Explorar las 10 principales tecnologías de mejora de la privacidad
Incluso con regulaciones como el GDPR y el CCPA, los datos del consumidor a menudo están expuestos a piratas informáticos, empresas y gobiernos. A medida que las empresas comparten datos con terceros para mejorar la visibilidad de la red, el riesgo de fugas aumenta.
Las tecnologías de mejora de la privacidad (PETs) ayudan a las empresas a utilizar estos datos manteniendo privada la información personal o sensible, mejorando tanto el cumplimiento normativo como la reputación corporativa.
Explore las 10 principales herramientas PET y sus casos de uso para ver cómo pueden proteger los datos y mejorar las operaciones comerciales:
¿Qué son las tecnologías de mejora de la privacidad (PETs)?
Las tecnologías de mejora de la privacidad (PETs) son una amplia gama de tecnologías (soluciones de hardware o software) para garantizar la privacidad y la protección de datos mientras permiten a las organizaciones extraer valor de los datos y desatar su máximo potencial comercial, científico y social. Estas tecnologías utilizan varios métodos, incluyendo criptografía, anonimización y ofuscación, para asegurar los datos durante el procesamiento de datos.
Al implementar PETs, las organizaciones pueden ayudar a las empresas mediante
- Maximizar la seguridad de los datos reduciendo el riesgo de violaciones o fugas de datos
- Evitar a los actores maliciosos al hacer que los datos sean inútiles para fines malintencionados
- Facilitar la colaboración segura de datos entre departamentos e incluso organizaciones.
De esta manera, las PETs desempeñan un papel fundamental en la gobernanza de datos y la utilidad protegida de los datos.
Para aprovechar una herramienta automatizada, aquí hay una lista de los mejores software de prevención de pérdida de datos.
¿Por qué son importantes ahora las tecnologías de mejora de la privacidad (PETs)?
Como cualquier otra solución de privacidad de datos, las tecnologías de mejora de la privacidad son importantes por tres razones para las empresas:
- Conformidad normativa: Las leyes de protección de datos como el GDPR, el CCPA y la Junta Europea de Protección de Datos (EDPB) están obligando a las organizaciones a preservar los datos del consumidor. Las empresas pueden pagar multas importantes debido a violaciones de datos.
- Un ejemplo de la vida real: Las autoridades europeas de protección de datos emitieron multas por valor de 1.200 millones de euros (~1.400 millones de dólares) por incumplimiento del GDPR, con notificaciones diarias de violaciones que promedian más de 400 por día, lo que destaca los crecientes riesgos de cumplimiento 1 Las PETs pueden proporcionar una forma confiable de cumplir con estas regulaciones, evitando sanciones legales y financieras.
- Compartir datos de forma segura: Los datos pueden necesitar ser probados por organizaciones terceras debido a la falta de autosuficiencia de su negocio en análisis y pruebas de aplicaciones. Las PETs permiten la protección de la privacidad durante el intercambio de datos.
- Evitar violaciones de datos: Las violaciones de privacidad pueden dañar la reputación de su negocio, las empresas o los clientes (dependiendo de su modelo de negocio) pueden querer dejar de interactuar con su marca. Las PETs ayudan a proteger la información sensible, reduciendo el riesgo de violaciones que expongan datos personales, como detalles de tarjetas de crédito.
- Un ejemplo de la vida real es la pérdida del valor de las acciones de Facebook tras el escándalo de Cambridge Analytica.2
10 ejemplos principales de tecnologías de mejora de la privacidad
Algoritmos criptográficos
1. Cifrado homomórfico
El cifrado homomórfico permite realizar cálculos sobre datos cifrados, produciendo resultados cifrados que coinciden con el resultado de operaciones sobre datos sin cifrar (es decir, texto plano). Esto permite a las empresas compartir datos sensibles con terceros para su análisis mientras los mantienen seguros. Los datos pueden analizarse y devolverse al propietario, quien puede descifrarlos para ver los resultados. También es valioso para almacenar datos cifrados en aplicaciones en la nube.
Algunos tipos comunes de cifrado homomórfico son:
- Cifrado homomórfico parcial: puede realizar un tipo de operación sobre datos cifrados, como solo sumas o solo multiplicaciones, pero no ambas.
- Cifrado homomórfico algo homomórfico: puede realizar más de un tipo de operación (por ejemplo, suma, multiplicación) pero permite un número limitado de operaciones.
- Cifrado homomórfico completamente homomórfico: puede realizar más de un tipo de operación y no hay restricción en el número de operaciones realizadas.
2. Cálculo seguro de múltiples partes (SMPC)
El cálculo seguro de múltiples partes es un subcampo del cifrado homomórfico con una diferencia: los usuarios pueden calcular valores a partir de múltiples fuentes de datos cifrados. Por lo tanto, se pueden aplicar modelos de aprendizaje automático a datos cifrados ya que SMPC se utiliza para un mayor volumen de datos.
Estudio de caso
El Consejo de la Fuerza Laboral Femenina de Boston (BWWC) busca eliminar las brechas salariales por género y raza en Boston mediante una asociación público-privada, con más de 250 empleadores comprometidos a abordar estas disparidades firmando el "Compromiso 100% Talento".
Para medir la brecha salarial a nivel de ciudad, el BWWC utilizó el cálculo seguro de múltiples partes (sMPC) desde 2015 hasta 2023, analizando datos salariales de un sexto de los empleados locales sin revelar salarios individuales. Los empleadores compartieron datos de nómina con BWWC y con investigadores de la Universidad de Boston, quienes solo accedieron a estadísticas agregadas. Se desarrolló una aplicación web fácil de usar para facilitar la entrada de datos por parte de las organizaciones participantes.
Basándose en estas aplicaciones, el BWWC descubrió que:
- La colaboración con expertos en usabilidad es esencial, ya que las características de privacidad de sMPC pueden complicar los procesos de entrada de datos y la recuperación de errores.
- sMPC es una alternativa más rápida y segura para establecer relaciones de confianza con datos sensibles.3
3. Privacidad diferencial
La privacidad diferencial protege de compartir cualquier información sobre individuos. Este algoritmo criptográfico añade una capa de "ruido estadístico" al conjunto de datos que permite describir patrones de grupos dentro del conjunto de datos mientras se mantiene la privacidad de los individuos.
4. Pruebas de conocimiento cero (ZKP)
Las pruebas de conocimiento cero utilizan un conjunto de algoritmos criptográficos que permiten validar información sin revelar los datos que la prueban.
5. Entorno de ejecución confiable (TEE)
Un TEE es un área segura dentro de un procesador principal que garantiza la integridad y confidencialidad del código y los datos cargados en su interior. El TEE opera de forma aislada del resto del sistema, lo que significa que incluso si el sistema operativo principal está comprometido, el TEE permanece seguro.
Cómo funciona:
- El TEE proporciona un entorno de ejecución protegido donde se pueden realizar datos sensibles y operaciones, como procesos criptográficos o autenticación segura, sin interferencias del sistema principal o posibles atacantes.
- Mantiene los datos sensibles aislados y realiza operaciones en un entorno seguro, protegiéndose contra amenazas como malware o acceso no autorizado.
- Los TEE se utilizan ampliamente en dispositivos móviles, sistemas IoT y entornos en la nube para realizar tareas como cifrado, gestión de derechos digitales (DRM) y protección de sistemas de pago.
Estudio de caso
El Ministerio de Turismo de Indonesia tenía como objetivo generar estadísticas turísticas precisas a partir de datos de itinerancia móvil mientras abordaba las preocupaciones de privacidad al compartir conjuntos de datos de dos operadores de red móviles (MNO). La tecnología utilizada fue un entorno de ejecución confiable (TEE), específicamente Intel SGX, para procesar de forma segura IMSI con hash uniforme a través de la plataforma Sharemind HI.
Como resultado, el ministerio:
- Permitió el cálculo preciso de la cuota de mercado de itinerancia.
- Proporcionó estadísticas turísticas mensuales basadas en datos de teléfonos móviles.
- Estableció un marco para el intercambio confidencial de datos entre partes interesadas.
- Sigue siendo la única solución conocida para analizar la superposición de abonados en itinerancia cruzada.
- El rendimiento es eficiente incluso en hardware comercial.4
Técnicas de enmascaramiento de datos
Algunas tecnologías de mejora de la privacidad también son técnicas de enmascaramiento de datos que utilizan las empresas para proteger información sensible en sus conjuntos de datos.
5. Ofuscación
Este es un término general para el enmascaramiento de datos que contiene múltiples métodos para reemplazar información sensible añadiendo datos distractores o engañosos a un registro o perfil.
6. Seudonimización
Los campos identificadores (campos que contienen información específica de un individuo) se reemplazan con datos ficticios como caracteres u otros datos. La seudonimización es ampliamente utilizada por las empresas para cumplir con el GDPR.
7. Minimización de datos
Recopilar la cantidad mínima de datos personales que permita a la empresa proporcionar los elementos de un servicio.
8. Anonimizadores de comunicación
Los anonimizadores reemplazan la identidad en línea (dirección IP, dirección de correo electrónico) con una identidad desechable o de un solo uso no rastreable.
Métodos de privacidad basados en IA
9. Generación de datos sintéticos
Los datos sintéticos son datos creados artificialmente mediante el uso de diferentes algoritmos, incluidos algoritmos de ML. Si está interesado en tecnologías de mejora de la privacidad porque necesita transformar sus datos en un entorno de pruebas al que tengan acceso usuarios de terceros, generar datos sintéticos que tengan las mismas características estadísticas es una mejor opción.
10. Aprendizaje federado
El aprendizaje federado es una técnica de aprendizaje automático que entrena un algoritmo a través de múltiples dispositivos periféricos descentralizados o servidores que contienen muestras de datos locales, sin intercambiarlas. Con la descentralización de los servidores, los usuarios también pueden lograr la minimización de datos al reducir la cantidad de datos que deben conservarse en un servidor centralizado o en almacenamiento en la nube.
Estudio de caso
El proyecto CARRIER utiliza el procesamiento secundario de datos médicos, de estilo de vida y personales para estimar riesgos y permitir la detección temprana y la intervención en enfermedades de las arterias coronarias. Sin embargo, debe garantizar el cumplimiento de las normas legales y protegerse contra los riesgos de reidentificación al vincular conjuntos de datos de diferentes organizaciones, cumpliendo con las leyes nacionales y el GDPR europeo.
Para superar este desafío, el proyecto empleó aprendizaje federado que controla la ejecución de imágenes de Docker aprobadas, permitiendo el procesamiento seguro de datos sin compartir directamente los datos.
Como resultado, el proyecto pudo:
- Desarrollar un marco legal sólido de gobernanza de datos para respaldar los procedimientos de aprendizaje federado.
- Garantizar la privacidad y la seguridad de los datos durante el desarrollo del modelo pronóstico, facilitando la investigación continua.
- Identificar la necesidad de una gobernanza continua para mantener el cumplimiento ético y legal durante las fases del proyecto.5
Panorama del mercado de PETs
El mercado de PETs abarca una amplia variedad de herramientas, modelos y bibliotecas diseñadas para proteger la privacidad de los datos. Por ejemplo, cada categoría, como generadores de datos sintéticos o herramientas de enmascaramiento de datos, cuenta con más de 20 herramientas distintas.
Estas herramientas son difíciles de seleccionar individualmente debido a su gran diversidad. Para mejorar la claridad, las hemos agrupado, proporcionando una visión general completa en la imagen de portada anterior.
Añadir como fuente preferida¿Cuáles son los principales casos de uso de las PETs?
- Gestión de datos de prueba: Las pruebas de aplicaciones y el análisis de datos a veces son manejados por proveedores externos. Incluso cuando se realizan internamente, las empresas deben minimizar el acceso interno a los datos del cliente. El uso de una PET adecuada que no afecte significativamente los resultados de las pruebas es importante para las organizaciones.
- Transacciones financieras: Las instituciones financieras son responsables de proteger la privacidad de los clientes debido a la libertad de los ciudadanos para realizar tratos y transacciones privadas con otras partes.
- Servicios de salud: La industria de la salud recopila y comparte (cuando es necesario) registros electrónicos de salud (EHR) de pacientes. Por ejemplo, los datos clínicos se pueden utilizar para buscar efectos adversos de diversas combinaciones de medicamentos. Las empresas de salud garantizan la privacidad de los datos de los pacientes en tales casos mediante el uso de PETs.
- Facilitar la transferencia de datos entre múltiples partes, incluidos intermediarios: Para las empresas que actúan como intermediarias entre dos partes, el uso de PETs es crucial ya que estas empresas son responsables de proteger la privacidad de la información de ambas partes.
Preguntas frecuentes
Navegar por la variedad de herramientas de mejora de la privacidad (PETs) en el mercado requiere un enfoque estratégico adaptado a sus necesidades comerciales únicas. Para garantizar una integración óptima y alineación con su pila de software e infraestructura de TI, considere los siguientes pasos:
1. Identifique sus necesidades y objetivos
Debe identificar los problemas que desea resolver al implementar una PET. Para hacerlo, puede:
a.) Evalúe su panorama de datos: Identifique el volumen y la naturaleza de los datos que gestiona su negocio. Determine si son predominantemente estructurados o no estructurados, ya que esto influye en la elección de PETs que mejor se adapten a sus requisitos.
b.) Mapee el intercambio de datos con terceros: Comprenda las complejidades del intercambio de datos con terceros. Si sus datos atraviesan canales externos, priorice soluciones como el cifrado homomórfico para mantener la seguridad y confidencialidad durante la transmisión.
c.) Defina las necesidades de acceso a los datos:
Distinga claramente el nivel de acceso requerido al conjunto de datos, evaluando si es esencial un acceso completo o si basta con acceder solo al resultado/salida. Además, considere la posibilidad de ofuscar información de identificación personal para una mayor privacidad.
d.) Determine la utilización de los datos: Verifique si tiene como objetivo utilizar los datos para análisis estadístico, información de mercado, entrenamiento de modelos de aprendizaje automático o fines similares.
2. Evalúe diferentes tipos de PETs:
Considere las tres categorías principales de PETs, que son herramientas criptográficas, técnicas de enmascaramiento de datos y soluciones basadas en IA como generadores de datos sintéticos. Identifique cuál tipo se alinea mejor con sus objetivos de privacidad y necesidades de protección de datos.
3. Seleccione herramientas según categorías:
Una vez que haya identificado las categorías de PETs relevantes para sus necesidades, seleccione herramientas específicas dentro de cada categoría. Considere aspectos como funcionalidad, escalabilidad y compatibilidad con su infraestructura existente.
4. Evalúe la infraestructura de TI:
Realice una evaluación exhaustiva de su infraestructura de TI, teniendo en cuenta las capacidades de red y computación. Esta evaluación lo guiará en la selección de PETs que se integren perfectamente con sus recursos empresariales. Identifique áreas que puedan requerir actualizaciones para la compatibilidad.
5. Considere las asignaciones presupuestarias:
Sea proactivo en la planificación del presupuesto, reconociendo que las PETs pueden variar en costo. Asigne recursos según sus requisitos de privacidad específicos y capacidad financiera. Considere factores como escalabilidad, mantenimiento y posibles costos adicionales asociados con la solución PET elegida.
Cita esta investigación
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
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year = {2026},
month = feb,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/privacy-enhancing-technologies}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 26 de Febrero de 2026}
}Enlaces de referencia
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