W dzisiejszym świecie, gdzie dane osobowe są niezwykle cenne, ochrona prywatności stała się priorytetem. Jednym z narzędzi służącym do zabezpieczenia informacji jest pseudonimizacja. Ale co to dokładnie znaczy i jak działa? Poniżej wyjaśniamy wszelkie najważniejsze kwestie w tym aspekcie.
Pseudonimizacja danych osobowych
Pseudonimizacja danych osobowych to proces polegający na odwracalnym przetworzeniu danych w taki sposób, aby uniemożliwić identyfikację konkretnej osoby przez podmiot nieupoważniony.
Pseudonimizacja danych w praktyce odbywa się na dwa sposoby.
- Dane osobowe są zastępowane przez pseudonimy, które mogą przybierać formę losowych kodów, numerów identyfikacyjnych, lub innych symboli. Na przykład, zamiast imienia i nazwiska, stosuje się unikalny identyfikator (np. “Użytkownik1234”).
- Dane mogą być przetwarzane za pomocą funkcji, która zamienia je na nieczytelny ciąg znaków. Ważne jest, aby haszowanie było jednokierunkowe, czyli niemożliwe do odwrócenia bez znajomości konkretnego algorytmu i klucza.
Proces ten jest więc odwracalny, a powiązanie informacji jest możliwe po wykorzystaniu klucza w postaci szyfru, hasła lub tokena. Taką operację mogą wykonać wyłącznie osoby upoważnione do przetwarzania konkretnych informacji. Jest to powszechnie wybierany sposób ochrony informacji, ponieważ umożliwia administratorowi dostęp do niezbędnych danych w celu ich przetwarzania.
Pseudonimizacja dokumentów a podstawa prawna
Podstawę prawną dla pseudonimizacji dokumentów stanowi przede wszystkim Rozporządzenie Parlamentu Europejskiego i Rady (UE) 2016/679 z dnia 27 kwietnia 2016 r. w sprawie ochrony osób fizycznych w związku z przetwarzaniem danych osobowych i w sprawie swobodnego przepływu takich danych oraz uchylenia dyrektywy 95/46/WE (ogólne rozporządzenie o ochronie danych osobowych – RODO).
Zgodnie z RODO administratorzy i podmioty przetwarzające dane osobowe mają szereg obowiązków, w tym obowiązek zapewnienia bezpieczeństwa podczas przetwarzania danych osobowych. Pseudonimizacja jest jednym ze sposobów spełnienia tej powinności, ponieważ utrudnia nieuprawniony dostęp do danych osobowych i ich wykorzystanie.
Jeśli podmiot wykorzystujący informacje decyduje się na pseudonimizację, musi dokonać wszelkich starań, aby dostęp do zatajonych informacji był niemożliwy dla osób nieuprawnionych. W przeciwnym przypadku przedsiębiorstwu grożą surowe konsekwencje.
Pseudonimizacja a anonimizacja – czym się różnią?
Najważniejszą różnicą między anonimizacją a pseudonimizacją danych osobowych jest odwracalność procesu. Pseudonimizacja danych jest odwracalna i umożliwia identyfikację osoby fizycznej po uzyskaniu dostępu do klucza szyfrującego. Dlatego wybór tego sposobu utajniania informacji wymaga od podmiotu obracającego danymi stosowanie systemów zabezpieczeń gwarantujących bezpieczeństwo danych i uniemożliwienie dostępu do nich przez osoby nieupoważnione. Anonimizacja danych nie wymaga podejmowania takich kroków, ponieważ informacje, które pozwoliłyby na identyfikację osoby, zostają usunięte bez możliwości przywrócenia.
Więcej różnic umieściliśmy na naszej infografice:
Pseudonimizacja danych osobowych — narzędzia
Ręczne metody pseudonimizacji danych polegają na bezpośredniej modyfikacji danych przez człowieka. Mogą to być proste działania, takie jak zastąpienie dokładnej daty urodzenia przedziałem wiekowym czy zamiana imienia i nazwiska na losowo wygenerowany ciąg znaków.
Oprogramowanie znacznie ułatwia proces pseudonimizacji danych osobowych. Edytory tekstu pozwalają na szybkie wyszukiwanie i zastępowanie wartości, arkusze kalkulacyjne umożliwiają bardziej złożone operacje na zbiorze danych, a systemy zarządzania bazami danych umożliwiają modyfikację danych na poziomie tabel. Istnieją także specjalistyczne narzędzia do anonimizacji i pseudonimizacji, które oferują bardziej zaawansowane funkcje, takie jak automatyczne rozpoznawanie typów danych i stosowanie odpowiednich metod pseudonimizacji oraz usuwanie dodatkowych informacji.
Ręczna pseudonimizacja to metoda, która może być przydatna w niektórych sytuacjach, ale warto pamiętać o jej ograniczeniach. W przypadku większych zbiorów danych i bardziej złożonych przypadków, automatyczne narzędzia są zdecydowanie bardziej efektywne.