Esplora le 10 principali tecnologie di protezione della privacy
Anche con regolamenti come il GDPR e il CCPA, i dati dei consumatori sono spesso esposti a hacker, aziende e governi. Mentre le aziende condividono dati con terze parti per migliorare la visibilità della rete, il rischio di fughe aumenta.
Le tecnologie di protezione della privacy (PETs) aiutano le aziende a utilizzare questi dati mantenendo privati le informazioni personali o sensibili, aumentando sia la conformità sia la reputazione aziendale.
Esplora i 10 migliori strumenti PET e i loro casi d'uso per capire come possono proteggere i dati e migliorare le operazioni aziendali:
Cos'è la tecnologia di protezione della privacy (PETs)?
Le tecnologie di protezione della privacy (PETs) sono un'ampia gamma di tecnologie (soluzioni hardware o software) per garantire la privacy e la protezione dei dati consentendo alle organizzazioni di estrarre valore dai dati e liberarne tutto il potenziale commerciale, scientifico e sociale. Queste tecnologie utilizzano vari metodi, tra cui crittografia, anonimizzazione e offuscamento, per proteggere i dati durante l'elaborazione.
Implementando le PETs, le organizzazioni possono aiutare le aziende a
- Massimizzare la sicurezza dei dati riducendo il rischio di violazioni o fughe di dati
- Impedire agli attori malintenzionati di utilizzare i dati a scopi malevoli
- Facilitare la collaborazione sicura dei dati tra reparti e persino organizzazioni.
In questo modo, le PETs svolgono un ruolo fondamentale nella governance dei dati e nell'utilità protetta dei dati.
Per sfruttare uno strumento automatizzato, ecco un elenco dei migliori software di prevenzione della perdita di dati.
Perché le tecnologie di protezione della privacy (PETs) sono importanti ora?
Come ogni altra soluzione per la privacy dei dati, le tecnologie di protezione della privacy sono importanti per tre motivi per le aziende:
- Conformità normativa: Le leggi sulla protezione dei dati come il GDPR, il CCPA e il Comitato europeo per la protezione dei dati (EDPB) stanno costringendo le organizzazioni a preservare i dati dei consumatori. Le aziende possono pagare multe severe a causa di violazioni dei dati.
- Un esempio reale: Le autorità europee per la protezione dei dati hanno emesso multe GDPR per un totale di 1,2 miliardi di euro (~1,4 miliardi di dollari), con una media giornaliera di oltre 400 notifiche di violazioni al giorno, evidenziando i crescenti rischi di conformità 1 Le PETs possono fornire un modo affidabile per conformarsi a queste normative, evitando sanzioni legali e finanziarie.
- Condivisione sicura dei dati: I dati potrebbero dover essere testati da organizzazioni terze a causa della mancanza di autosufficienza della vostra azienda nell'analisi e nei test delle applicazioni. Le PETs consentono la protezione della privacy durante la condivisione dei dati.
- Prevenzione delle violazioni dei dati: Le violazioni della privacy possono danneggiare la reputazione della vostra azienda, le aziende o i clienti (a seconda del vostro modello di business) potrebbero voler smettere di interagire con il vostro marchio. Le PETs aiutano a proteggere 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 del valore delle azioni di Facebook dopo lo scandalo di Cambridge Analytica.2
I 10 principali esempi di tecnologie di protezione della privacy
Algoritmi crittografici
1. Crittografia omomorfica
La crittografia omomorfica consente calcoli su dati cifrati, producendo risultati cifrati che corrispondono all'esito delle operazioni su dati non cifrati (cioè testo in chiaro). Ciò consente alle aziende di condividere dati sensibili con terze parti per l'analisi mantenendoli al sicuro. I dati possono essere analizzati e restituiti al proprietario, che può decifrarli per visualizzarne i risultati. È anche utile per archiviare dati cifrati in applicazioni cloud.
Alcuni tipi comuni di crittografia omomorfica sono:
- Crittografia omomorfica parziale: può eseguire un solo tipo di operazione su dati cifrati, come sole addizioni o sole moltiplicazioni ma non entrambe.
- Crittografia omomorfica parziale: può eseguire più di un tipo di operazione (ad esempio addizione, moltiplicazione) ma consente un numero limitato di operazioni.
- Crittografia omomorfica completamente omomorfica: può eseguire più di un tipo di operazione e non ci sono restrizioni sul numero di operazioni eseguite.
2. Calcolo sicuro multiparte (SMPC)
Il calcolo sicuro multiparte è un sottocampo della crittografia omomorfica con una differenza: gli utenti possono calcolare valori da più fonti di dati cifrati. Pertanto, i modelli di machine learning possono essere applicati a dati cifrati poiché l'SMPC viene utilizzato per un volume maggiore di dati.
Caso di studio
Il Boston Women’s Workforce Council (BWWC) mira a eliminare le disparità salariali di genere e razziali a Boston attraverso un partenariato pubblico-privato, con oltre 250 datori di lavoro che si impegnano a risolvere queste disparità firmando il "100% Talent Compact".
Per misurare il divario salariale a livello cittadino, il BWWC ha utilizzato il calcolo sicuro multiparte (sMPC) dal 2015 al 2023, analizzando i dati salariali di un sesto dei dipendenti locali senza rivelare i salari individuali. I datori di lavoro hanno condiviso i dati della busta paga con il BWWC e con i ricercatori dell'Università di Boston, che hanno avuto accesso solo a statistiche aggregate. È stata sviluppata un'applicazione web semplice da usare per consentire un facile inserimento dei dati da parte delle organizzazioni partecipanti.
In base a queste applicazioni, il BWWC ha scoperto che:
- La collaborazione con esperti di usabilità è essenziale, poiché le funzionalità di privacy dell'sMPC possono complicare i processi di inserimento dei dati e il recupero da errori.
- L'sMPC è un'alternativa più rapida e sicura per stabilire relazioni di fiducia con dati sensibili.3
3. Privacy differenziale
La privacy differenziale protegge dal condividere informazioni su singoli individui. Questo algoritmo crittografico aggiunge un livello di "rumore statistico" al dataset che consente di descrivere modelli di 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 validare informazioni senza rivelare i dati che le provano.
5. Ambiente di esecuzione attendibile (TEE)
Un TEE è un'area sicura all'interno di un processore principale che garantisce l'integrità e la riservatezza del codice e dei dati caricati al suo interno. Il TEE opera in isolamento rispetto al resto del sistema, il che significa che anche se il sistema operativo principale è compromesso, il TEE rimane sicuro.
Il suo funzionamento:
- Il TEE fornisce un ambiente di esecuzione protetto in cui possono essere eseguite operazioni e dati sensibili, come processi crittografici o autenticazione sicura, senza interferenze da parte del sistema principale o di potenziali attaccanti.
- Mantiene i dati sensibili isolati ed esegue operazioni in un ambiente sicuro, proteggendosi da minacce come malware o accessi non autorizzati.
- I TEE sono ampiamente utilizzati nei dispositivi mobili, nei sistemi IoT e negli ambienti cloud per eseguire attività come crittografia, gestione dei diritti digitali (DRM) e protezione dei sistemi di pagamento.
Caso di studio
Il Ministero del Turismo dell'Indonesia mirava a generare statistiche turistiche accurate dai dati di roaming mobile affrontando le preoccupazioni sulla privacy durante la condivisione di dataset provenienti da due operatori di rete mobile (MNO). La tecnologia utilizzata era un Ambiente di Esecuzione Attendibile (TEE), in particolare Intel SGX, per elaborare in modo sicuro IMSI uniformemente hashati attraverso la piattaforma Sharemind HI.
Di conseguenza, il ministero:
- Ha consentito il calcolo accurato della quota di mercato del roaming.
- Ha fornito statistiche turistiche mensili basate sui dati dei telefoni cellulari.
- Ha stabilito un quadro per la condivisione confidenziale dei dati tra le parti interessate.
- Rimane l'unica soluzione nota per analizzare l'overlap degli abbonati in roaming incrociato.
- Prestazioni efficienti anche su hardware commerciale.4
Tecniche di mascheratura dei dati
Alcune tecnologie di protezione della privacy sono anche tecniche di mascheratura dei dati utilizzate dalle aziende per proteggere le informazioni sensibili nei loro set di dati.
5. Offuscamento
Questo termine è generico per la mascheratura dei dati che contiene diversi metodi per sostituire informazioni sensibili aggiungendo dati fuorvianti o fuorvianti a un registro o profilo.
6. Pseudonimizzazione
I campi identificatori (campi che contengono informazioni specifiche di un individuo) sono sostituiti con dati fittizi come caratteri o altri dati. La pseudonimizzazione è spesso utilizzata dalle aziende per conformarsi al GDPR.
7. Minimizzazione dei dati
Raccogliere la quantità minima di dati personali che consenta all'azienda di fornire gli elementi di un servizio.
8. Anonimizzatori di comunicazione
Gli anonimizzatori sostituiscono l'identità online (indirizzo IP, indirizzo email) con un'identità usa e getta/non tracciabile.
Metodi di privacy basati sull'intelligenza artificiale
9. Generazione di dati sintetici
I dati sintetici sono dati artificialmente creati utilizzando diversi algoritmi, inclusi algoritmi di machine learning. Se siete interessati alle tecnologie di protezione della privacy perché avete bisogno di trasformare i vostri dati in un ambiente di test a cui hanno accesso utenti terzi, generare dati sintetici che abbiano le stesse caratteristiche statistiche è un'opzione migliore.
10. Apprendimento federato
L'apprendimento federato è una tecnica di machine learning che addestra un algoritmo su più dispositivi edge decentralizzati o server che contengono campioni di dati locali, senza scambiarli. Con la decentralizzazione dei server, gli utenti possono anche raggiungere la minimizzazione dei dati riducendo la quantità di dati che devono essere conservati su un server centralizzato o nell'archiviazione cloud.
Caso di studio
Il progetto CARRIER utilizza l'elaborazione secondaria di dati medici, dello stile di vita e personali per stimare i rischi e consentire la rilevazione precoce e l'intervento per la malattia coronarica. Tuttavia, deve garantire la conformità agli standard legali e proteggersi dai rischi di ri-identificazione quando si collegano dataset provenienti da diverse organizzazioni, 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 è stato in grado di:
- Sviluppare un solido quadro legale di governance dei dati per supportare le procedure di apprendimento federato.
- Garantire la privacy e la sicurezza dei dati durante lo sviluppo del modello prognostico, facilitando la ricerca continua.
- Identificare la necessità di una governance continua per mantenere la conformità etica e legale durante le fasi del progetto..5
Panoramica del mercato delle PETs
Il mercato delle PETs comprende una vasta gamma di strumenti, modelli e librerie progettati per proteggere la privacy dei dati. Ad esempio, ogni categoria, come generatori di dati sintetici o strumenti di mascheratura dei dati, vanta oltre 20 strumenti distinti.
Questi strumenti sono difficili da selezionare singolarmente a causa della loro vasta diversità. Per migliorare la chiarezza, li abbiamo raggruppati, fornendo una panoramica completa nell'immagine di copertina sopra.
Aggiungi come fonte preferitaQuali sono i principali casi d'uso delle PETs?
- Gestione dei dati di test: Il testing delle applicazioni e l'analisi dei dati sono talvolta gestiti da fornitori esterni. Anche quando vengono gestiti internamente, le aziende dovrebbero ridurre al minimo l'accesso interno ai dati dei clienti. L'uso di un PET appropriato 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 affari e transazioni private con altre parti.
- Servizi sanitari: Il settore sanitario raccoglie e condivide (quando necessario) i record sanitari elettronici (EHR) dei pazienti. Ad esempio, i dati clinici possono essere utilizzati per cercare effetti avversi di varie combinazioni di farmaci. Le aziende sanitarie garantiscono la privacy dei dati dei pazienti in tali casi utilizzando le PETs.
- Facilitazione del trasferimento di dati tra più parti, inclusi intermediari: Per le aziende che fungono da intermediari tra due parti, l'uso delle PETs è cruciale poiché queste aziende sono responsabili della protezione della privacy delle informazioni di entrambe le parti.
FAQ
La navigazione tra la vasta gamma di strumenti di protezione della privacy (PETs) disponibili sul mercato richiede un approccio strategico personalizzato alle esigenze specifiche della vostra azienda. Per garantire un'integrazione ottimale e un allineamento con il vostro stack software e l'infrastruttura IT, considerate i seguenti passaggi:
1. Identificate le vostre esigenze e obiettivi
Dovete identificare i problemi che mirate a risolvere implementando un PET. Per farlo potete:
a.) Valutare il panorama dei dati: Identificate il volume e la natura dei dati gestiti dalla vostra azienda. Stabilite se sono prevalentemente strutturati o non strutturati, poiché ciò influenza la scelta dei PETs più adatti alle vostre esigenze.
b.) Mappare la condivisione dei dati con terze parti: Comprendete le complessità della condivisione dei dati con terze parti. Se i vostri dati attraversano canali esterni, date priorità a soluzioni come la crittografia omomorfica per mantenere la sicurezza e la riservatezza durante il transito.
c.) Definire le esigenze di accesso ai dati:
Distinguete chiaramente il livello di accesso richiesto al dataset, valutando se sia essenziale un accesso completo o se sia sufficiente accedere solo al risultato/uscita. Inoltre, considerate la possibilità di offuscare le informazioni identificabili personalmente per una maggiore privacy.
d.) Determinare l'utilizzo dei dati: Verificate se mirate a utilizzare i dati per analisi statistiche, informazioni di mercato, addestramento di modelli di machine learning o scopi simili.
2. Valutate i diversi tipi di PETs:
Considerate le tre principali categorie di PETs, ovvero strumenti crittografici, tecniche di mascheratura dei dati e soluzioni basate sull'intelligenza artificiale come generatori di dati sintetici. Identificate quale tipo si allinea meglio ai vostri obiettivi di privacy e alle esigenze di protezione dei dati.
3. Compilate una lista ristretta di strumenti in base alle categorie:
Una volta identificate le categorie di PETs rilevanti per le vostre esigenze, compilate una lista ristretta di strumenti specifici all'interno di ciascuna categoria. Considerate aspetti come funzionalità, scalabilità e compatibilità con la vostra infrastruttura esistente.
4. Valutate l'infrastruttura IT:
Effettuate una valutazione approfondita della vostra infrastruttura IT, tenendo conto delle capacità di rete e di calcolo. Questa valutazione vi guiderà nella selezione di PETs che si integrino perfettamente con le vostre risorse aziendali. Identificate le aree che potrebbero richiedere aggiornamenti per garantire la compatibilità.
5. Considerate le allocazioni di bilancio:
Siate proattivi nella pianificazione del budget, riconoscendo che i PETs possono variare in termini di costo. Allocate risorse in base alle vostre esigenze specifiche di privacy e alla capacità finanziaria. Considerate fattori come scalabilità, manutenzione e potenziali costi aggiuntivi associati alla soluzione PET scelta.
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}Collegamenti di riferimento
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