Découvrez les 10 meilleures technologies pour améliorer la protection de la vie privée
Malgré des réglementations comme le RGPD et le CCPA, les données des consommateurs restent souvent exposées aux pirates informatiques, aux entreprises et aux gouvernements. Le partage de données avec des tiers par les entreprises, dans le but d'améliorer la visibilité de leur réseau , accroît le risque de fuites.
Les technologies d'amélioration de la confidentialité (PET) aident les entreprises à utiliser ces données tout en préservant la confidentialité des informations personnelles ou sensibles, renforçant ainsi la conformité et la réputation de l'entreprise.
Découvrez les 10 meilleurs outils PET et leurs cas d'utilisation pour voir comment ils peuvent protéger les données et améliorer les opérations commerciales :
Que sont les technologies d'amélioration de la protection de la vie privée (PET) ?
Les technologies de protection de la vie privée (TPVP) regroupent un large éventail de solutions matérielles ou logicielles visant à garantir la confidentialité et la protection des données tout en permettant aux organisations d'en tirer profit et d'exploiter pleinement leur potentiel commercial, scientifique et social. Ces technologies utilisent diverses méthodes, telles que la cryptographie, l'anonymisation et l'obfuscation, pour sécuriser les données lors de leur traitement.
En mettant en œuvre des PET, les organisations peuvent aider les entreprises par
- Optimiser la sécurité des données en réduisant le risque de violations ou de fuites de données
- Empêcher les acteurs malveillants de se servir des données à des fins malveillantes
- Faciliter la sécurité des données collaboration entre les départements et même les organisations.
Ainsi, les PET jouent un rôle essentiel dans la gouvernance des données et la protection de leur utilité.
Pour tirer parti d'un outil automatisé, voici une liste des meilleurs logiciels de prévention des pertes de données.
Pourquoi les technologies de protection de la vie privée (PET) sont-elles importantes aujourd'hui ?
Comme toute autre solution de protection des données, les technologies renforçant la confidentialité sont importantes pour les entreprises pour trois raisons :
- Conformité réglementaire : Les lois sur la protection des données, telles que le RGPD, le CCPA et le Comité européen de la protection des données (CEPD), obligent les organisations à préserver les données des consommateurs. Les entreprises s’exposent à de lourdes amendes en cas de violation de données.
- Un exemple concret : les autorités européennes de protection des données ont infligé 1,2 milliard d’euros (environ 1,4 milliard de dollars) d’amendes au titre du RGPD, avec une moyenne de plus de 400 notifications de violation par jour, ce qui souligne les risques croissants de non-conformité. 1 Les PET peuvent constituer un moyen fiable de se conformer à ces réglementations, en évitant les sanctions juridiques et financières.
- Partage sécurisé des données : Votre entreprise peut avoir besoin de faire tester ses données par des organismes tiers en raison de son manque d’autonomie en matière d’analyse et de tests d’applications. Les plateformes de test d’applications (PET) permettent de protéger la confidentialité des données lors de leur partage.
- Prévention des violations de données : Les violations de la vie privée peuvent nuire à la réputation de votre entreprise. Selon votre modèle économique, certains clients ou entreprises pourraient cesser toute interaction avec votre marque. Les solutions de protection des données (PET) contribuent à sécuriser les informations sensibles et à réduire les risques de fuites de données personnelles, telles que les informations de carte bancaire.
- Un exemple concret est la chute du cours de l'action Facebook après le scandale Cambridge Analytica. 2
10 exemples de technologies améliorant la protection de la vie privée
Algorithmes cryptographiques
1. Chiffrement homomorphe
Le chiffrement homomorphe permet d'effectuer des calculs sur des données chiffrées, produisant des résultats chiffrés identiques à ceux obtenus sur des données non chiffrées (c'est- à-dire en clair ). Cela permet aux entreprises de partager des données sensibles avec des tiers à des fins d'analyse, tout en garantissant leur sécurité. Les données peuvent être analysées puis restituées à leur propriétaire, qui peut les déchiffrer pour consulter les résultats. Ce chiffrement est également précieux pour le stockage de données chiffrées dans des applications cloud.
Voici quelques types courants de chiffrement homomorphe :
- Chiffrement homomorphe partiel : permet d’effectuer un seul type d’opération sur les données chiffrées, par exemple uniquement des additions ou uniquement des multiplications, mais pas les deux.
- Chiffrement partiellement homomorphe : peut effectuer plusieurs types d’opérations (par exemple, addition, multiplication) mais permet un nombre limité d’opérations.
- Chiffrement entièrement homomorphe : peut effectuer plusieurs types d’opérations et il n’y a aucune restriction quant au nombre d’opérations effectuées.
2. Calcul multipartite sécurisé (SMPC)
Le calcul multipartite sécurisé est un sous-domaine du chiffrement homomorphe, à une différence près : les utilisateurs peuvent calculer des valeurs à partir de plusieurs sources de données chiffrées. Par conséquent, les modèles d’apprentissage automatique peuvent être appliqués aux données chiffrées, car le calcul multipartite sécurisé traite de plus grands volumes de données.
Étude de cas
Le Boston Women's Workforce Council (BWWC) cherche à éliminer les écarts de salaires entre les sexes et les races à Boston grâce à un partenariat public-privé, avec plus de 250 employeurs s'engageant à lutter contre ces disparités en signant le « 100% Talent Compact ».
Pour mesurer l'écart salarial à l'échelle de la ville, le BWWC a utilisé le calcul multipartite sécurisé (sMPC) de 2015 à 2023, analysant les données salariales d'un sixième des employés locaux sans divulguer les salaires individuels. Les employeurs ont partagé leurs données de paie avec le BWWC et les chercheurs de l'Université de Boston, qui n'ont eu accès qu'à des statistiques agrégées. Une application web conviviale a été développée pour faciliter la saisie des données par les organisations participantes.
Sur la base de ces demandes, le BWWC a constaté que :
- La collaboration avec des experts en ergonomie est essentielle , car les fonctionnalités de confidentialité de sMPC peuvent compliquer les processus de saisie de données et la récupération après des erreurs.
- sMPC est une alternative plus rapide et plus sûre pour établir des relations de confiance avec des données sensibles. 3
3. Confidentialité différentielle
La confidentialité différentielle empêche la diffusion d'informations personnelles. Cet algorithme cryptographique ajoute une couche de « bruit statistique » à l'ensemble de données, permettant ainsi de décrire les tendances des groupes au sein de celui-ci tout en préservant la confidentialité des individus.
4. Preuves à divulgation nulle de connaissance (ZKP)
Les preuves à divulgation nulle de connaissance utilisent un ensemble d'algorithmes cryptographiques qui permettent de valider des informations sans révéler les données qui les prouvent.
5. Environnement d'exécution de confiance (TEE)
Un environnement d'exécution de confiance (TEE) est une zone sécurisée au sein du processeur principal qui garantit l'intégrité et la confidentialité du code et des données qui y sont chargées. Le TEE fonctionne de manière isolée du reste du système ; ainsi, même si le système d'exploitation principal est compromis, le TEE reste sécurisé.
Son mode de fonctionnement :
- L'environnement d'exécution de confiance (TEE) fournit un environnement d'exécution protégé où les données et opérations sensibles, telles que les processus cryptographiques ou l'authentification sécurisée, peuvent être effectuées sans interférence du système principal ni d'attaquants potentiels.
- Il isole les données sensibles et effectue les opérations de calcul dans un environnement sécurisé, protégeant ainsi contre les menaces telles que les logiciels malveillants ou les accès non autorisés.
- Les TEE sont largement utilisés dans les appareils mobiles, les systèmes IoT et les environnements cloud pour effectuer des tâches telles que le chiffrement, la gestion des droits numériques (DRM) et la sécurisation des systèmes de paiement.
Étude de cas
Le ministère indonésien du Tourisme souhaitait générer des statistiques touristiques précises à partir des données d'itinérance mobile, tout en respectant la vie privée lors du partage de données provenant de deux opérateurs de réseaux mobiles (ORM). La technologie utilisée était un environnement d'exécution de confiance (TEE), plus précisément SGX (991259_1748), pour traiter de manière sécurisée les IMSI hachés uniformément via la plateforme Sharemind HI.
En conséquence, le ministère :
- Permet un calcul précis des parts de marché en itinérance.
- Statistiques touristiques mensuelles fournies à partir des données de téléphonie mobile.
- Mise en place d'un cadre pour le partage de données confidentielles entre les parties prenantes.
- Elle demeure la seule solution connue pour analyser le chevauchement des abonnés en itinérance croisée.
- Les performances sont efficaces même sur du matériel commercial. 4
techniques de masquage des données
Certaines technologies de protection de la vie privée sont également des techniques de masquage des données utilisées par les entreprises pour protéger les informations sensibles contenues dans leurs ensembles de données.
5. Obfuscation
Il s'agit d'un terme général désignant le masquage de données, qui englobe plusieurs méthodes permettant de remplacer des informations sensibles en ajoutant des données trompeuses ou perturbatrices à un journal ou à un profil.
6. Pseudonymisation
Les champs d'identification (champs contenant des informations spécifiques à une personne) sont remplacés par des données fictives, telles que des caractères ou d'autres données. La pseudonymisation est fréquemment utilisée par les entreprises pour se conformer au RGPD.
7. Minimisation des données
Collecte du minimum de données personnelles permettant à l'entreprise de fournir les éléments d'un service.
8. Anonymiseurs de communication
Les anonymiseurs remplacent l'identité en ligne (adresse IP, adresse e-mail) par une identité jetable/à usage unique et intraçable.
Méthodes de confidentialité basées sur l'IA
9. Génération de données synthétiques
Les données synthétiques sont des données créées artificiellement à l'aide de différents algorithmes, notamment d'apprentissage automatique. Si vous vous intéressez aux technologies de protection de la vie privée, par exemple pour transformer vos données dans un environnement de test accessible à des tiers, la génération de données synthétiques présentant les mêmes caractéristiques statistiques est une meilleure option.
10. Apprentissage fédéré
L'apprentissage fédéré est une technique d'apprentissage automatique qui entraîne un algorithme sur plusieurs dispositifs ou serveurs périphériques décentralisés , hébergeant des échantillons de données locaux, sans les échanger. Grâce à la décentralisation des serveurs, les utilisateurs peuvent également minimiser la quantité de données à conserver sur un serveur centralisé ou dans le cloud.
Étude de cas
Le projet CARRIER utilise le traitement secondaire de données médicales, de mode de vie et personnelles pour estimer les risques et permettre la détection et l'intervention précoces en cas de maladie coronarienne. Il doit cependant garantir le respect des normes légales et se prémunir contre les risques de réidentification lors de la mise en relation d'ensembles de données provenant de différentes organisations, en se conformant aux législations nationales et au RGPD européen.
Pour surmonter ce défi, le projet a utilisé l'apprentissage fédéré qui contrôle l'exécution des images Docker approuvées, permettant un traitement sécurisé des données sans partage direct de celles-ci.
Par conséquent, le projet pourrait :
- Élaborer un cadre de gouvernance des données juridiques robuste pour soutenir les procédures d'apprentissage fédéré.
- Nous avons garanti la confidentialité et la sécurité des données lors du développement du modèle pronostique, facilitant ainsi la poursuite des recherches.
- Il a été constaté qu'une gouvernance continue était nécessaire pour assurer la conformité éthique et juridique tout au long des différentes phases du projet. 5
Aperçu du marché des PET
Le marché des outils de protection des données (PET) englobe une vaste gamme d'outils, de modèles et de bibliothèques conçus pour garantir la confidentialité des données. Par exemple, chaque catégorie, comme les générateurs de données synthétiques ou les outils de masquage de données, compte plus de 20 outils différents.
Il est difficile de sélectionner individuellement ces outils en raison de leur grande diversité. Pour plus de clarté, nous les avons regroupés et vous proposons une vue d'ensemble sur l'image de couverture ci-dessus.
Quels sont les principaux cas d'utilisation des PET ?
- Gestion des données de test : Les tests d’applications et l’analyse des données sont parfois confiés à des prestataires externes. Même lorsqu’ils sont gérés en interne, les entreprises doivent limiter au maximum l’accès interne aux données clients. Il est important pour les organisations d’utiliser un environnement de test adapté qui n’affecte pas significativement les résultats des tests.
- Transactions financières : Les institutions financières sont responsables de la protection de la vie privée de leurs clients en raison de la liberté des citoyens de conclure des accords et des transactions privés avec des tiers.
- Services de santé : Le secteur de la santé collecte et partage (le cas échéant) les dossiers médicaux électroniques (DME) des patients. Par exemple, les données cliniques peuvent servir à rechercher les effets indésirables de différentes associations médicamenteuses. Les entreprises du secteur de la santé garantissent la confidentialité des données des patients dans ces cas grâce à l’utilisation de systèmes de protection des données électroniques (PET).
- Faciliter le transfert de données entre plusieurs parties, y compris les intermédiaires : pour les entreprises qui jouent le rôle d’intermédiaire entre deux parties, l’utilisation des PET est cruciale, car ces entreprises sont responsables de la protection de la confidentialité des informations des deux parties.
FAQ
S’y retrouver parmi la multitude d’outils de protection de la vie privée (EPVP) disponibles sur le marché exige une approche stratégique adaptée à vos besoins spécifiques. Pour garantir une intégration et une compatibilité optimales avec votre environnement logiciel et votre infrastructure informatique, suivez les étapes suivantes :
1. Identifiez vos besoins et vos objectifs
Vous devez identifier les problèmes que vous souhaitez résoudre en déployant un PET. Pour ce faire, vous pouvez :
a) Évaluez votre environnement de données : identifiez le volume et la nature des données gérées par votre entreprise. Déterminez si elles sont principalement structurées ou non structurées, car cela influence le choix des PET les mieux adaptés à vos besoins.
b) Cartographier le partage de données avec des tiers : Comprendre les subtilités du partage de données avec des tiers. Si vos données transitent par des canaux externes, privilégiez des solutions comme le chiffrement homomorphe pour garantir la sécurité et la confidentialité lors de leur transmission.
c) Définir les besoins d'accès aux données :
Définissez clairement le niveau d'accès requis aux données, en déterminant si un accès complet est indispensable ou si l'accès aux seuls résultats suffit. Par ailleurs, tenez compte de la possibilité de masquer les informations personnelles afin de renforcer la protection de la vie privée.
d.) Déterminez l'utilisation des données : Vérifiez si vous prévoyez d'utiliser les données pour des analyses statistiques, des études de marché, l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique ou des fins similaires.
2. Évaluer différents types de PET :
Considérez les trois principales catégories de technologies d'authentification prédictive (TAP) : les outils cryptographiques, les techniques de masquage des données et les solutions basées sur l'IA, telles que les générateurs de données synthétiques. Identifiez la catégorie qui correspond le mieux à vos objectifs de confidentialité et à vos besoins en matière de protection des données.
3. Sélectionner les outils en fonction des catégories :
Une fois les catégories PET pertinentes pour vos besoins identifiées, sélectionnez les outils spécifiques au sein de chaque catégorie. Tenez compte de critères tels que la fonctionnalité, l'évolutivité et la compatibilité avec votre infrastructure existante.
4. Évaluer l'infrastructure informatique :
Réalisez une évaluation approfondie de votre infrastructure informatique, en tenant compte des capacités réseau et de calcul. Cette évaluation vous guidera dans la sélection de solutions PET parfaitement intégrées à vos ressources d'entreprise. Identifiez les domaines qui pourraient nécessiter des mises à niveau pour assurer la compatibilité.
5. Examiner les allocations budgétaires :
Anticipez la planification budgétaire en tenant compte de la variabilité des coûts des solutions PET. Allouez les ressources en fonction de vos exigences spécifiques en matière de confidentialité et de vos capacités financières. Prenez en considération des facteurs tels que l'évolutivité, la maintenance et les coûts supplémentaires potentiels liés à la solution PET choisie.
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