Esplora le migliori 11 tecnologie per il miglioramento della privacy

Anche con normative come GDPR e CCPA, i dati dei consumatori sono spesso esposti a hacker, aziende e governi. Poiché le aziende condividono i dati con terze parti per migliorare la visibilità di rete, il rischio di fughe di dati aumenta.

Le tecnologie per il miglioramento della privacy (PET) aiutano le aziende a utilizzare questi dati mantenendo private le informazioni personali o sensibili.

Esplora i migliori 10 strumenti PET e i loro casi d'uso per vedere come possono proteggere i dati e migliorare le operazioni aziendali:

Cosa sono le tecnologie per il miglioramento della privacy (PET)?

Le tecnologie per il miglioramento della privacy (PET) sono un'ampia gamma di tecnologie (soluzioni hardware o software) volte a garantire privacy e protezione dei dati, consentendo al contempo alle organizzazioni di estrarre valore dai dati e sprigionarne tutto il potenziale commerciale, scientifico e sociale. Queste tecnologie utilizzano vari metodi, tra cui crittografia, anonimizzazione e offuscamento, per proteggere i dati durante il trattamento.

Implementando le PET, le organizzazioni possono aiutare le aziende a:

• Massimizzare la sicurezza dei dati riducendo il rischio di violazioni o fughe di dati
• Prevenire i malintenzionati rendendo i dati inutilizzabili per scopi dannosi
• Facilitare una collaborazione sicura sui dati tra reparti e persino tra organizzazioni.

Per sfruttare uno strumento automatizzato, ecco un elenco dei migliori software di prevenzione della perdita di dati.

Perché le tecnologie per il miglioramento della privacy (PET) sono importanti oggi?

Le PET rispondono a tre requisiti aziendali specifici:

• Conformità normativa: le leggi sulla protezione dei dati come GDPR e CCPA stanno obbligando le organizzazioni a proteggere i dati dei consumatori. Le aziende possono incorrere in gravi sanzioni in caso di non conformità.
  • Un esempio reale: le autorità europee per la protezione dei dati hanno emesso €1,2 miliardi (~$1,4 miliardi) di multe GDPR, con notifiche giornaliere di violazione in media superiori a 400 al giorno, evidenziando crescenti rischi di conformità. ¹ Le PET possono fornire un modo affidabile per rispettare queste normative, evitando sanzioni legali e finanziarie.
  • L'anno scorso la Corte di giustizia dell'UE ha stabilito nella causa EDPS v SRB (C-413/23 P) che i dati pseudonimizzati non sono automaticamente dati personali per chiunque li detenga.² Lo stesso dataset può essere personale per il mittente ma anonimo per un destinatario che non può ragionevolmente reidentificare nessuno. Pertanto, una PET può cambiare quali regole si applicano, non solo quanto sia probabile una multa.
• Condivisione sicura dei dati: I dati potrebbero dover essere testati da organizzazioni terze a causa della mancanza di autosufficienza della tua azienda nelle attività di analisi e di test delle applicazioni. Le PET consentono la protezione della privacy durante la condivisione dei dati.
  • Recentemente questo è diventato un problema di intelligenza artificiale. Private Cloud Compute di Apple e WhatsApp Private Processing di Meta eseguono l'inferenza sui dati degli utenti all'interno dei TEE, in modo che il fornitore non possa leggere ciò che elabora.
• Prevenzione delle violazioni dei dati: Le violazioni della privacy possono danneggiare la reputazione della tua azienda; le aziende o i clienti (a seconda del tuo modello di business) potrebbero voler smettere di interagire con il tuo marchio. Le PET aiutano a salvaguardare le informazioni sensibili, riducendo il rischio di violazioni che espongono dati personali, come i dettagli delle carte di credito.
  • Un esempio reale è la perdita di valore delle azioni di Facebook dopo lo scandalo Cambridge Analytica.³

I migliori 10 esempi di tecnologie per il miglioramento della privacy

Algoritmi crittografici

1. Crittografia omomorfica

La crittografia omomorfica (HE) consente a una terza parte, come un fornitore di servizi cloud, di eseguire calcoli su dati crittografati senza decrittografarli (ovvero testo in chiaro⁴). Il proprietario dei dati conserva la chiave, riceve i risultati crittografati e li decrittografa localmente. Ciò rende la HE perfetta per esternalizzare l'analisi dei dati in modo sicuro. È inoltre resistente ai computer quantistici.

Tuttavia, la HE si adatta male quando più parti vogliono calcolare dati condivisi usando input privati diversi. Poiché la HE si basa su un'unica chiave di decrittografia, chiunque detenga tale chiave può vedere tutti i dati grezzi. Per risolvere questo scenario multipartitico serve invece il calcolo multipartitico sicuro (MPC).

Alcuni tipi comuni di crittografia omomorfica sono:

• Crittografia omomorfica parziale: può eseguire un solo tipo di operazione sui dati crittografati, ad esempio solo addizioni o solo moltiplicazioni, ma non entrambe.
• Crittografia omomorfica parzialmente robusta: può eseguire più di un tipo di operazione (ad es. addizione, moltiplicazione) ma consente un numero limitato di operazioni.
• Crittografia completamente omomorfica: può eseguire più di un tipo di operazione e non vi è alcuna restrizione sul numero di operazioni eseguite.

2. Calcolo multipartitico sicuro (SMPC)

Come la crittografia omomorfica (HE), il calcolo multipartitico sicuro (SMPC) consente di elaborare dati crittografati. Tuttavia, lo SMPC permette a più parti indipendenti di calcolare congiuntamente una funzione sui loro input complessivi. Lo SMPC consente alle organizzazioni di addestrare modelli su dataset combinati senza esporre reciprocamente i propri dati grezzi e privati.

Caso di studio sullo SMPC

Il Boston Women’s Workforce Council (BWWC) mira a eliminare i divari salariali di genere e razza a Boston attraverso una partnership pubblico-privata, con oltre 250 datori di lavoro che si impegnano ad affrontare queste disparità firmando il “100% Talent Compact.”

Per misurare il divario salariale cittadino, il BWWC ha utilizzato lo SMPC dal 2015 al 2023, analizzando i dati salariali di un sesto dei dipendenti locali senza rivelare i singoli stipendi. I datori di lavoro hanno condiviso i dati delle buste paga con il BWWC e i ricercatori della Boston University, che hanno avuto accesso a statistiche aggregate. È stata sviluppata un'applicazione web facile da usare per consentire un inserimento semplice dei dati da parte delle organizzazioni partecipanti.

Sulla base di queste applicazioni, il BWWC ha rilevato che:

• La collaborazione con esperti di usabilità è essenziale, poiché le funzionalità di privacy dello sMPC possono complicare i processi di inserimento dei dati e il recupero dagli errori.
• Lo sMPC è un'alternativa più rapida e sicura alla creazione di relazioni di fiducia con dati sensibili.⁵

3. Privacy differenziale

La privacy differenziale protegge dalla condivisione di informazioni sugli individui. L'algoritmo crittografico aggiunge al dataset un livello di rumore statistico⁶ che consente di descrivere i modelli dei gruppi all'interno del dataset mantenendo la privacy degli individui.

4. Prove a conoscenza zero (ZKP)

Le prove a conoscenza zero utilizzano un insieme di algoritmi crittografici che consentono di convalidare le informazioni senza rivelare i dati che le dimostrano.

Google ha aggiunto la verifica dell'età basata su ZKP a Google Wallet con Bumble come partner di lancio e ha reso open source le librerie.⁷ L'UE ha seguito nell'aprile 2026 con un'app di verifica dell'età basata su ZKP sperimentata in sette Stati membri, e l'eIDAS 2.0 impone a ogni Stato membro di offrire un portafoglio di identità digitale entro la fine del 2026.⁸

5. Ambiente di esecuzione affidabile (TEE)

Un Trusted Execution Environment (TEE) è un caveau sicuro integrato direttamente nel processore principale di un computer. Mantiene i programmi e i dati al suo interno completamente isolati, il che significa che anche se il sistema operativo principale viene violato, il caveau rimane bloccato. Dimostrare che questo caveau è autentico per gli utenti esterni si basa su un processo di verifica chiamato “attestazione”, che è esattamente il punto in cui questi sistemi sicuri hanno iniziato a cedere di recente.

Recentemente, i ricercatori hanno aggirato queste connessioni sicure utilizzando “attacchi relay”, in cui i messaggi di verifica vengono intercettati e inoltrati. Questa vulnerabilità, tracciata come CVE-2026-33697, ha colpito il framework IA Cocos, con difetti simili riscontrati in WhatsApp Private Processing di Meta e in Contrast di Edgeless Systems.⁹ I chip e la matematica sottostanti hanno retto; il problema era nella logica di progettazione del protocollo. Poiché le normali verifiche di sicurezza non hanno rilevato questo difetto, le organizzazioni dovrebbero assicurarsi che i fornitori utilizzino protocolli “formalmente verificati” (dimostrati matematicamente).

Il suo funzionamento:

• Il TEE fornisce un ambiente di esecuzione protetto in cui dati e operazioni sensibili, come processi crittografici o autenticazione sicura, possono essere eseguiti senza interferenze dal sistema principale o da potenziali aggressori.
• Mantiene i dati sensibili isolati ed esegue le operazioni in un ambiente sicuro, proteggendo da minacce come malware o accessi non autorizzati.
• I TEE sono ampiamente utilizzati nei dispositivi mobili, nei sistemi IoT e negli ambienti cloud per attività come crittografia, gestione dei diritti digitali (DRM) e protezione dei sistemi di pagamento.
• Recentemente i TEE si sono estesi oltre le CPU alle GPU. Ad esempio, NVIDIA ha introdotto il calcolo confidenziale su GPU con H100 e lo ha fatto evolvere attraverso Hopper e Blackwell.¹⁰

Caso di studio sul TEE

Il Ministero del Turismo indonesiano mirava a generare statistiche turistiche accurate dai dati di roaming mobile, affrontando al contempo i problemi di privacy nella condivisione di dataset tra due operatori di rete mobile (MNO). La tecnologia utilizzata era un Trusted Execution Environment (TEE), in particolare Intel SGX, per elaborare in modo sicuro IMSI uniformemente hash tramite la piattaforma Sharemind HI.

Di conseguenza, il ministero:

• Ha consentito un calcolo accurato della quota di mercato del roaming.
• Ha fornito statistiche turistiche mensili basate sui dati della telefonia mobile.
• Ha stabilito un framework per la condivisione confidenziale dei dati tra gli stakeholder.
• Resta l'unica soluzione nota per analizzare la sovrapposizione degli abbonati nel roaming incrociato.
• Le prestazioni sono efficienti anche su hardware commerciale.¹¹

Tecniche di mascheramento dei dati

Alcune tecnologie per il miglioramento della privacy sono anche tecniche di mascheramento dei dati utilizzate dalle aziende per proteggere le informazioni sensibili nei loro set di dati.

6. Offuscamento

L'offuscamento è una tecnica di mascheramento dei dati che complica i dati per ostacolare il reverse engineering preservando al contempo la funzionalità per gli utenti autorizzati.

7. Pseudonimizzazione

I campi identificativi (campi che contengono informazioni specifiche di un individuo) vengono sostituiti con dati fittizi come caratteri o altri dati. La pseudonimizzazione è spesso utilizzata dalle aziende per conformarsi al GDPR.

8. Minimizzazione dei dati

Raccogliere la quantità minima di dati personali che consente all'azienda di fornire gli elementi di un servizio.

9. Anonimizzatori delle comunicazioni

Gli anonimizzatori sostituiscono l'identità online (indirizzo IP, indirizzo email) con un'identità usa e getta o monouso non tracciabile.

Metodi di privacy basati sull'IA

10. Generazione di dati sintetici

I dati sintetici sono dati creati artificialmente utilizzando diversi algoritmi, inclusi algoritmi di ML. Se sei interessato alle tecnologie per il miglioramento della privacy perché devi trasformare i tuoi dati in un ambiente di test a cui hanno accesso utenti terzi, generare dati sintetici con le stesse caratteristiche statistiche è un'opzione migliore.

11. Apprendimento federato

L'apprendimento federato è una tecnica di apprendimento automatico che addestra un algoritmo su più dispositivi edge decentralizzati o server che conservano campioni di dati locali, senza scambiarli. Con la decentralizzazione dei server, gli utenti possono anche ottenere la minimizzazione dei dati riducendo la quantità di dati che deve essere conservata su un server centralizzato o nell'archiviazione cloud.

Caso di studio sull'apprendimento federato

Il progetto CARRIER utilizza il trattamento secondario di dati medici, stile di vita e personali per stimare i rischi e consentire la diagnosi precoce e l'intervento per la malattia coronarica. Deve tuttavia garantire la conformità agli standard legali e proteggere dai rischi di reidentificazione quando collega dataset di organizzazioni diverse, rispettando le leggi nazionali e il GDPR europeo.

Per superare questa sfida, il progetto ha impiegato l'apprendimento federato che controlla l'esecuzione di immagini Docker approvate, consentendo un'elaborazione sicura dei dati senza condivisione diretta dei dati.

Di conseguenza, il progetto ha potuto:

• Sviluppare un solido framework di governance legale dei dati per supportare le procedure di apprendimento federato.
• Garantire privacy e sicurezza dei dati durante lo sviluppo del modello prognostico, facilitando la ricerca continua.
• Individuare la necessità di una governance continua per mantenere la conformità etica e legale durante le fasi del progetto..¹²

Panoramica del mercato delle PET

Il mercato delle PET comprende una vasta gamma di strumenti, modelli e librerie progettati per salvaguardare la privacy dei dati. Ad esempio, ogni categoria, come i generatori di dati sintetici o gli strumenti di mascheramento dei dati, vanta oltre 20 strumenti distinti.

Questi strumenti sono difficili da selezionare singolarmente a causa della loro grande diversità. Per migliorare la chiarezza, li abbiamo raggruppati, fornendo una panoramica completa nell'immagine di copertina qui sopra.

Quali sono i principali casi d'uso delle PET?

• Gestione dei dati di test: I test delle applicazioni e l'analisi dei dati sono talvolta gestiti da fornitori terzi. Anche quando sono gestiti internamente, le aziende dovrebbero ridurre al minimo l'accesso interno ai dati dei clienti. Utilizzare una PET adatta che non influisca significativamente sui risultati dei test è importante per le organizzazioni.
• Transazioni finanziarie: Le istituzioni finanziarie sono responsabili della protezione della privacy dei clienti a causa della libertà dei cittadini di condurre accordi e transazioni private con altre parti.
• Servizi sanitari: Il settore sanitario raccoglie e condivide (quando necessario) le cartelle cliniche elettroniche (EHR) dei pazienti. Ad esempio, i dati clinici possono essere utilizzati per cercare gli effetti avversi di varie combinazioni di farmaci. Le aziende sanitarie garantiscono la privacy dei dati dei pazienti in questi casi utilizzando le PET.
• Facilitare il trasferimento di dati tra più parti, inclusi gli intermediari: Per le aziende che fungono da intermediari tra due parti, l'uso delle PET è cruciale poiché queste aziende sono responsabili della protezione della privacy delle informazioni di entrambe le parti.

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Registro delle modifiche

6 aggiornamenti

1. 202616 Lug

   Aggiunta la verifica dell'età a prova di conoscenza zero di Google Wallet con Bumble nella sezione Prove a conoscenza zero.

2. 26 Feb

   Rimosso un link dalla sezione "Scegliere lo strumento di miglioramento della privacy giusto per la tua attività".

3. 202516 Gen

   Aggiunta Figura 1: Panoramica degli strumenti PET.

4. 202425 Set

   Aggiunto un Trusted Execution Environment (TEE) alla sezione degli algoritmi crittografici.

5. 202314 Dic

   Aggiunta una sezione sulla panoramica del mercato dei PET e una sezione sulla scelta dello strumento di miglioramento della privacy giusto per la tua attività.

6. 20225 Set

   Dati sulle multe GDPR aggiornati nell'introduzione.

Collegamenti di riferimento

1.

DLA Piper GDPR Fines and Data Breach Survey: January 2026 | DLA Piper

Irish Data Protection Commission

2.

EUR-Lex - 62023CJ0413 - EN - EUR-Lex

3.

Facebook Loses $35B in Value After Cambridge Analytica Breach | Fortune

Fortune

4.

Plaintext - Wikipedia

Contributors to Wikimedia projects

5.

1. Boston Women’s Workforce Council: Measuring salary disparity using secure multi-party computation - UN GWG on Big Data - Privacy Preserving Techniques Wiki - UN Statistics Wiki

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4. Indonesia Ministry of Tourism: Confidentially sharing datasets between two mobile network operators via a trusted execution environment - UN GWG on Big Data - Privacy Preserving Techniques Wiki - UN Statistics Wiki

12.

12. Statistics Netherlands: Developing privacy-preserving cardiovascular risk prediction models from distributed clinical and socioeconomic data - UN GWG on Big Data - Privacy Preserving Techniques Wiki - UN Statistics Wiki

Cem Dilmegani

Analista principale

Segui

Cem è analista principale presso AIMultiple dal 2017.

Il lavoro di Cem presso AIMultiple è stato citato da importanti testate internazionali tra cui Business Insider, Forbes, Morning Brew e Washington Post, da aziende globali come Deloitte e HPE, da ONG come il World Economic Forum e da organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea. [1], [2], [3], [4], [5]

Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente tecnologico e imprenditore tecnologico. Ha consigliato le aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per più di un decennio. Ha inoltre pubblicato un report McKinsey sulla digitalizzazione.

Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha inoltre guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos, che ha raggiunto ricavi ricorrenti annuali a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da zero in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato ripreso da importanti testate tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.

Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato come ingegnere informatico presso l'Università di Bogazici e possiede un MBA della Columbia Business School.

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