Anonymisation des données : guide de la protection des données sensibles
La confidentialité des données devient à la fois une exigence réglementaire et un avantage concurrentiel. Les organisations se tournent vers l’anonymisation des données pour utiliser les informations sensibles de manière responsable. En supprimant ou en modifiant les identifiants personnels, l’anonymisation permet aux équipes d’exploiter des insights tout en protégeant la vie privée des individus.
- Présentation
- Qu’est-ce que l’anonymisation des données ?
- Quels types de données faut-il anonymiser ?
- Cinq approches courantes d’anonymisation des données
- Ressources
Présentation
Aujourd’hui, les clients accordent de l’importance à leur vie privée et, grâce à des réglementations comme le RGPD et la CPRA, les organisations font de la confidentialité des données une priorité. L’anonymisation des données permet aux organisations d’utiliser les informations sensibles de manière responsable. En modifiant ou en supprimant des jeux de données les informations personnellement identifiables (Personally identifiable information, ou PII), les données sensibles peuvent être analysées et partagées en toute sécurité. Dans cet article, nous expliquons comment fonctionne l’anonymisation des données et quels types de données doivent être anonymisés. Nous passons également en revue cinq méthodes courantes d’anonymisation des données et expliquons comment chacune protège la vie privée des individus et favorise la conformité aux lois sur la confidentialité des données.
Qu’est-ce que l’anonymisation des données ?
L’anonymisation des données consiste à modifier ou à supprimer les informations personnellement identifiables des jeux de données afin de protéger la vie privée des individus. L’objectif est de transformer les données pour qu’elles ne puissent pas être rattachées à des personnes spécifiques, tout en préservant leur utilité pour l’analyse, la recherche et d’autres usages. L’anonymisation peut se faire en remplaçant les données d’origine par des données artificielles, en réorganisant les attributs d’un jeu de données différemment de leur forme initiale, ou encore en utilisant des données synthétiques générées par machine à la place des données réelles.
Si les techniques d’anonymisation des données jouent un rôle important pour réduire les risques de divulgation inappropriée de données sensibles, elles ne constituent pas, à elles seules, une solution complète pour respecter les exigences de confidentialité des données. L’anonymisation des données doit être utilisée avec d’autres contrôles de confidentialité des données, notamment des contrôles d’accès aux données comme le contrôle d’accès basé sur les rôles | RBAC ou le contrôle d’accès basé sur les attributs (ABAC). Le chiffrement des données est une autre méthode standard à mettre en œuvre pour sécuriser les données sensibles. Celle-ci s’appuie sur une clé de chiffrement, une clé dérivée mathématiquement, qui empêche des tiers de lire les données concernées, qu’elles soient au repos, en transit ou en cours d’utilisation.
Quels types de données faut-il anonymiser ?
Les PII sont le type de données le plus souvent anonymisé. Par exemple : les coordonnées, la date de naissance, les numéros de carte bancaire et les numéros de sécurité sociale. Les PII couvrent aussi les informations biométriques, comme des photos avec des caractéristiques identifiables ou des signatures vocales, ainsi que des informations liées à l’éducation, à l’emploi, aux finances et à la santé. L’anonymisation des données peut aussi s’appliquer à d’autres types de données qui doivent rester confidentielles, notamment les rapports financiers d’une organisation et la propriété intellectuelle, comme des résultats de recherche ou des processus propriétaires du secteur de l’industrie.
Cinq approches courantes d’anonymisation des données
Il existe de nombreuses façons de mettre en œuvre l’anonymisation des données. Choisir la bonne approche d’anonymisation des données dépend de plusieurs facteurs, notamment les cas d’usage et les objectifs de l’organisation, les types de données utilisés et leur niveau de sensibilité.
Masquage des données
Le masquage des données est l’un des types d’anonymisation des données les plus courants. Ce procédé masque ou modifie les valeurs du jeu de données d’origine en les remplaçant par des données artificielles, qui semblent authentiques mais n’ont aucun lien réel avec l’original. Le masquage des données permet aux organisations de conserver l’accès au jeu de données d’origine, tout en étant très difficile à détecter ou à rétroconcevoir. Les techniques de masquage des données se répartissent en deux grandes catégories : statiques et dynamiques. Le masquage statique des données applique des règles de masquage aux données avant leur stockage ou leur partage, ce qui en fait une approche idéale pour protéger des données sensibles peu susceptibles d’évoluer dans le temps. Avec Dynamic Data Masking, une solution de masquage dynamique des données, les règles de masquage s’appliquent lorsque les données sont interrogées ou transférées.
Tokenisation des données
La tokenisation des données remplace les données sensibles par un substitut non sensible, ou token. Ces tokens sont des chaînes de données générées aléatoirement, sans signification ni valeur en elles-mêmes. Comme seul le système qui a généré le token peut accéder aux données dans leur forme d’origine, les données sensibles tokenisées ne peuvent pas être rétroconçues.
Pseudonymisation
La pseudonymisation remplace des identifiants privés, comme les noms ou les adresses e-mail, par des identifiants fictifs. Cette technique préserve l’intégrité des données et garantit qu’elles restent statistiquement exactes, un point essentiel à des fins d’entraînement, de test et d’analytique. Contrairement à de nombreuses autres techniques d’anonymisation des données, la pseudonymisation ne traite pas les identifiants indirects, comme l’âge, la localisation géographique ou le lieu, qui peuvent servir à identifier des personnes en combinaison avec d’autres informations. Cela signifie que les données protégées avec cette approche restent soumises aux réglementations du RGPD en matière de confidentialité des données.
Permutation des données
La permutation des données réorganise les valeurs d’attributs du jeu de données pour qu’elles ne ressemblent plus aux données d’origine. En réorganisant les données au sein des lignes de la base de données, cette méthode d’anonymisation préserve la pertinence statistique tout en réduisant les risques de réidentification.
Données synthétiques
Les données synthétiques répondent aux enjeux de confidentialité des données d’une manière unique par rapport aux autres méthodes présentées ici. Les données synthétiques sont produites artificiellement, sans lien traçable avec un quelconque enregistrement de données réel. Bien que les données synthétiques soient générées par machine, elles constituent une représentation réaliste du jeu de données d’origine et peuvent être utilisées à des fins similaires, sans les enjeux de confidentialité des données.
