Деидентификация данных играет решающую роль в нашем мире, управляемом данными, анонимизируя личную информацию (PII) и защищенную медицинскую информацию (PHI) для защиты личной жизни. В этом блоге рассматриваются пять ключевых аспектов этой практики, которые вам следует знать:
- Соответствие HIPAA: Закон о переносимости и подотчетности медицинского страхования (HIPAA) требует деидентификации данных перед их обнародованием. Два метода обеспечивают эффективную фильтрацию: экспертное определение (с использованием статистического анализа) и безопасная гавань (соответствие контрольному списку из 18 критериев).
- Баланс конфиденциальности и полезности: Взаимосвязанный характер медицинских данных создает проблемы. Удаление конкретных элементов, таких как возраст или пол, может оказаться неэффективным из-за лежащих в основе корреляций. Методы деидентификации должны учитывать потенциальные последствия исследований, диагностики и лечения.
- Помимо здравоохранения: Деидентификация данных распространяется на различные области. Предприятия используют его для исследований и анализа, горнодобывающие компании защищают территории, а агентства по охране окружающей среды защищают исчезающие виды. Подход варьируется в зависимости от цели и отрасли.
- Маскирование данных против деидентификации: Хотя они звучат одинаково, они существенно различаются. Маскирование данных заменяет PII случайными значениями, что потенциально позволяет расшифровать их с доступом. Деидентификация данных безвозвратно удаляет или изменяет данные, делая невозможным повторную идентификацию.
- Процесс деидентификации и лучшие практики: Медицинские работники используют технические решения и программное обеспечение для удаления таких идентификаторов, как имя, адрес, дата рождения и местоположение. Методы включают шифрование, кодирование и усовершенствованные алгоритмы для минимизации обратимости.
Читайте полный текст статьи здесь:
https://dzone.com/articles/five-best-data-de-identification-tools-to-protect
