Strategic Services & Smart Solutions

● Cumplir con los requerimientos regulatorios (RGPD en Europa, por ejemplo).

● Poder compartir información y documentos tanto internamente como con compañías externas, sin comprometer la confidencialidad.

● Obtención de información y datos de documentos y bases de datos para tratamiento estadístico y analítico.

● Para la Administración Pública, es necesario cumplir con el principio de transparencia, pudiendo compartir la información siempre que esté anonimizada.

● Por razones de seguridad, la anonimización es una capa más de servicio que permite mantener seguros los datos de los clientes, ya que, al estar anonimizados éstos no tienen valor en caso de ser sustraídos a través de una brecha de seguridad.

Los datos personales, en su mayoría no estructurados y dispersos en varios repositorios de datos locales o en la nube, representan un factor de riesgo importante para las empresas, independientemente de su tamaño.

Cualquier pérdida de control del dato sensible originada por cualquier mal uso, mala práctica, agujero de seguridad, no afectará el dato sensible si ésta está anonimizado o seudoanonimizado.

Aproveche la gran oportunidad para hacer de la privacidad de los datos un proceso empresarial fluido que ayude a todos los equipos de la organización a mejorar la productividad y la rentabilidad.

Cuanto más responsablemente utilice y maneje los datos, más datos se pueden aprovechar para automatizar los procesos comerciales, descubrir nuevas oportunidades comerciales y fortalecer las relaciones con los clientes.

La Anonimización es una técnica que altera de manera irreversible los datos para que ya no sean identificables directa o indirectamente, perdiendo de esta forma la consideración de datos personales. El cifrado y el borrado de datos son técnicas que eliminan o encriptan completamente los datos, lo que puede hacer que se pierda información valiosa. En cambio, la anonimización preserva la información útil y mantiene el valor de los datos mientras se protege la privacidad de las personas involucradas 

La Seudonimización es el proceso que permite cambiar el conjunto de datos original por un alias o seudónimo. La seudonimización puede hacerse irreversible, si se destruye la clave de conversión para volver a los datos originales o reversible, si permite la re-identificación gracias a una clave.

Tokenización

Este método reemplaza los datos por tokens consistentes compuestos por un prefijo que indica el infotipo (PER, LOC, WEB, DAT) y el numerador (para diferenciarlos). De esta manera, donde aparezca el nombre del individuo aparecerá la palabra PER, evitando que se pueda identificar. Esta técnica evita poner en riesgo la privacidad del individuo y mantiene el valor y la legibilidad de la información, lo que facilita el intercambio de información entre colaboradores así como la trazabilidad de la información.

Sustitución por datos sintéticos 

Este método reemplaza los datos reales por otros de la misma naturaleza. Es decir, si se quiere anonimizar un nombre masculino con apellidos, este nombre se sustituye por otro nombre masculino con otros apellidos. Se sustituyen los datos reales por datos ficticios. Este método facilita la comprensión y mantiene la legibilidad de la información sin exponer los datos y protegiendo su privacidad.

En el dinámico campo de la Inteligencia Artificial (IA), la innovación y el espíritu emprendedor evolucionan constantemente, aportando soluciones vanguardistas que transforman la manera en que enfrentamos desafíos tecnológicos y de seguridad.

Hemos incorporado de manera eficaz la inteligencia artificial en sus soluciones para la protección de datos. La capacidad de automatizar y personalizar los procesos de anonimización o seudonimización para mantener la privacidad de los datos ha sido un factor determinante en la decisión para ser finalistas.

Al reconocer datos específicos del contexto, como nombres, números de teléfono y números de seguridad social, logramos resultados superiores en comparación con herramientas que carecen de capacidades de inteligencia artificial.

La seguridad de la información y la protección de datos personales son temas clave en el mundo empresarial actual. La normativa ISO 27001 y el Esquema Nacional de Seguridad (ENS) son dos de los marcos normativos más utilizados para garantizar la protección de la información en las empresas. Sin embargo, ¿cómo podemos cumplir con estas normativas sin perder información valiosa para nuestras empresas? Aquí es donde entra en juego la seudonimización de datos.

La seudonimización de datos es una técnica que consiste en sustituir los datos personales identificativos por otros datos, de forma que sea imposible identificar a una persona concreta a partir de ellos. De esta manera, se reduce el riesgo de sufrir una brecha de seguridad o de incumplir la normativa de protección de datos.

La seudonimización de datos puede ser una técnica útil para cumplir con algunos de los requisitos de seguridad de ISO 27001 y ENS, como los siguientes:

Requisito de gestión de riesgos

Tanto ISO 27001 como ENS establecen la necesidad de identificar y evaluar los riesgos que afectan a la información y los sistemas de información de una organización. La seudonimización de datos puede ayudar a reducir los riesgos de privacidad asociados a los datos personales, ya que reduce la posibilidad de que estos datos sean utilizados de forma indebida en caso de una brecha de seguridad.

Requisito de control de acceso

ISO 27001 y ENS también establecen la necesidad de controlar el acceso a la información y los sistemas de información de una organización. La seudonimización de datos puede ayudar a proteger los datos personales y reducir el riesgo de acceso no autorizado a los mismos, ya que los datos se sustituyen por otros que no permiten identificar a la persona.

Requisito de continuidad del negocio

ISO 27001 y ENS también exigen a las organizaciones que implementen planes de continuidad del negocio para garantizar la disponibilidad de la información y los sistemas de información en caso de una interrupción. La seudonimización de datos puede ayudar a minimizar los riesgos de interrupción en caso de una brecha de seguridad o un error humano, ya que los datos personales se encuentran seudonimizados y protegidos.

Requisito de privacidad

La privacidad es un aspecto clave en la protección de los datos personales. Tanto ISO 27001 como ENS exigen a las organizaciones que garanticen la protección de los datos personales y respeten la privacidad de las personas. La seudonimización de datos puede ayudar a cumplir con este requisito, ya que reduce los riesgos de privacidad asociados a los datos personales y garantiza su protección.

La información anonimizada o seudonimizada no tiene valor práctico si es robada a través de una violación de seguridad o queda expuesta por errores humanos.

Sector salud

El sector salud es, sin duda, uno de los principales sectores que genera y maneja en su actividad diaria datos especialmente sensibles. Las instituciones sanitarias deben garantizar la seguridad de dichos datos evitando su exposición ante posibles fugas de datos o errores humanos. Además de lo anterior, la anonimización de datos evita la exposición de los datos identificativos de pacientes en caso de que la información se use para fines de formación o casos de estudio. 

Números de la seguridad social, nombres, radiografías e historiales médicos son activos sensibles que se comparten con terceros y cuyo acceso se habilita a otros organismos para el desarrollo de estudios clínicos. Antes de su compartición, los datos personales identificativos deben protegerse mediante la anonimización para un correcto cumplimiento de RGPD.

En este contexto, la anonimización de datos protege la privacidad y confidencialidad de los datos personales para que permanezca el anonimato del paciente pero que se mantenga la utilidad de la información para análisis y desarrollo de estudios e investigación.

Recursos Humanos

Entre los requisitos establecidos por la normativa de protección de datos personales (RGPD), se estipula que es necesario proteger la privacidad de la información personal para su gestión y compartición con terceros. La anonimización de datos garantiza que los datos personales estén protegidos evitando la identificación del individuo al que hace referencia, cumpliendo así con el RGPD. A su vez, este método garantiza que se gestionan los datos personales estrictamente necesarios el tiempo que dure la finalidad para la que son requeridos.

Legal

La gestión del conocimiento se ha convertido en una prioridad para los despachos de abogados. El conocimiento que acumulan las organizaciones es un valioso activo intangible que puede convertirse en un factor diferencial.

Para extraer valor de este conocimiento, se ha acelerado la puesta en marcha de proyectos de gestión del conocimiento; proyectos en los que se procesa un gran volumen de documentos que contienen datos personales.

La anonimización de datos en firmas y documentos legales garantiza la privacidad de la información sensible sin perder la legibilidad, el contexto y la comprensión de los documentos. Sin garantizar la protección de los datos personales, utilizar los documentos para este fin supone un incumplimiento de las normativas de protección de datos.

Data Analytics

Las empresas utilizan el análisis de datos para obtener información valiosa sobre los clientes, patrones de compra y otros datos que les permitan mejorar su negocio. El enmascaramiento de datos personales se puede utilizar para proteger la privacidad de las personas involucradas y para cumplir con las leyes de privacidad.

Intercambio de datos

En algunos casos, las empresas necesitan compartir datos con otras empresas o terceros. El enmascaramiento de datos personales se puede utilizar para garantizar que se proteja la privacidad de las personas involucradas, mientras que los datos necesarios para la colaboración se pueden compartir de forma segura.

Cumplimiento de las leyes de privacidad

Las empresas deben cumplir con las leyes de privacidad, que muchas veces exigen la protección de datos personales. El enmascaramiento de datos personales se puede utilizar para cumplir con estas leyes y evitar multas y sanciones por incumplimiento.

Desarrollo software

En el desarrollo de software, la anonimización de datos sirve para garantizar que los datos personales recopilados y utilizados cumplen con las leyes de protección de datos, como el RGPD. Estos datos se utilizan para prueba de software, mejoras en el rendimiento y análisis de aplicaciones. Es fundamental garantizar la privacidad de los datos personales identificativos y evitar su exposición en posibles brechas de seguridad, así como de mantener la utilidad de la información.