Scopri le 10 migliori tecnologie per la tutela della privacy.
Anche con normative come il GDPR e il CCPA, i dati dei consumatori sono spesso esposti ad hacker, aziende e governi. Poiché le aziende condividono i dati con terze parti per migliorare la visibilità della rete , il rischio di fughe di dati aumenta.
Le tecnologie per la tutela della privacy (PET) aiutano le aziende a utilizzare questi dati mantenendo riservate le informazioni personali o sensibili, migliorando così sia la conformità normativa che la reputazione aziendale.
Scopri i 10 migliori strumenti PET e i loro casi d'uso per capire come possono proteggere i dati e migliorare le operazioni aziendali:
Che cosa sono le tecnologie per la tutela della privacy (PET)?
Le tecnologie per la tutela della privacy (PET) comprendono un'ampia gamma di tecnologie (soluzioni hardware o software) volte a garantire la privacy e la protezione dei dati, consentendo al contempo alle organizzazioni di estrarre valore dai dati e di liberarne appieno il potenziale commerciale, scientifico e sociale. Queste tecnologie utilizzano diversi metodi, tra cui crittografia, anonimizzazione e offuscamento, per proteggere i dati durante l'elaborazione.
Implementando i PET, le organizzazioni possono aiutare le aziende
- Massimizzare la sicurezza dei dati riducendo il rischio di violazioni o fughe di dati.
- Prevenire le azioni di malintenzionati rendendo i dati inutilizzabili per scopi illeciti.
- Facilitare la sicurezza dei dati collaborazione tra dipartimenti e persino tra organizzazioni.
In questo modo, i PET svolgono un ruolo fondamentale nella governance dei dati e nell'utilità dei dati protetti.
Per sfruttare al meglio uno strumento automatizzato, ecco un elenco dei migliori software per la prevenzione della perdita di dati.
Perché le tecnologie per la tutela della privacy (PET) sono importanti oggi?
Come qualsiasi altra soluzione per la tutela della privacy dei dati, le tecnologie che migliorano la privacy sono importanti per le aziende per tre motivi:
- Conformità normativa: le leggi sulla protezione dei dati, come il GDPR, il CCPA e il Comitato europeo per la protezione dei dati (EDPB), obbligano le organizzazioni a tutelare i dati dei consumatori. Le aziende possono incorrere in pesanti sanzioni in caso di violazione dei dati.
- Un esempio concreto: le autorità europee per la protezione dei dati hanno emesso sanzioni per violazioni del GDPR pari a 1,2 miliardi di euro (circa 1,4 miliardi di dollari), con una media di oltre 400 notifiche di violazione al giorno, evidenziando i crescenti rischi di non conformità. 1 I PET 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 autonomia della vostra azienda in materia di analisi e test delle applicazioni. I PET (Provider di Elaborazione Dati) consentono la protezione della privacy durante la condivisione dei dati.
- Prevenire le violazioni dei dati: le violazioni della privacy possono danneggiare la reputazione della tua azienda; aziende o clienti (a seconda del modello di business) potrebbero decidere di interrompere ogni interazione con il tuo marchio. Le PET (Privacy Protection Trusts) contribuiscono a proteggere le informazioni sensibili, riducendo il rischio di violazioni che espongano dati personali, come ad esempio i dati delle carte di credito.
- Un esempio concreto è il calo del valore delle azioni di Facebook in seguito allo scandalo di Cambridge Analytica. 2
Le 10 migliori tecnologie per la tutela della privacy
Algoritmi crittografici
1. Crittografia omomorfica
La crittografia omomorfica consente di eseguire calcoli su dati crittografati, producendo risultati crittografati che corrispondono all'esito delle operazioni sui dati non crittografati (ovvero il testo in chiaro ). Ciò permette alle aziende di condividere dati sensibili con terze parti per l'analisi, mantenendoli al contempo al sicuro. I dati possono essere analizzati e restituiti al proprietario, che può decrittografarli per visualizzarne i risultati. È inoltre utile per l'archiviazione di dati crittografati in applicazioni cloud.
Alcuni tipi comuni di crittografia omomorfica sono:
- Crittografia omomorfica parziale: consente di eseguire un solo tipo di operazione sui dati crittografati, ad esempio solo addizioni o solo moltiplicazioni, ma non entrambe.
- Crittografia in qualche modo omomorfa: può eseguire più di un tipo di operazione (ad esempio addizione, moltiplicazione) ma consente un numero limitato di operazioni.
- Crittografia completamente omomorfica : consente di eseguire più di un tipo di operazione e non vi è alcuna limitazione al numero di operazioni eseguite.
2. Calcolo multipartitico sicuro (SMPC)
Il calcolo multipartitico sicuro (SMPC) è un sottocampo della crittografia omomorfica con una differenza: gli utenti sono in grado di calcolare valori da più fonti di dati crittografate. Pertanto, i modelli di apprendimento automatico possono essere applicati ai dati crittografati, poiché l'SMPC viene utilizzato per volumi di dati più elevati.
Caso di studio
Il Boston Women's Workforce Council (BWWC) si propone di eliminare le disparità salariali di genere e razziali a Boston attraverso una partnership pubblico-privata, con oltre 250 datori di lavoro che si sono impegnati ad affrontare tali disparità firmando il "100% Talent Compact".
Per misurare il divario salariale a livello cittadino, il BWWC ha utilizzato il calcolo multipartitico sicuro (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 sulle buste paga con il BWWC e i ricercatori della Boston University, che hanno avuto accesso solo a statistiche aggregate. È stata sviluppata un'applicazione web di facile utilizzo per agevolare l'inserimento dei dati da parte delle organizzazioni partecipanti.
Sulla base di queste applicazioni, il BWWC ha riscontrato quanto segue:
- La collaborazione con esperti di usabilità è essenziale , poiché le funzionalità relative alla privacy di sMPC possono complicare i processi di inserimento dati e il recupero dagli errori.
- sMPC rappresenta un'alternativa più rapida e sicura per stabilire rapporti di fiducia con dati sensibili. 3
3. Privacy differenziale
La privacy differenziale protegge dalla condivisione di qualsiasi informazione sugli individui. Questo algoritmo crittografico aggiunge un livello di " rumore statistico " al set di dati che consente di descrivere i modelli di gruppi all'interno del set di dati, preservando al contempo la privacy dei singoli 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.
5. Ambiente di esecuzione affidabile (TEE)
Un TEE (Test Environment Environment) 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 dal resto del sistema, il che significa che anche se il sistema operativo principale viene compromesso, il TEE rimane sicuro.
Il suo funzionamento:
- Il TEE fornisce un ambiente di esecuzione protetto in cui dati e operazioni sensibili, come processi crittografici o autenticazioni sicure, possono essere eseguiti senza interferenze da parte del sistema principale o di potenziali aggressori.
- Mantiene i dati sensibili isolati ed esegue le operazioni di calcolo in un ambiente sicuro, proteggendo da minacce come malware o accessi non autorizzati.
- I TEE (Text-End Engine) sono ampiamente utilizzati nei dispositivi mobili, nei sistemi IoT e negli ambienti cloud per svolgere attività come la crittografia, la gestione dei diritti digitali (DRM) e la protezione dei sistemi di pagamento.
Caso di studio
Il Ministero del Turismo indonesiano si è posto l'obiettivo di generare statistiche turistiche accurate a partire dai dati di roaming mobile, affrontando al contempo le problematiche relative alla privacy derivanti dalla condivisione di set di dati tra due operatori di rete mobile (MNO). La tecnologia utilizzata è stata un Trusted Execution Environment (TEE), nello specifico SGX, per elaborare in modo sicuro gli IMSI con hash uniforme tramite la piattaforma Sharemind HI.
Di conseguenza, il ministero:
- Ha consentito il calcolo accurato della quota di mercato del roaming.
- Forniva statistiche mensili sul turismo basate sui dati dei telefoni cellulari.
- È stato definito un quadro di riferimento per la condivisione di dati riservati tra le parti interessate.
- Rimane l'unica soluzione conosciuta per analizzare la sovrapposizione degli abbonati in roaming.
- Le prestazioni sono efficienti anche su hardware commerciale. 4
Tecniche di mascheramento dei dati
Alcune tecnologie per la tutela della privacy sono anche tecniche di mascheramento dei dati utilizzate dalle aziende per proteggere le informazioni sensibili contenute nei loro set di dati.
5. Offuscamento
Questo termine generico si riferisce alla mascheratura dei dati e comprende diversi metodi per sostituire informazioni sensibili aggiungendo dati fuorvianti o che distraggono l'attenzione a un registro o a un profilo.
6. 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 una pratica frequente tra le aziende per conformarsi al GDPR.
7. Minimizzazione dei dati
Raccolta della quantità minima di dati personali necessaria per consentire all'azienda di fornire gli elementi essenziali del servizio.
8. Strumenti di anonimizzazione delle comunicazioni
Gli anonimizzatori sostituiscono l'identità online (indirizzo IP, indirizzo email) con un'identità temporanea/irrintracciabile.
Metodi di protezione della privacy basati sull'intelligenza artificiale
9. Generazione di dati sintetici
I dati sintetici sono dati creati artificialmente utilizzando diversi algoritmi, inclusi gli algoritmi di apprendimento automatico (ML). Se siete interessati alle tecnologie per la tutela della privacy perché dovete trasformare i vostri dati in un ambiente di test accessibile a terzi, generare dati sintetici con le stesse caratteristiche statistiche è un'opzione migliore.
10. Apprendimento federato
L'apprendimento federato è una tecnica di apprendimento automatico che addestra un algoritmo su più dispositivi o server edge decentralizzati che contengono campioni di dati locali, senza scambiarli. Grazie alla decentralizzazione dei server, gli utenti possono anche ottenere una minimizzazione dei dati, riducendo la quantità di dati che devono essere conservati su un server centralizzato o nel cloud storage.
Caso di studio
Il progetto CARRIER utilizza l'elaborazione secondaria di dati medici, relativi allo stile di vita e personali per stimare i rischi e consentire la diagnosi precoce e l'intervento tempestivo per la malattia coronarica. Tuttavia, deve garantire la conformità agli standard legali e proteggere dai rischi di reidentificazione quando collega set di dati provenienti da diverse organizzazioni, nel rispetto delle leggi nazionali e del GDPR europeo.
Per superare questa difficoltà, il progetto ha impiegato l'apprendimento federato , che controlla l'esecuzione di immagini Docker approvate, consentendo un'elaborazione sicura dei dati senza condivisione diretta degli stessi.
Di conseguenza, il progetto potrebbe:
- Sviluppare un solido quadro di governance dei dati legali a supporto delle procedure di apprendimento federato.
- Garantita la privacy e la sicurezza dei dati durante lo sviluppo del modello prognostico, facilitando la prosecuzione della ricerca.
- È stata individuata la necessità di una governance continua per garantire la conformità etica e legale durante le fasi del progetto. 5
Panoramica del mercato dei PET
Il mercato dei PET (Protection of Electronic Technologies) 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.
Selezionare singolarmente questi strumenti è un'impresa ardua a causa della loro grande varietà. Per maggiore chiarezza, li abbiamo raggruppati, offrendo una panoramica completa nell'immagine di copertina qui sopra.
Quali sono i principali casi d'uso della PET?
- Gestione dei dati di test: i test delle applicazioni e l'analisi dei dati vengono talvolta gestiti da fornitori terzi. Anche quando vengono gestiti internamente, le aziende dovrebbero ridurre al minimo l'accesso interno ai dati dei clienti. Per le organizzazioni è importante utilizzare un PET (Test di Elaborazione Dati) adeguato che non influisca in modo significativo sui risultati dei test.
- Transazioni finanziarie: Gli istituti finanziari sono responsabili della tutela della privacy dei clienti, in virtù della libertà dei cittadini di concludere accordi e transazioni private con terzi.
- 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 ricercare effetti avversi di diverse combinazioni di farmaci. Le aziende sanitarie garantiscono la privacy dei dati dei pazienti in questi casi utilizzando i PET (Patient-Related Testing).
- Facilitare il trasferimento di dati tra più parti, inclusi gli intermediari: per le aziende che fungono da intermediari tra due parti, l'utilizzo dei PET (Provider di Trasferimento Dati) è fondamentale, poiché queste aziende sono responsabili della protezione della privacy delle informazioni di entrambe le parti.
FAQ
Orientarsi tra la vasta gamma di strumenti per la tutela della privacy (PET) disponibili sul mercato richiede un approccio strategico personalizzato in base alle specifiche esigenze aziendali. Per garantire un'integrazione e un allineamento ottimali con il proprio stack software e l'infrastruttura IT, si consiglia di seguire i seguenti passaggi:
1. Individua i tuoi bisogni e i tuoi obiettivi
È necessario identificare i problemi che si intende risolvere implementando un PET. A tal fine, è possibile:
a.) Valuta il panorama dei tuoi dati: identifica il volume e la natura dei dati gestiti dalla tua azienda. Determina se sono prevalentemente strutturati o non strutturati, poiché ciò influisce sulla scelta delle tecnologie di elaborazione dei dati (PET) più adatte alle tue esigenze.
b) Mappare la condivisione dei dati con terze parti: Comprendere le complessità della condivisione dei dati con terze parti. Se i dati transitano attraverso canali esterni, dare 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:
Definisci chiaramente il livello di accesso richiesto al dataset, valutando se l'accesso completo sia essenziale o se sia sufficiente accedere solo al risultato/output. Inoltre, considera la possibilità di oscurare le informazioni di identificazione personale per una maggiore tutela della privacy.
d.) Determinare l'utilizzo dei dati : Verificare che l'obiettivo sia utilizzare i dati per analisi statistiche, approfondimenti di mercato, addestramento di modelli di apprendimento automatico o scopi simili.
2. Valutare le diverse tipologie di PET:
Considera le tre principali categorie di PET (Protection of Evidence Techniques): strumenti crittografici, tecniche di mascheramento dei dati e soluzioni basate sull'intelligenza artificiale, come i generatori di dati sintetici. Individua la tipologia che meglio si allinea ai tuoi obiettivi in materia di privacy e alle tue esigenze di protezione dei dati.
3. Selezionare gli strumenti in base alle categorie:
Una volta individuate le categorie PET pertinenti alle vostre esigenze, selezionate gli strumenti specifici all'interno di ciascuna categoria. Considerate aspetti quali funzionalità, scalabilità e compatibilità con la vostra infrastruttura esistente.
4. Valutare l'infrastruttura IT:
Effettua una valutazione approfondita della tua infrastruttura IT, tenendo conto delle capacità di rete e di calcolo. Questa valutazione ti guiderà nella scelta di soluzioni PET che si integrino perfettamente con le risorse aziendali. Identifica le aree che potrebbero richiedere aggiornamenti per garantire la compatibilità.
5. Considerare le allocazioni di bilancio:
Siate proattivi nella pianificazione del budget, tenendo presente che i costi delle soluzioni PET (Privacy Protection Exchange) possono variare. Assegnate le risorse in base alle vostre specifiche esigenze di privacy e alla vostra capacità finanziaria. Considerate fattori quali la scalabilità, la manutenzione e i potenziali costi aggiuntivi associati alla soluzione PET scelta.
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