Explore as 10 Principais Tecnologias de Aprimoramento da Privacidade
Mesmo com regulamentações como GDPR e CCPA, os dados dos consumidores muitas vezes são expostos a hackers, empresas e governos. À medida que as empresas compartilham dados com terceiros para melhorar a visibilidade da rede, o risco de vazamentos aumenta.
As tecnologias de aprimoramento da privacidade (PETs) ajudam as empresas a usar esses dados mantendo privadas as informações pessoais ou sensíveis, aumentando tanto a conformidade quanto a reputação corporativa.
Explore as 10 principais ferramentas PET e seus casos de uso para ver como elas podem proteger dados e aprimorar as operações comerciais:
O que são tecnologias de aprimoramento da privacidade (PETs)?
As tecnologias de aprimoramento da privacidade (PETs) são uma ampla gama de tecnologias (soluções de hardware ou software) para garantir a privacidade e a proteção de dados, permitindo que as organizações extraiam valor dos dados e liberem todo o seu potencial comercial, científico e social. Essas tecnologias usam vários métodos, incluindo criptografia, anonimização e ofuscação, para proteger os dados durante o processamento.
Ao implementar PETs, as organizações podem ajudar as empresas a
- Maximizar a segurança dos dados, reduzindo o risco de violações ou vazamentos
- Impedir atores maliciosos, tornando os dados inúteis para fins maliciosos
- Facilitar a colaboração segura de dados entre departamentos e até mesmo organizações.
Dessa forma, as PETs desempenham um papel fundamental na governança de dados e na utilidade protegida dos dados.
Para aproveitar uma ferramenta automatizada, aqui está uma lista dos melhores softwares de prevenção de perda de dados.
Por que as tecnologias de aprimoramento da privacidade (PETs) são importantes agora?
Como qualquer outra solução de privacidade de dados, as tecnologias de aprimoramento da privacidade são importantes por três razões para as empresas:
- Conformidade regulatória: Leis de proteção de dados, como GDPR, CCPA e o Conselho Europeu de Proteção de Dados (EDPB), estão forçando as organizações a preservar os dados dos consumidores. As empresas podem pagar multas pesadas devido a violações de dados.
- Um exemplo da vida real: As autoridades europeias de proteção de dados emitiram €1,2 bilhão (~$1,4 bilhão) em multas GDPR, com notificações diárias de violações em média de mais de 400 por dia, destacando os crescentes riscos de conformidade 1 As PETs podem fornecer uma maneira confiável de cumprir essas regulamentações, evitando penalidades legais e financeiras.
- Compartilhamento seguro de dados: Os dados podem precisar ser testados por organizações terceirizadas devido à falta de autossuficiência da sua empresa em análise e testes de aplicativos. As PETs permitem a proteção da privacidade durante o compartilhamento de dados.
- Prevenção de violações de dados: As violações de privacidade podem prejudicar a reputação do seu negócio, empresas ou clientes (dependendo do seu modelo de negócios) podem querer deixar de interagir com sua marca. As PETs ajudam a proteger informações sensíveis, reduzindo o risco de violações que expõem dados pessoais, como detalhes de cartão de crédito.
- Um exemplo da vida real é a perda do valor das ações do Facebook após o escândalo do Cambridge Analytica.2
10 exemplos principais de tecnologias de aprimoramento da privacidade
Algoritmos criptográficos
1. Criptografia homomórfica
A criptografia homomórfica permite cálculos em dados criptografados, produzindo resultados criptografados que correspondem ao resultado de operações em dados não criptografados (ou seja, texto simples). Isso permite que empresas compartilhem dados sensíveis com terceiros para análise, mantendo-os seguros. Os dados podem ser analisados e devolvidos ao proprietário, que pode descriptografá-los para visualizar os resultados. Também é valiosa para armazenar dados criptografados em aplicativos em nuvem.
Alguns tipos comuns de criptografia homomórfica são:
- Criptografia homomórfica parcial: pode realizar um tipo de operação em dados criptografados, como apenas adições ou apenas multiplicações, mas não ambos.
- Criptografia homomórfica parcialmente: pode realizar mais de um tipo de operação (por exemplo, adição, multiplicação), mas permite um número limitado de operações.
- Criptografia homomórfica totalmente: pode realizar mais de um tipo de operação e não há restrição quanto ao número de operações realizadas.
2. Computação segura multiparte (SMPC)
A computação segura multiparte é um subcampo da criptografia homomórfica com uma diferença: os usuários podem calcular valores a partir de múltiplas fontes de dados criptografados. Portanto, modelos de aprendizado de máquina podem ser aplicados a dados criptografados, já que SMPC é usada para um volume maior de dados.
Estudo de caso
O Conselho da Força de Trabalho Feminina de Boston (BWWC) busca eliminar as disparidades salariais de gênero e raça em Boston por meio de uma parceria público-privada, com mais de 250 empregadores comprometidos em resolver essas disparidades ao assinar o "Compromisso 100% Talentoso".
Para medir a lacuna salarial em toda a cidade, o BWWC usou a computação multiparte segura (sMPC) de 2015 a 2023, analisando dados salariais de um sexto dos funcionários locais sem revelar salários individuais. Os empregadores compartilharam dados de folha de pagamento com o BWWC e pesquisadores da Universidade de Boston, que tiveram acesso apenas a estatísticas agregadas. Uma aplicação web amigável foi desenvolvida para facilitar a entrada de dados pelas organizações participantes.
Com base nessas aplicações, o BWWC descobriu que:
- A colaboração com especialistas em usabilidade é essencial, pois os recursos de privacidade do sMPC podem complicar os processos de entrada de dados e recuperação de erros.
- sMPC é uma alternativa mais rápida e segura para estabelecer relações de confiança com dados sensíveis.3
3. Privacidade diferencial
Privacidade diferencial protege contra o compartilhamento de qualquer informação sobre indivíduos. Este algoritmo criptográfico adiciona uma camada de "ruído estatístico" ao conjunto de dados, permitindo descrever padrões de grupos dentro do conjunto de dados, mantendo a privacidade dos indivíduos.
4. Provas de conhecimento zero (ZKP)
Provas de conhecimento zero usam um conjunto de algoritmos criptográficos que permitem validar informações sem revelar os dados que as comprovam.
5. Ambiente de execução confiável (TEE)
Um TEE é uma área segura dentro de um processador principal que garante a integridade e a confidencialidade do código e dos dados carregados dentro dele. O TEE opera isolado do restante do sistema, o que significa que, mesmo se o sistema operacional principal for comprometido, o TEE permanece seguro.
Como funciona:
- O TEE fornece um ambiente de execução protegido onde dados sensíveis e operações, como processos criptográficos ou autenticação segura, podem ser realizados sem interferência do sistema principal ou de possíveis atacantes.
- Mantém dados sensíveis isolados e realiza cálculos em um ambiente seguro, protegendo contra ameaças como malware ou acesso não autorizado.
- Os TEEs são amplamente usados em dispositivos móveis, sistemas IoT e ambientes em nuvem para realizar tarefas como criptografia, gerenciamento de direitos digitais (DRM) e proteção de sistemas de pagamento.
Estudo de caso
O Ministério do Turismo da Indonésia visava gerar estatísticas precisas de turismo a partir de dados de roaming móvel, abordando preocupações de privacidade ao compartilhar conjuntos de dados de dois operadores de rede móvel (MNOs). A tecnologia usada foi um Ambiente de Execução Confiável (TEE), especificamente Intel SGX, para processar de forma segura IMSIs uniformemente hashados através da plataforma Sharemind HI.
Como resultado, o ministério:
- Permitiu o cálculo preciso da participação de mercado de roaming.
- Fornecido estatísticas mensais de turismo com base em dados de telefone móvel.
- Estabeleceu um quadro para compartilhamento confidencial de dados entre partes interessadas.
- Permanece a única solução conhecida para analisar sobreposição de assinantes em roaming cruzado.
- O desempenho é eficiente mesmo em hardware comercial.4
Técnicas de mascaramento de dados
Algumas tecnologias de aprimoramento da privacidade também são técnicas de mascaramento de dados usadas por empresas para proteger informações sensíveis em seus conjuntos de dados.
5. Ofuscação
Este é um termo genérico para mascaramento de dados que contém vários métodos para substituir informações sensíveis adicionando dados distrativos ou enganosos a um log ou perfil.
6. Pseudonimização
Campos identificadores (campos que contêm informações específicas de um indivíduo) são substituídos por dados fictícios, como caracteres ou outros dados. A pseudonimização é frequentemente usada por empresas para cumprir o GDPR.
7. Minimização de dados
Coletar a quantidade mínima de dados pessoais que permita à empresa fornecer os elementos de um serviço.
8. Anonimizadores de comunicação
Os anonimizadores substituem a identidade online (endereço IP, endereço de e-mail) por uma identidade descartável/única e não rastreável.
Métodos de privacidade baseados em IA
9. Geração de dados sintéticos
Dados sintéticos são dados criados artificialmente usando diferentes algoritmos, incluindo algoritmos de ML. Se você está interessado em tecnologias de aprimoramento da privacidade porque precisa transformar seus dados em um ambiente de teste onde usuários terceirizados têm acesso, gerar dados sintéticos que tenham as mesmas características estatísticas é uma opção melhor.
10. Aprendizado federado
Aprendizado federado é uma técnica de aprendizado de máquina que treina um algoritmo em vários dispositivos periféricos descentralizados ou servidores que possuem amostras locais de dados, sem trocá-las. Com a descentralização dos servidores, os usuários também podem alcançar a minimização de dados, reduzindo a quantidade de dados que devem ser mantidos em um servidor centralizado ou no armazenamento em nuvem.
Estudo de caso
O projeto CARRIER usa processamento secundário de dados médicos, de estilo de vida e pessoais para estimar riscos e permitir detecção e intervenção precoces para doenças da artéria coronária. No entanto, deve garantir conformidade com padrões legais e proteger contra riscos de reidentificação ao vincular conjuntos de dados de diferentes organizações, aderindo às leis nacionais e ao GDPR europeu.
Para superar esse desafio, o projeto empregou aprendizado federado que controla a execução de imagens Docker aprovadas, permitindo o processamento seguro de dados sem compartilhamento direto.
Como resultado, o projeto pôde:
- Desenvolver um robusto quadro legal de governança de dados para apoiar procedimentos de aprendizado federado.
- Garantiu privacidade e segurança de dados durante o desenvolvimento do modelo prognóstico, facilitando pesquisas contínuas.
- Identificou a necessidade de governança contínua para manter a conformidade ética e legal durante as fases do projeto..5
Visão geral do mercado de PETs
O mercado de PETs engloba uma ampla variedade de ferramentas, modelos e bibliotecas projetadas para proteger a privacidade dos dados. Por exemplo, cada categoria, como geradores de dados sintéticos ou ferramentas de mascaramento de dados, possui mais de 20 ferramentas distintas.
Essas ferramentas são difíceis de listar individualmente devido à sua vasta diversidade. Para maior clareza, agrupamo-las, fornecendo uma visão geral abrangente na imagem de capa acima.
Adicionar como fonte preferencialQuais são os principais casos de uso de PETs?
- Gerenciamento de dados de teste: Testes de aplicativos e análise de dados são às vezes realizados por fornecedores terceirizados. Mesmo quando são realizados internamente, as empresas devem minimizar o acesso interno aos dados dos clientes. Usar uma PET adequada que não afete significativamente os resultados dos testes é importante para as organizações.
- Transações financeiras: Instituições financeiras são responsáveis por proteger a privacidade dos clientes devido à liberdade dos cidadãos de realizar negócios e transações privadas com outras partes.
- Serviços de saúde: O setor de saúde coleta e compartilha (quando necessário) registros eletrônicos de saúde (EHR) dos pacientes. Por exemplo, dados clínicos podem ser usados para buscar efeitos adversos de várias combinações de medicamentos. As empresas de saúde garantem a privacidade dos dados dos pacientes nesses casos usando PETs.
- Facilitação da transferência de dados entre múltiplas partes, incluindo intermediários: Para empresas que atuam como intermediárias entre duas partes, o uso de PETs é crucial, pois essas empresas são responsáveis por proteger a privacidade das informações de ambas as partes.
Perguntas frequentes
Navegar pela variedade de ferramentas de aprimoramento da privacidade (PETs) no mercado exige uma abordagem estratégica adaptada às suas necessidades comerciais exclusivas. Para garantir uma integração ideal e alinhamento com sua pilha de software e infraestrutura de TI, considere as seguintes etapas:
1. Identifique suas necessidades e objetivos
Você deve identificar os problemas que deseja resolver ao implantar uma PET. Para fazer isso, você pode:
a.) Avalie sua paisagem de dados: Identifique o volume e a natureza dos dados que sua empresa gerencia. Determine se são predominantemente estruturados ou não estruturados, pois isso influencia a escolha das PETs que melhor atendem às suas necessidades.
b.) Mapeie o compartilhamento de dados com terceiros: Entenda as complexidades do compartilhamento de dados com terceiros. Se seus dados atravessam canais externos, priorize soluções como criptografia homomórfica para manter a segurança e a confidencialidade durante a transferência.
c.) Defina as necessidades de acesso aos dados:
Distinga claramente o nível de acesso necessário ao conjunto de dados, avaliando se o acesso completo é essencial ou se basta acessar apenas o resultado/saída. Além disso, considere a capacidade de ofuscar informações pessoalmente identificáveis para maior privacidade.
d.) Determine a utilização dos dados: Verifique se você pretende usar os dados para análise estatística, insights de mercado, treinamento de modelos de aprendizado de máquina ou propósitos semelhantes.
2. Avalie os diferentes tipos de PETs:
Considere as três categorias principais de PETs, que são ferramentas criptográficas, técnicas de mascaramento de dados e soluções baseadas em IA, como geradores de dados sintéticos. Identifique qual tipo está mais alinhado com seus objetivos de privacidade e necessidades de proteção de dados.
3. Liste ferramentas com base em categorias:
Uma vez que você tenha identificado as categorias de PETs relevantes para suas necessidades, liste ferramentas específicas dentro de cada categoria. Considere aspectos como funcionalidade, escalabilidade e compatibilidade com sua infraestrutura existente.
4. Avalie a infraestrutura de TI:
Realize uma avaliação minuciosa de sua infraestrutura de TI, levando em conta as capacidades de rede e computação. Essa avaliação o orientará na seleção de PETs que se integrem perfeitamente aos seus recursos empresariais. Identifique áreas que podem exigir atualizações para compatibilidade.
5. Considere alocações orçamentárias:
Seja proativo no planejamento orçamentário, reconhecendo que as PETs podem variar em custo. Atribua recursos com base em suas necessidades específicas de privacidade e capacidade financeira. Considere fatores como escalabilidade, manutenção e possíveis custos adicionais associados à solução PET escolhida.
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