Kiedy prywatność jest na wagę złota, pseudonimizacja i anonimizacja przychodzą z pomocą jako doskonałe narzędzia ochrony danych. Jedno zmienia dane w kod do rozszyfrowania, drugie sprawia, że dane przestają być osobowe. Jedno działa jak zasłona, ukrywając dane za pozorną anonimowością. Drugie pozwala im całkowicie „zniknąć” z pola widzenia.
Choć często pojęć „pseudonimizacja” i „anonimizacja” używa się zamiennie, różnią się one nie tylko definicją, ale i praktycznym zastosowaniem.
Pseudonimizacja: Co to jest i dlaczego jest ważna?
Pseudonimizacja jest procesem przekształcania danych osobowych w taki sposób, by nie można ich było przypisać konkretnej osobie bez użycia dodatkowych informacji. RODO definiuje pseudonimizację w art. 4 pkt 5 jako „przetworzenie danych osobowych w taki sposób, by nie można ich było przypisać konkretnej osobie (…) bez użycia dodatkowych informacji”, przy czym te dodatkowe informacje muszą być przechowywane oddzielnie i objęte odpowiednimi środkami technicznymi i organizacyjnymi.
Pseudonimizacja nie eliminuje całkowicie możliwości identyfikacji osoby, ale znacząco ogranicza ryzyko nieuprawnionego ujawnienia danych. Jest to narzędzie zalecane przez RODO w motywie 28. jako metoda redukcji ryzyka dla osób, których dane dotyczą, oraz środek zgodności z zasadą minimalizacji danych (art. 25 RODO).
Przykłady praktyczne:
Szpital chce analizować dane pacjentów, ale bez ujawniania ich tożsamości. Rozwiązaniem jest przypisanie pacjentom numerów identyfikacyjnych zamiast nazwisk. Lista kojarząca numery z nazwiskami trafia do bezpiecznej, wydzielonej bazy danych, do której dostęp ma tylko wybrany personel. Lekarze mogą w ten sposób badać statystyki medyczne, zachowując prywatność pacjentów.
Firma zajmująca się marketingiem internetowym chce przeanalizować dane użytkowników dotyczące ich preferencji zakupowych. Zamiast przetwarzać dane osobowe, firma pseudonimizuje te informacje, przypisując każdemu użytkownikowi numer identyfikacyjny, który jest powiązany z jego historią zakupów i aktywnością na stronie. To pozwala na analizę danych w celu dopasowania ofert do potrzeb klientów, bez ujawniania ich tożsamości.
Anonimizacja: Kiedy dane przestają być osobowe
Anonimizacja to krok dalej. Tutaj dane przestają być osobowe – na dobre. Jak podkreśla motyw 26 RODO, dane zanonimizowane to takie, których nie można przypisać do konkretnej osoby, nawet przy użyciu najbardziej zaawansowanych technologii czy metod.
Proces anonimizacji wymaga usunięcia lub przekształcenia wszystkich elementów danych, które mogłyby umożliwić identyfikację. Jaki jest klucz do skutecznej anonimizacji? Trwałość. Raz zanonimizowane dane stają się bezużyteczne dla kogokolwiek, kto chciałby je połączyć z konkretną osobą.
Przykład praktyczny:
Agencja badawcza przeprowadza sondaż na temat preferencji wyborczych obywateli. Po zebraniu danych, wszystkie informacje, które mogłyby umożliwić identyfikację respondentów, takie jak imiona, nazwiska, adresy e-mail czy dokładne lokalizacje, są usuwane. Zamiast tego dane są przekształcane w zestaw ogólnych statystyk, np. procentowy podział głosów w różnych przedziałach wiekowych, regionach czy poziomach wykształcenia. Taka anonimowa baza danych jest następnie wykorzystywana do publikacji wyników, zapewniając pełną ochronę prywatności uczestników.
Pseudonimizacja versus anonimizacja
Kluczowe różnice między pseudonimizacją a anonimizacją są następujące:
- Możliwość identyfikacji: W pseudonimizacji identyfikacja jest możliwa przy użyciu dodatkowych informacji, podczas gdy anonimizacja trwale eliminuje taką możliwość.
- Zakres stosowania RODO: Dane pseudonimizowane nadal są danymi osobowymi i podlegają RODO, natomiast dane anonimowe już nie.
- Przeznaczenie: Pseudonimizacja jest stosowana w celu ograniczenia ryzyka i ułatwienia zgodności z RODO, natomiast anonimizacja ma na celu trwałe wykluczenie danych spod zakresu RODO – jest więc idealna tam, gdzie dane osobowe nie są już potrzebne.
Dlaczego to takie ważne?
Pseudonimizacja doskonale sprawdza się w analizie danych, badaniach naukowych czy pracy z danymi medycznymi. Chroni prywatność bez utraty funkcjonalności danych, co jest kluczowe w sytuacjach, gdzie identyfikacja osób nie jest konieczna.
Metoda ta znajduje zastosowanie również w obszarze HR. Wyobraźmy sobie firmę, która analizuje dane dotyczące wynagrodzeń, absencji czy wyników ocen pracowniczych. Dzięki pseudonimizacji można uzyskać cenne wnioski na temat wydajności zespołów czy równowagi płci w wynagrodzeniach, jednocześnie chroniąc tożsamość konkretnych pracowników.
Podobne korzyści płyną z pseudonimizacji w zakresie projektów technologicznych, gdzie testerzy pracują na prawdziwych danych, ale nie mają dostępu do danych identyfikujących. Dzięki temu firmy mogą minimalizować ryzyko naruszenia prywatności w czasie opracowywania i testowania nowych rozwiązań.
Z kolei anonimizacja jest niezastąpiona, gdy dane mają być wykorzystywane w formie statystyk, raportów czy publikacji.
Obie te metody nie tylko pomagają chronić prywatność, ale również są wyrazem odpowiedzialnego przetwarzania danych w erze cyfrowej.
