La idea detrás de anonimizar datos es proteger la privacidad y confidencialidad de las personas mientras se utilizan los datos para como la investigación, el análisis de datos o el desarrollo de productos y servicios.
Durante el proceso de anonimizar datos, se eliminan o se modifican los datos que podrían ser vinculados directamente a una persona, tal es el caso de: el nombre, la dirección, el número de teléfono o cualquier otro identificador único que deba llegar a ser confidencial. Para estos propósitos se aplican técnicas de supresión, generalización o enmascaramiento de datos para reducir el riesgo de que los datos anonimizados puedan ser pasados por un proceso de ingeniería en reversa llevándolos a ser reidentificados o vinculados nuevamente a una persona específica.
Lastimosamente, la anonimización no garantiza el 100% de privacidad, ya que existen técnicas avanzadas que pueden ayudar a reidentificar a las personas incluso en datos anonimizados. Sin embargo, al aplicar adecuadas medidas de anonimización, se reduce significativamente el riesgo de que la información pueda ser utilizada de manera indebida o perjudicial para los individuos.
Así las cosas, resulta fundamental que las organizaciones que manejan datos personales sean conscientes de las regulaciones y leyes de privacidad aplicables en su país de operación, jurisdicción y entornos similares con el fin de seguir las mejores prácticas para garantizar (en la medida de lo posible) la adecuada protección de los datos anonimizados y la privacidad de las personas.
Cómo anonimizar los datos?
Existen varias técnicas utilizadas para anonimizar datos, las cuales dependerán del contexto y los requisitos específicos de privacidad pero, estas son algunas opciones:
Eliminar los atributos o campos que podrían identificar directamente a una persona: como nombres, direcciones o números de identificación. Sin embargo, esta técnica puede reducir la utilidad de los datos, ya que se pierde información relevante.
Reemplazar los valores específicos por categorías más amplias: como por ejemplo, en lugar de almacenar la edad exacta de una persona, se podría generalizar a grupos de edades, como “menos de 18 años”, “entre 18 y 30 años”, etc. Esto reduce el riesgo de identificación, pero también puede limitar la precisión de los análisis.
Alterar los valores de los datos para preservar su forma general pero sin revelar información personal: como por ejemplo, desplazar las fechas de nacimiento o los códigos postales, de modo que los valores originales no sean reconocibles, pero las relaciones y tendencias generales se mantengan.
Agregar pequeños cambios aleatorios a los datos: lo que dificulta la identificación precisa de individuos, asegurándose de que los cambios aleatorios no distorsionen significativamente los resultados de los análisis.
Utilizar técnicas de cifrado para proteger la información personal, de modo que solo aquellos con las claves adecuadas puedan acceder a los datos originales. Esto brinda una protección sólida, pero también puede limitar la utilidad de los datos en ciertos casos.
Finalmente, hay que resaltar que la efectividad de estas técnicas varía y no existe un enfoque único que sea completamente infalible. El nivel de anonimización logrado dependerá de la técnica utilizada, la calidad de los datos originales y la habilidad de los atacantes para reidentificar la información.
