Wprowadzenie
W czasach, gdy ochrona danych osobowych staje się priorytetem prawnym i technologicznym, coraz więcej instytucji sięga po anonimizację jako metodę zabezpieczania informacji. Przepisy takie jak RODO wymagają skutecznego zabezpieczania danych, a anonimizacja wydaje się być rozwiązaniem idealnym. W teorii zanonimizowane dane nie pozwalają na identyfikację osoby fizycznej. Praktyka jednak okazuje się, że wystarczy odrobina informacji dodatkowej, by odsłonić czyjąś tożsamość..
Na czym polega deanonimizacja?
Deanonimizacja to proces ponownego powiązywania danych z konkretną osobą, mimo wcześniejszego ich „oczyszczenia” z bezpośrednich identyfikatorów. Najczęściej wykorzystuje się do tego tak zwane quasi-identyfikatory, czyli informacje, które same w sobie nie pozwalają na identyfikację, ale w połączeniu z innymi źródłami danych stają się wystarczające. Klasyczny przykład to data urodzenia, kod pocztowy i płeć. Jak wykazała Latanya Sweeney już w 2000 roku, taka kombinacja pozwala na identyfikację około 87% mieszkańców USA.
Techniki deanonimizacyjne opierają się m.in. na korelacji danych, analizie wzorców zachowań. Co istotne, coraz częściej stosowane są do tego narzędzia sztucznej inteligencji, co automatyzuje i przyspiesza ten proces.
Głośne przypadki deanonimizacji
MIT i Harvard
Jednym z najbardziej znanych przypadków jest badanie opublikowane w 2013 roku przez badaczy z MIT i Harvardu, którzy pokazali, że zanonimizowane dane genetyczne mężczyzn można powiązać z nazwiskami poprzez analizę bazy danych genealogicznych. Identyfikacja była możliwa mimo braku imienia, nazwiska czy numeru PESEL.
Netflix
Innym przykładem jest udostępnienie przez Netflix w 2006 roku danych dotyczących ocen filmów wystawianych przez użytkowników. Mimo usunięcia nazwisk, badaczom udało się powiązać profile z kontami na IMDb, co pozwoliło na identyfikację konkretnych osób i ich preferencji.
Medicare
W Australii w 2016 roku opublikowano dane z systemu Medicare, uznane za zanonimizowane. Badacze wykazali jednak, że przy użyciu publicznie dostępnych informacji można je łatwo zreidentyfikować, ujawniając dane medyczne obywateli.
Dlaczego prosta anonimizacja to za mało
Wielu organizacjom wydaje się, że ukrycie nazwisk lub zamazanie fragmentu tekstu wystarczy do ochrony danych. Tymczasem tego rodzaju „wizualna” anonimizacja nie zabezpiecza warstwy danych ukrytych w strukturze dokumentu. W plikach PDF dane mogą nadal znajdować się w warstwie tekstowej, nawet jeśli zostały zasłonięte kolorowym prostokątem.
Prawdziwa anonimizacja wymaga przekształcenia danych w sposób nieodwracalny, a co więcej – przetestowania jej skuteczności w warunkach realnych ataków. Należy brać pod uwagę możliwość łączenia zbiorów danych oraz stosowania technik AI do rekonstrukcji brakujących informacji.
Rekomendacje dla organizacji
Aby skutecznie chronić dane osobowe, organizacje powinny:
- stosować zaawansowane narzędzia anonimizacyjne, takie jak Bluur.ai,
- eliminować quasi-identyfikatory lub przekształcać je w formy agregowane,
- testować podatność na deanonimizację,
- szkolić zespoły prawne i IT w zakresie technik ochrony prywatności,
- dokumentować proces anonimizacji w kontekście audytów RODO.
Podsumowanie
Anonimizacja jest skutecznym narzędziem ochrony danych tylko wtedy, gdy jest przeprowadzona z należytą starannością i zrozumieniem ryzyk technicznych. Historia pokazuje, że nawet dobrze wyglądające na pozór dane mogą zdradzić więcej, niż zakładamy. Dlatego organizacje powinny traktować anonimizację jako proces strategiczny, wymagający wiedzy, narzędzi i odpowiedzialności. Tylko w ten sposób można uniknąć realnych zagrożeń wynikających z deanonimizacji.
