Bedrijven slaan tegenwoordig meer gegevens op in online databases en cloudomgevingen dan ooit tevoren. Maar liefst 60% van de wereldwijde bedrijfsgegevens bevindt zich in de cloud. Maar hebben deze bedrijven wel de juiste tools om privacygevoelige gegevens te beschermen? Hoewel er veel privacyregels zijn waaraan bedrijven moeten voldoen, zoals de AVG in Europa, bieden deze niet altijd bescherming tegen datalekken.
Volgens Verizon zijn de meeste datalekken gerelateerd aan persoonlijk identificeerbare informatie (PII) en betaalkaartgegevens. Elke keer dat een bedrijf te maken krijgt met een datalek, kan dit aanzienlijke kosten met zich meebrengen.
Daarnaast kan een datalek een negatieve invloed hebben op de reputatie van het bedrijf, wat op de lange termijn tot financiële verliezen kan leiden. Daarom is het belangrijk dat organisaties preventieve maatregelen treffen, zoals gegevensanonimisering, om de gevoelige gegevens die zij opslaan en verwerken te beschermen.
In deze blog bespreken we hoe deze preventieve maatregelen eruit kunnen zien, welke technieken toegepast kunnen worden en hoe gegevensanonimisering met moderne AI-oplossingen geautomatiseerd kan worden. Laten we beginnen!
Wat is gegevensanonimisering?
Gegevensanonimisering, ook wel data anonimisering genoemd, is een methode om vertrouwelijke of persoonlijke informatie te beschermen. Dit gebeurt door persoonlijk identificeerbare gegevens in een dataset te verwijderen of aan te passen. Het doel van het anonimiseren van data is om de integriteit van de opgeslagen of uitgewisselde gegevens te behouden en te voldoen aan strikte regelgeving op het gebied van gegevensprivacy.
Volgens de ISO-norm (ISO 29100:2011) is de belangrijkste criteria voor anonimisering dat persoonlijk identificeerbare informatie (PII) onomkeerbaar wordt aangepast, zodat een persoon niet langer direct of indirect kan worden geïdentificeerd. Daarom moet financiële informatie, contactgegevens, gezondheidsrapporten en betalingsgegevens die PII bevatten, goed worden beschermd om te voldoen aan strikte regelgeving op het gebied van gegevensprivacy.
Als anonimisering niet volledig aan jouw behoeften voldoet, bijvoorbeeld omdat gegevens onomkeerbaar zijn en heridentificatie onmogelijk wordt, biedt pseudonimisering mogelijk een oplossing. In tegenstelling tot gegevensanonimisering, waarbij vertrouwelijke informatie volledig wordt verwijderd of gemaskeerd, maakt pseudonimisering heridentificatie mogelijk. Dit wordt bereikt door identificeerbare informatie te vervangen door pseudoniemen of kunstmatige identificatoren.
Of je nu kiest voor anonimisering of pseudonimisering, Klippa staat klaar om je te ondersteunen bij het implementeren van de beste strategie voor gegevensbescherming.
Nu je weet wat gegevensanonimisering en -pseudonimisering inhoudt, gaan we verder met hoe je gegevens kunt anonimiseren.
Hoe worden gegevens geanonimiseerd?
Om gegevens te anonimiseren, moet je eerst persoonlijk identificeerbare informatie (PII) in je dataset identificeren en vervolgens de juiste anonimiseringstechniek kiezen, afhankelijk van het potentiële risico op datalekken. Er zijn verschillende softwaretechnieken beschikbaar die kunnen voldoen aan jouw specifieke behoeften en vereisten, zoals:
- Gegevensmaskerings
- Gegevensencryptie
- Gegevensanonimiserings
- Gegevensbeheer (Data Governance)
- Intelligent Document Processing (IDP)
Elke techniek maakt gebruik van verschillende methodes voor data anonimiseren. In de volgende sectie bespreken we deze technieken in detail.
Gegevensanonimiseringstechnieken
Hieronder staan de meest gebruikte technieken om gevoelige gegevens te anonimiseren of onleesbaar te maken:
- Gegevensmaskering
- Pseudonimisering
- Generalisatie
- Data Swapping
- Data Perturbation
- Synthetische gegevens
1. Gegevensmaskering
Gegevensmaskering is het proces waarbij gegevens toegankelijk worden gemaakt met aangepaste waarden. Dit kan op twee manieren worden uitgevoerd:
- Dynamische gegevensmaskering: gegevens worden in real-time aangepast.
- Statische gegevensmaskering: een spiegelbeeld van een database wordt gemaakt met gewijzigde gegevens.
Anonimisering kan worden bereikt met verschillende technieken voor gegevensmaskering, waaronder:
- Encryptie
- Gegevensreductie
- Karakteromwisseling
- Waardevervanging
- Versleuteling
2. Pseudonimisering
Pseudonimisering vervangt privé-identificatoren door pseudoniemen (valse identificatoren).
Bijvoorbeeld: de naam “Frederik Kleinsma” kan worden vervangen door “Piet Jansen”.
Deze techniek behoudt de statistische nauwkeurigheid en maakt gegevens bruikbaar voor:
- Training
- Testen
- Analyse
3. Generalisatie
Generalisatie verwijdert doelbewust bepaalde delen van gegevens om ze minder identificeerbaar te maken, terwijl de nauwkeurigheid behouden blijft.
Bijvoorbeeld:
- Een geboortedatum vervangen.
- Een geboortedatum vervangen door een specifieke dag, maand of jaar.
4. Data Swapping
Ook bekend als shuffelen of permutatie, verwisselt gegevensruil attributen in datasets, waardoor de oorspronkelijke informatie niet meer overeenkomt. Bijvoorbeeld:
- Sociale zekerheidsnummers of geboortedata wisselen. Deze techniek wordt vaak toegepast op kolommen met identificeerbare gegevens, zoals klant- of personeelsdossiers.
5. Data perturbation
Deze techniek wijzigt datasets lichtelijk door willekeurige ruis toe te voegen of waarden af te ronden.
- De verhouding tussen de verstoring en de oorspronkelijke waarde moet in balans zijn. Bijvoorbeeld: leeftijd afronden op een veelvoud van 5.
6. Synthetische gegevens
Synthetische gegevens zijn kunstmatige datasets die algoritmisch worden gegenereerd en geen relatie hebben met echte gevallen. Ze worden gegenereerd via wiskundige modellen zoals:
- Lineaire regressies
- Standaarddeviaties
- Medianen
Deze methode voorkomt dataverlies omdat er geen echte persoonlijk identificeerbare informatie in zit.
Sommige van deze technieken ben je misschien al tegengekomen als jouw organisatie werkt met privacygevoelige gegevens. Zo niet, dan hopen we je in de volgende paragraaf te laten zien of ze relevant voor je zijn door verschillende toepassingen van gegevensanonimisering te presenteren.
Toepassingen van gegevensanonimisering
Om deze blog overzichtelijk te houden, bespreken we alleen de meest voorkomende toepassingen van het anonimiseren van gegevens. Dit is geen volledige lijst:
Remote klant onboarding
Organisaties die tijdens het online onboardingproces klantinformatie moeten verifiëren en opslaan, vallen onder regelgeving zoals KYC, AVG en AML. Klanten moeten vaak identiteitsdocumenten scannen zodat bedrijven hun identiteit kunnen verifiëren of klantonderzoek kunnen uitvoeren.
Om PII (persoonlijk identificeerbare informatie), zoals burgerservicenummers (BSN) of geboortedata, te beschermen tegen misbruik, kunnen organisaties gegevensanonimisering toepassen met behulp van verschillende maskeringstechnieken.
Financiële gegevensverwerking
Financiële instellingen moeten de privacy van hun klanten beschermen bij het verwerken van financiële gegevens. Dit kan vaak worden bereikt door PII te verwijderen of te verbergen met anonimiseringstechnieken zoals gegevensmaskering of generalisatie.
Deze technieken kunnen worden toegepast op verschillende soorten financiële gegevens, waaronder:
- Transactierapporten
- Kredietrapporten
- Betalingsinformatie
- Facturen
- Bankafschriften
- Leningaanvragen
Software- en productontwikkeling
Ontwikkelaars moeten vaak echte gegevens gebruiken bij het ontwikkelen van software en tools om realistische problemen op te lossen, tests uit te voeren en bestaande oplossingen te verbeteren.
Gegevens worden meestal geanonimiseerd omdat ontwikkelomgevingen kwetsbaar kunnen zijn voor datalekken. Dit komt doordat gegevens vaak worden gedeeld tussen meerdere teams of systemen, wat uiteindelijk kan leiden tot compromittering van gevoelige informatie.
Door gegevens te anonimiseren, kunnen ontwikkelaars werken met relevante gegevens zonder de privacy of veiligheid van gevoelige informatie in gevaar te brengen.
Waarom je gegevens zou moeten anonimiseren
Er zijn verschillende redenen waarom het belangrijk is om gegevens te anonimiseren. De meest cruciale redenen zijn:
1. Bescherming tegen misbruik van gegevens
Het anonimiseren van gegevens zorgt ervoor dat interne belanghebbenden geen misbruik kunnen maken van de gegevens. Daarnaast minimaliseert het de risico’s dat gegevens worden misbruikt wanneer de organisatie wordt getroffen door een externe datalek.
2. Voldoen aan regelgeving voor gegevensprivacy
Wetten zoals de algemene verordering gegevensbescherming in de Europese Unie en de California Consumer Privacy Act (CCPA) in de Verenigde Staten verplichten bedrijven om persoonlijke gegevens van individuen te beschermen en bepaalde rechten te waarborgen voor betrokkenen.
- Gegevensanonimisering helpt bedrijven om aan deze eisen te voldoen.
- Het voorkomt boetes voor het niet naleven van de regelgeving.
3. Mogelijkheden voor gegevensdeling
Persoonlijk identificeerbare informatie (PII) mag niet worden gedeeld met externe partijen, wat de zoektocht naar nieuwe zakelijke kansen kan beperken. Met data anonimisering kunnen bedrijven echter geanonimiseerde data delen met:
- Partners
- Onderzoekers
Dit opent de deur naar nieuwe inzichten en productontwikkelingen. Bijvoorbeeld:
- Geanonimiseerde gegevens kunnen worden gebruikt om machine learning-modellen te trainen.
- Dit verbetert producten en diensten zonder inbreuk te maken op de privacy.
Hoewel het anonimisere van gegevens veel voordelen biedt, zijn er ook nadelen die je in overweging moet nemen voordat je het implementeert.
Nadelen van gegevensanonimisering
Hoewel gegevensanonimisering veel voordelen biedt, zijn er ook enkele nadelen om rekening mee te houden:
1. Verlies van data bruikbaarheid
Regelgeving vereist dat websites toestemming vragen van bezoekers om persoonlijke informatie te verzamelen, zoals cookies en IP-adressen. Het verwijderen van identificatoren en het anonimiseren van gegevens kan echter de bruikbaarheid van deze gegevens beperken, zoals:
- Geanonimiseerde gebruikersgegevens kunnen niet worden gebruikt voor gepersonaliseerde marketing of gerichte advertenties.
2. Afhankelijkheid van technische middelen
Het anonimiseren van persoonsgegevens kan een technisch en middelenintensief proces zijn. Organisaties moeten beschikken over gespecialiseerde kennis en expertise om dit goed uit te voeren. Daarnaast:
- Het is vaak tijdrovend en kostbaar om de anonimiseringsmethoden up-to-date te houden.
- Gezien de geavanceerde methoden van hackers en datalekken, moeten bedrijven hun technieken voortdurend verbeteren om ervoor te zorgen dat gegevens echt anoniem blijven.
Nu je een idee hebt van de voor- en nadelen van gegevensanonimisering, gaan we uitleggen hoe je gegevens kunt anonimiseren.
Anonimiseren van gegevens met Klippa DocHorizon
Als je gegevens uit documenten wilt anonimiseren die je verzamelt, digitaliseert en extraheert, kan Klippa je helpen. Onze Intelligent Document Processing-software, DocHorizon, maakt gebruik van Optical Character Recognition (OCR) om tekst uit afbeeldingen te halen en AI-modellen om gegevens te herkennen, classificeren en anonimiseren volgens jouw behoeften. Hoe werkt dat?
Functionaliteiten van DocHorizon
- Gegevens blacklinen en maskeren: DocHorizon kan worden getraind om bepaalde velden en tekst in documenten te blacklinen en maskeren die naar de parser-engine worden gestuurd. Deze documenten kunnen worden verzonden via e-mail, web of mobiele applicaties in formaten zoals JPG, PNG en PDF.
- Flexibele output: Na het anonimiseren van persoonsgegevens kun je deze ontvangen in formaten zoals JSON, XLSX, XML of CSV.
Eenvoudige Implementatie
De implementatie van onze oplossing is zeer eenvoudig dankzij Klippa’s documentatie en kan worden uitgevoerd via API of SDK.
- API: Onze API is handig als je jouw eigen pipeline voor informatie-extractie en anonimisering wilt bouwen en deze wilt koppelen aan je bestaande softwaresystemen.
- SDK: Onze SDK stelt je in staat om mobiele apparaten om te zetten in datavangende apparaten die gegevens selectief kunnen maskeren. Dit is handig als je functies omtrent het anonimiseren van gegevens wilt toevoegen aan een bestaande of nieuwe mobiele app.
Voordelen van DocHorizon
Met DocHorizon kun je de volgende voordelen behalen:
- Behouden van de bruikbaarheid van gegevens, terwijl gegevens automatisch worden geëxtraheerd en geanonimiseerd.
- Verbeterde naleving van gegevensprivacyregels en -vereisten.
- Lagere kosten, omdat je geen meerdere oplossingen hoeft aan te schaffen om een gegevensanonimiseringspipeline te creëren.
- Snellere verwerkingstijden voor data anonimisering en -verwerking dankzij automatisering.
- Schaalbaarheid mogelijk maken met een lage afhankelijkheid van menselijke middelen.
Klaar om jouw gegevensverwerking en anonimisering te automatiseren? Plan een gratis demo! Als je meer vragen hebt, neem contact op met onze experts voor meer informatie!