。たとえば、企業は個人データを含む顧客の詳細を収集し、それを使用してより良い顧客体験とマーケティング活動を強化することができます。
ビジネスは、あなたの名前、場所、メールアドレスなどのデータを収集し、あなたや新しい顧客へのマーケティングに役立てています。ただし、そうすると、データ侵害のリスクにさらされます。
GDPR などのデータ保護法に準拠しながらビジネス プロジェクトにデータを使用するには、企業は個人データを匿名化または仮名化する必要がある場合があります。では、これら 2 つの用語は何を意味し、どのような違いがあるのでしょうか?
匿名データとは?
匿名データとは、それを処理する組織または別の個人のいずれによっても、特定の人物を特定できない情報です。
名前、電話番号、住所などのデータから個人を直接特定できます。データを匿名化する目的は、データから個人の識別子を取り除き、残りのデータから特定の人物を識別できないようにすることです。
また、プロセスを永続化することも目的としています。個人の再識別が不可能な場合にのみ、データは匿名と見なすことができます。これは、既知の再識別方法を使用している関係者や関係者が、データ主体が誰であるかを知ることができないことを意味します。
仮名データとは
仮名とは、実際の本名以外の名前を使用することを指します。たとえば、フルネームがジョアン・キャスリーン・ローリングであるJKローリングを含む多くの作家は、ロバート・ガルブレイスのようなペンネームで書いています.
仮名データは、追加の詳細を追加しないと元のデータ主体を識別できないように変更された個人情報です。
GDPR に基づく匿名データと仮名データ
一般データ保護規則 (GDPR) によると、匿名化されたデータは、特定の個人を特定するために使用できないように変更されたデータです。
匿名データには個人を特定できる情報 (PII) が含まれておらず、プロセスが元に戻せないため、GDPR から除外されています。データの匿名化は、企業にとってのデータの価値を損なう可能性があることに注意してください。
GDPR では、仮名データを、追加情報を使用しない限り、識別された、または識別可能な自然人にまでさかのぼることができないように処理されたデータと定義しています。この追加情報は個別に保存され、データ主体を識別するために必要です。
仮名データは特定できるため、GDPR では個人データと見なされます。
データを匿名化する方法
データの匿名化とは、特定の個人を特定するために使用できる詳細を削除することですが、これはどのように達成できるのでしょうか?
代用
置換は、特定のデータを新しい識別子に置き換えるプロセスです。たとえば、個人の名前の代わりに、機密情報を「Participant-1」などの代替識別子に置き換えることができます。
ノイズ付加
Noise Addition は、多くの場合、重みなどの数値データに小さな乱数を加算または減算することによってデータを覆い隠すものとして定義されます。たとえば、正確な数値を報告する代わりに、人の体重を最も近い 5 の倍数に丸める場合があります。
集計
アグリゲーションとは、個人データの構成要素を共有する人々をグループ化し、識別特性を削除することです。正確な場所ではなく、地域ごとに人々をグループ化できます。たとえば、正確な場所「サンフランシスコ」の代わりに「西海岸」を使用できます。
データを仮名化する方法
多くの企業では、多くの個人データが IT、マーケティング、および人事部門を通過します。仮名化は、そのようなデータを安全に保ち、データ侵害の可能性を防ぐのに役立ちます。同時に、研究やデータ分析などの目的での使用を可能にします。一般的な仮名化手法を次に示します。
データ暗号化
データ暗号化は、個人データを改ざんし、復号化キーなしでは認識できないようにすることで、データを保護します。使用するためにデータを復号化すると、元の形式に戻ります。私たちのほとんどは、すでに暗号化の形式を使用しています。最も顕著なパスワードは、通常、プレーンテキストではなく、安全なハッシュ形式またはハッシュ アンド ソルト形式で保存する必要があります (文字通り、プレーンで読みやすいテキストとして)。
トークン化
この方法では、機密性の高い個人データをトークンと呼ばれる機密性の低いデータに置き換えることでデータを保護します。トークンは、個人データを危険にさらすことなく個人を識別するために使用される乱数または一連の数字にすることができます。
データマスキング
データ マスキングは、個人情報の特定の部分を記号またはその他のプレースホルダー (社会保障番号の最初の 4 桁をアスタリスクなど) に置き換えるプロセスです。
データの仮名化と匿名化の利点は何ですか?
データの匿名化と仮名化は、データ管理者がその有用性から利益を得られるようにしながら、個人データを保護する方法です。しかし、仮名化とデータの匿名化の実際の利点は何でしょうか?
- 匿名化と仮名化の両方により、データ侵害に起因する可能性のあるデータ主体への潜在的な損害を最小限に抑えます。これにより、データ処理者と管理者はデータ保護の責任を果たすことができます。
- 匿名化により、個人データの機密性が保護され、個人情報から得られた情報の開示に関する質問や苦情が最小限に抑えられます。匿名化されたデータを無期限に保持することもできます。
- 仮名化は、データを保護するだけでなく、企業が GDPR や同様のデータ規制に準拠するのにも役立ちます。この手法は、本番システムで使用して、匿名化中に元の個人データを一時的に保存することもできます。
- あなたが責任を負い、データの裁定に準拠していることを顧客に示すと、顧客はあなたのビジネスをより信頼する可能性が高くなり、カスタムが繰り返される可能性があります. 少しの信頼は長い道のりです。
プライバシーを維持しながらデータ駆動型の成長を実現
今日の企業は、個人データを保護し、GDPR などのプライバシー法を遵守するために予防措置を講じる必要があります。クライアントのプライバシーを保護しながらデータの力を活用するには、企業は個人データを匿名化または仮名化する必要があります。
匿名化されたデータは、すべての識別情報が完全に取り除かれているため、データを特定の個人に関連付けることはできません。仮名データは識別情報が一部削除されていますが、特定の人物にリンクすることはできます。
個人データをさらに保護するために、企業は、定期的なリスク評価と監査、監視、アクセス制御の実施など、強力なセキュリティ対策を導入することを検討する必要があります。
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