Explorez le Top 10 des Technologies de Renforcement de la Confidentialité
Même avec des réglementations comme le RGPD et la CCPA, les données des consommateurs sont souvent exposées aux hackers, aux entreprises et aux gouvernements. Alors que les entreprises partagent des données avec des tiers pour améliorer la visibilité du réseau, le risque de fuites augmente.
Les Technologies de Renforcement de la Confidentialité (PETs) aident les entreprises à utiliser ces données tout en gardant les informations personnelles ou sensibles privées, renforçant ainsi la conformité et la réputation de l'entreprise.
Explorez 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 de renforcement de la confidentialité (PETs) ?
Les technologies de renforcement de la confidentialité (PETs) sont une vaste gamme de technologies (solutions matérielles ou logicielles) pour assurer la confidentialité et la protection des données tout en permettant aux organisations d'extraire de la valeur des données et de libérer tout leur potentiel commercial, scientifique et social. Ces technologies utilisent diverses méthodes, notamment la cryptographie, l'anonymisation et l'obfuscation, pour sécuriser les données lors du traitement des données.
En mettant en œuvre des PETs, les organisations peuvent aider les entreprises en
- Maximisant la sécurité des données en réduisant le risque de violations ou de fuites de données
- Empêchant les acteurs malveillants en rendant les données inutilisables à des fins malveillantes
- Facilitant la collaboration sécurisée sur les données entre les départements et même les organisations.
De cette manière, les PETs jouent un rôle critique dans la gouvernance des données et l'utilité des données protégées.
Pour tirer parti d'un outil automatisé, voici une liste des meilleurs logiciels de prévention des pertes de données.
Pourquoi les technologies de renforcement de la confidentialité (PETs) sont-elles importantes maintenant ?
Comme toute autre solution de confidentialité des données, les technologies de renforcement de la confidentialité sont importantes pour les entreprises pour trois raisons :
- Conformité réglementaire : Les lois sur la protection des données telles que le RGPD, la CCPA et le Comité européen de la protection des données (EDPB) obligent les organisations à préserver les données des consommateurs. Les entreprises peuvent payer de lourdes amendes en raison de violations de données.
- Un exemple concret : Les autorités européennes de protection des données ont infligé 1,2 milliard d'euros (~1,4 milliard de dollars) d'amendes RGPD, avec une moyenne de plus de 400 notifications de violation quotidiennes, soulignant les risques de conformité croissants 1 Les PETs peuvent fournir un moyen fiable de se conformer à ces réglementations, évitant ainsi des sanctions juridiques et financières.
- Partage sécurisé des données : Les données peuvent devoir être testées par des organisations tierces en raison du manque d'autosuffisance de votre entreprise en matière d'analyse et de test d'applications. Les PETs permettent la protection de la confidentialité lors du partage des données.
- Prévention des violations de données : Les violations de la confidentialité peuvent nuire à la réputation de votre entreprise ; les entreprises ou les clients (selon votre modèle commercial) peuvent souhaiter cesser d'interagir avec votre marque. Les PETs aident à sauvegarder les informations sensibles, réduisant le risque de violations qui exposent des données personnelles, telles que les détails de cartes de crédit.
- Un exemple concret est la perte du cours de l'action de Facebook après le scandale Cambridge Analytica.2
Top 10 des exemples de technologies de renforcement de la confidentialité
Algorithmes cryptographiques
1. Chiffrement homomorphe
Le chiffrement homomorphe permet d'effectuer des calculs sur des données chiffrées, produisant des résultats chiffrés qui correspondent au résultat des opérations sur des données non chiffrées (c'est-à-dire en texte clair). Cela permet aux entreprises de partager des données sensibles avec des tiers pour analyse tout en les gardant sécurisées. Les données peuvent être analysées et renvoyées au propriétaire, qui peut les déchiffrer pour voir les résultats. C'est également précieux pour stocker des données chiffrées dans des applications cloud.
Certains types courants de chiffrement homomorphe sont :
- Chiffrement homomorphe partiel : peut effectuer un seul type d'opération sur des données chiffrées, comme seulement des additions ou seulement des multiplications, mais pas les deux.
- Chiffrement somewhat homomorphe : peut effectuer plus d'un type d'opération (ex. addition, multiplication) mais permet un nombre limité d'opérations.
- Chiffrement totalement homomorphe : peut effectuer plus d'un type d'opération et il n'y a aucune restriction sur le nombre d'opérations effectuées.
2. Calcul multi-parties sécurisé (SMPC)
Le calcul multi-parties sécurisé est un sous-domaine du chiffrement homomorphe avec une différence : les utilisateurs sont capables de calculer des valeurs à partir de multiples sources de données chiffrées. Par conséquent, des models de machine learning peuvent être appliqués à des données chiffrées puisque le SMPC est utilisé pour un volume de données plus important.
Étude de cas
Le Boston Women’s Workforce Council (BWWC) cherche à éliminer les écarts salariaux liés au genre et à la race à Boston grâce à un partenariat public-privé, avec plus de 250 employeurs s'engageant à remédier à 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 multi-parties sécurisé (sMPC) de 2015 à 2023, analysant les données salariales d'un sixième des employés locaux sans révéler les salaires individuels. Les employeurs ont partagé les données de paie avec le BWWC et des chercheurs de l'Université de Boston, qui n'ont accédé 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 applications, le BWWC a constaté que :
- La collaboration avec des experts en utilisabilité est essentielle, car les fonctionnalités de confidentialité du sMPC peuvent compliquer les processus de saisie des données et la récupération après erreur.
- Le 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 protège contre le partage de toute information sur les individus. Cet algorithme cryptographique ajoute une couche de « bruit statistique » au dataset, ce qui permet de décrire des modèles de groupes au sein du dataset tout en maintenant 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 le prouvent.
5. Environnement d'exécution sécurisé (TEE)
Un TEE est une zone sécurisée au sein d'un processeur principal qui assure l'intégrité et la confidentialité du code et des données chargés à l'intérieur. Le TEE fonctionne en isolation du reste du système, ce qui signifie que même si le système d'exploitation principal est compromis, le TEE reste sécurisé.
Sa façon de fonctionner :
- Le TEE fournit un environnement d'exécution protégé où des données et des opérations sensibles, telles que des processus cryptographiques ou une authentification sécurisée, peuvent être effectuées sans interférence du système principal ou d'attaquants potentiels.
- Il garde les données sensibles isolées et calcule les opérations dans un environnement sécurisé, protégeant contre des menaces comme les malwares ou les accès non autorisés.
- Les TEEs sont largement utilisés dans les appareils mobiles, les systèmes IoT et les environnements cloud pour effectuer des tâches comme le chiffrement, la gestion des droits numériques (DRM) et la sécurisation des systèmes de paiement.
Étude de cas
Le ministère du Tourisme d'Indonésie visait à générer des statistiques touristiques précises à partir de données d'itinérance mobile tout en répondant aux préoccupations de confidentialité lors du partage de datasets provenant de deux opérateurs de réseaux mobiles (MNO). La technologie utilisée était un Environnement d'exécution sécurisé (TEE), spécifiquement Intel SGX, pour traiter en toute sécurité des IMSI hachés uniformément via la plateforme Sharemind HI.
En conséquence, le ministère a :
- Permis le calcul précis de la part de marché de l'itinérance.
- Fourni des statistiques touristiques mensuelles basées sur les données de téléphonie mobile.
- Établi un framework pour le partage confidentiel de données entre les parties prenantes.
- Demeuré la seule solution connue pour analyser le chevauchement des abonnés en itinérance croisée.
- Obtenu des performances efficaces même sur du matériel commercial.4
Techniques de masquage de données
Certaines technologies de renforcement de la confidentialité sont également des techniques de masquage de données utilisées par les entreprises pour protéger les informations sensibles dans leurs datasets.
5. Obfuscation
C'est un terme général pour le masquage de données qui contient plusieurs méthodes pour remplacer les informations sensibles en ajoutant des données distrayantes ou trompeuses à un journal ou un profil.
6. Pseudonymisation
Les champs d'identifiants (champs contenant des informations spécifiques à un individu) 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
Collecter la quantité minimale 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/unique et intraçable.
Méthodes de confidentialité basées sur l'IA
9. Génération de données synthétiques
Les données synthétiques sont des données créées artificiellement en utilisant différents algorithmes, y compris des algorithmes de ML. Si vous vous intéressez aux technologies de renforcement de la confidentialité parce que vous devez transformer vos données dans un environnement de test où des utilisateurs tiers ont accès, générer des données synthétiques ayant les mêmes caractéristiques statistiques est une meilleure option.
10. Apprentissage fédéré
L' apprentissage fédéré est une technique de machine learning qui entraîne un algorithme sur plusieurs appareils edge décentralisés ou serveurs détenant des échantillons de données locales, sans les échanger. Avec la décentralisation des serveurs, les utilisateurs peuvent également parvenir à une minimisation des données en réduisant la quantité de données devant être conservées sur un serveur centralisé ou dans un stockage 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 pour la maladie coronarienne. Cependant, il doit assurer la conformité aux normes légales et protéger contre les risques de ré-identification lors de la liaison de datasets provenant de différentes organisations, en respectant les lois nationales et le RGPD européen.
Pour relever ce défi, le projet a employé l' apprentissage fédéré qui contrôle l'exécution d'images Docker approuvées, permettant un traitement sécurisé des données sans partage direct de données.
En conséquence, le projet a pu :
- Développer un framework de gouvernance des données juridique robuste pour soutenir les procédures d'apprentissage fédéré.
- Assurer la confidentialité et la sécurité des données pendant le développement du model pronostique, facilitant la recherche continue.
- Identifier le besoin d'une gouvernance continue pour maintenir la conformité éthique et légale pendant les phases du projet..5
Aperçu du marché des PETs
Le marché des PETs englobe un éventail diversifié d'outils, de models et de bibliothèques conçus pour sauvegarder la confidentialité des données. Par exemple, chaque catégorie, telle que les générateurs de données synthétiques ou les outils de masquage de données, compte plus de 20 outils distincts.
Ces outils sont difficiles à présélectionner individuellement en raison de leur vaste diversité. Pour plus de clarté, nous les avons regroupés, fournissant un aperçu complet sur l'image de couverture ci-dessus.
Ajouter comme source préféréeQuels sont les principaux cas d'utilisation des PETs ?
- Gestion des données de test : Les tests d'applications et l'analyse de données sont parfois gérés par des prestataires tiers. Même lorsqu'ils sont gérés en interne, les entreprises doivent minimiser l'accès interne aux données clients. L'utilisation d'une PET appropriée qui n'affecte pas significativement les résultats des tests est importante pour les organisations.
- Transactions financières : Les institutions financières sont responsables de la protection de la confidentialité des clients en raison de la liberté des citoyens de conclure des accords et des transactions privés avec d'autres parties.
- Services de santé : L'industrie de la santé collecte et partage (si nécessaire) les dossiers de santé électroniques (EHR) des patients. Par exemple, les données cliniques peuvent être utilisées pour rechercher des effets indésirables de diverses combinaisons de médicaments. Les entreprises de santé assurent la confidentialité des données des patients dans ces cas en utilisant des PETs.
- Facilitation du transfert de données entre plusieurs parties, y compris des intermédiaires : Pour les entreprises qui agissent comme intermédiaire entre deux parties, l'utilisation des PETs est cruciale car ces entreprises sont responsables de la protection de la confidentialité des informations des deux parties.
FAQ
Naviguer dans la gamme d'outils de renforcement de la confidentialité (PETs) sur le marché nécessite une approche stratégique adaptée aux besoins uniques de votre entreprise. Pour assurer une intégration optimale et un alignement avec votre stack logicielle et votre infrastructure informatique, envisagez les étapes suivantes :
1. Identifiez vos besoins et vos objectifs
Vous devez identifier les problèmes que vous visez à résoudre en déployant une PET. Pour ce faire, vous pouvez :
a.) Évaluer votre paysage de données : Identifiez le volume et la nature des données que votre entreprise gère. Déterminez si elles sont principalement structurées ou non structurées, car cela influence le choix des PETs les mieux adaptées à vos exigences.
b.) Cartographier le partage de données avec des tiers : Comprenez les complexités du partage de données avec des tiers. Si vos données transitent par des canaux externes, donnez la priorité à des solutions comme le chiffrement homomorphe pour maintenir la sécurité et la confidentialité pendant le transit.
c.) Définir les besoins d'accès aux données :
Distinguez clairement le niveau d'accès requis au dataset, en évaluant si un accès complet est essentiel ou si l'accès au seul résultat/sortie suffit. De plus, envisagez la possibilité d'obfusquer les informations personnellement identifiables pour une confidentialité accrue.
d.) Déterminer l'utilisation des données : Vérifiez si vous visez à utiliser les données pour l'analyse statistique, des insights de marché, l'entraînement de models de machine learning ou des objectifs similaires.
2. Évaluez les différents types de PETs :
Considérez les trois catégories principales de PETs qui sont les outils cryptographiques, les techniques de masquage de données et les solutions basées sur l'IA comme les générateurs de données synthétiques. Identifiez quel type s'aligne le mieux avec vos objectifs de confidentialité et vos besoins de protection des données.
3. Présélectionnez des outils basés sur les catégories :
Une fois que vous avez identifié les catégories de PET pertinentes pour vos besoins, présélectionnez des outils spécifiques au sein de chaque catégorie. Considérez des aspects tels que la fonctionnalité, l'évolutivité et la compatibilité avec votre infrastructure existante.
4. Évaluez l'infrastructure informatique :
Effectuez une évaluation approfondie de votre infrastructure informatique, en tenant compte des capacités réseau et de calcul. Cette évaluation vous guidera dans la sélection de PETs qui s'intègrent parfaitement à vos ressources d'entreprise. Identifiez les domaines qui pourraient nécessiter des mises à niveau pour la compatibilité.
5. Considérez les allocations budgétaires :
Soyez proactif dans la planification budgétaire, en reconnaissant que les PETs peuvent varier en coût. Allouez des ressources en fonction de vos exigences de confidentialité spécifiques et de votre capacité financière. Considérez des facteurs tels que l'évolutivité, la maintenance et les coûts additionnels potentiels associés à la solution PET choisie.
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}Liens de référence
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