Hoja de ayuda de Martín: ¿cómo anonimizar datos?

A menudo en mis clases surge el tema de la privacidad de los datos. Sobre todo cuando se proponen técnicas o tecnologías que requieren de compartirlos, como usar ChatGPT para analizar datos, etc.

La privacidad no debe ser una barrera para aprovechar este tipo de herramientas. La solución es sencilla: hay que ofuscar los datos para que puedan ser compartidos pero no identificados. A estas técnicas se les llama ANONIMIZACIÓN.

La anonimización de datos es el proceso mediante el cual se transforman datos personales de manera que la información resultante no pueda ser utilizada para identificar a un individuo de manera directa o indirecta. Este proceso es crucial para proteger la privacidad y cumplir con regulaciones de protección de datos, como el Reglamento General de Protección de Datos (GDPR) en Europa.

Anonimizar datos es una práctica esencial para proteger la privacidad de los individuos cuando se manejan conjuntos de datos que contienen información sensible. Aquí hay varias técnicas comunes que se utilizan para anonimizar datos:

1. Eliminación de Identificadores Directos

Eliminar o enmascarar datos que pueden identificar directamente a una persona, como nombres, números de seguro social, direcciones de correo electrónico, números de teléfono, etc.

2. Pseudonimización

Reemplazar identificadores directos con seudónimos o códigos. Por ejemplo, reemplazar nombres con identificadores únicos que no se puedan rastrear fácilmente hasta la persona original. Ej: números autoincrementales, diccionarios de palabras aleatorios, etc.

3. Generalización

Reducir la precisión de los datos para que no puedan ser utilizados para identificar a una persona específica. Por ejemplo, en lugar de almacenar la fecha de nacimiento exacta, almacenar solo el año de nacimiento.

4. Perturbación de Datos (Data Perturbation)

Modificar los datos ligeramente para evitar la identificación directa. Esto puede incluir la adición de ruido a los datos numéricos, la modificación de categorías o la discretización de las variables continuas.

5. Enmascaramiento de Datos (Data Masking)

Transformar los datos de manera que los valores originales no puedan ser recuperados, mientras que los datos enmascarados pueden ser utilizados para pruebas o análisis. Por ejemplo, cambiar los dígitos de un número de teléfono o un número de tarjeta de crédito.

6. Agrupación de Datos (Data Aggregation)

Combinar datos de muchas personas para que las respuestas individuales no puedan ser identificadas. Por ejemplo, en lugar de almacenar cada transacción individual, almacenar el total de transacciones por día. Generar resúmenes o talbas dinámicas pueden ser buenas opciones para esto.

7. K-Anonimidad

Asegurarse de que cualquier individuo no pueda ser distinguido de al menos k-1 otros individuos en el conjunto de datos. Esto se logra mediante la generalización y la supresión de datos. Hay que ser cuidadoso, a veces a pesar de haber anonimizado los datos, es posible identificar a los individuos. Se debe validar que esto no sea posible mediante ingeniería inversa

Anonimizar datos es una práctica crucial para proteger la privacidad de los individuos y facilita la interoperabilidad entre herramientas, en especial aquellas que son ajenas a la empresa, como ChatGPT, como ejemplo.