למרות אמצעי הגנה מגוונים שמיושמים על ידי ארגונים, פרצות מידע הכוללות מידע אישי מזהה (PII) עדיין גורמות להפסדים כספיים משמעותיים בתעשיות שונות. בין מרץ 2022 למרץ 2023, עלו לארגונים 183 ו-$181 לארגונים בסיכון של לקוחות ועובדים, בהתאמה, לפי דוח עלות פרצת נתונים לשנת 2023 של IBM Security.
אנונימיזציה היא אחד מהאמצעים היעילים ביותר להגנה על נתונים שיכולים למנוע הפרות של מידע אישי או, לפחות, להפחית את העלות של כל רשומת נתונים אישיים שנפרה. במאמר זה, אנו בוחנים מהי אנונימיזציה של נתונים, בוחנים את סוגיה ואת האתגרים העיקריים שלה, ומספקים לך את השיטות המומלצות לאנונימיזציה של נתונים בארגון שלך.
מהי אנונימיזציה של נתונים?
אנונימיזציה של נתונים היא תהליך של הפיכת מידע אישי רגיש לנתונים אנונימיים שלא ניתן לקשר לאדם ספציפי. תהליך זה כולל הסרה או עריכה של PII. בהתאם לייחודיות ולקלות שבה ניתן לזהות אדם, ניתן לחלק PII לשתי קבוצות:
אנונימיזציה של נתונים מסייעת לחברות להגן על פרטיות המידע הרגיש של לקוחותיהן, העובדים או השותפים שלהן ועדיין מאפשרת להן להשתמש בו למטרות עסקיות. לפיכך, אם שחקנים זדוניים יצליחו לסכן נתונים שהיו בעבר אנונימיים, הם לא יוכלו לזהות בקלות למי שייך הנתונים הללו. בתורו, אנונימיזציה של נתונים מסייעת במניעת גניבת זהות, הונאה פיננסית , מעקב והטרדה, אפליה והפרות פרטיות אחרות.
על פי דו"ח חקירות הפרת נתונים לשנת 2023 מאת Verizon , נתונים אישיים הם סוג הנתונים הנפוץ ביותר בתעשיות הבאות:
תעשיות שונות עדיין מאבדות הרבה נתונים אישיים כתוצאה מפרצות מידע. הנתונים הסטטיסטיים לעיל מדגישים את החשיבות של יישום אמצעים מותאמים להגנה על מידע אישי.
הפרות של מידע אישי לא רק מסמנות פערים באבטחת הארגון, אלא גם עלולות לגרום לאובדן אמון והכנסות של לקוחות, קנסות אי ציות והתחייבויות משפטיות.
על ידי הסתרה או מחיקה של PII מנתונים שנאספו, ארגונים יכולים למזער את הנזק הנובע מגישה לא מורשית לנכסי נתונים פנימיים. לשם כך מכוונת האנונימיזציה.
סוגי אנונימיזציה של נתונים
אנונימיזציה של נתונים יכולה להתבצע במגוון דרכים. בואו נסתכל על הטכניקות הנפוצות ביותר לאנונימיזציה של נתונים.
מיסוך נתונים כרוך בשינוי נתונים על ידי ערבוב תווים, החלפת מילים או תווים או הצפנתם. טכניקה זו עוזרת ליצור גרסה מזויפת אך מציאותית של נכס נתונים.
יצירת נתונים סינתטיים משמשת ליצירת מערכי נתונים מלאכותיים המבוססים על מערך נתונים אמיתי תוך שמירה על המאפיינים הסטטיסטיים של הנתונים המקוריים. שיטה זו מאפשרת בדיקה מקיפה, ניתוח ושיתוף נתונים מבלי להתפשר על PII.
הכללת נתונים מפחיתה את יכולת הזיהוי של מידע רגיש על ידי החלפת נתונים ספציפיים בפרטים רחבים וכלליים יותר. זה מאפשר הסרת מזהים מסוימים תוך שמירה על דיוק הנתונים.
החלפת נתונים כוללת החלפת רכיבי נתונים אמיתיים בערכים פיקטיביים אך דומים. סוג זה של אנונימיזציה שובר כל קשר ישיר בין הנתונים לבין האנשים או הישויות שהוא מייצג.
הוספת רעש לנתונים טמונה בהחדרת מידע אקראי או לא רלוונטי לנתונים. במקרה של הפרת נתונים, שיטה זו מקשה על שחקנים זדוניים להבדיל בין נתונים אמיתיים לנתונים שנוספו באופן אקראי.
פסאודונימיזציה היא שיטת ביטול זיהוי המבוססת על החלפת PII בשמות בדויים. בזמן הסרת מזהים, הפיאודונימיזציה עדיין מאפשרת שימוש בנתונים בדויים למטרות לגיטימיות.
בכל שיטה שתבחר לאנונימיזציה של נתונים בארגון שלך, אתה עדיין עלול להיתקל בבעיות מסוימות בדרכך. המשך לקרוא כדי ללמוד על האתגרים הגדולים ביותר באנונימיזציה של נתונים.
אתגרים מרכזיים באנונימיזציה של נתונים
אנונימיזציה יעילה יכולה לשמש מחסום בין התובנות החשובות של העסק לבין האיומים על פרטיות הנתונים האישיים. עם זאת, יישום אנונימיזציה אפקטיבי אינו קל כפי שאתה עשוי לחשוב. בואו נסתכל מקרוב על האתגרים שעומדים בפני ארגונים לעתים קרובות בעת אנונימיזציה של נתונים:
איזון בין פרטיות לתועלת
יצירת איזון בין אנונימיזציה של נתונים לתועלת נתונים היא חיונית אך מאתגרת מאוד. מצד אחד, תהליך אנונימיזציה יעיל חיוני כדי להגן על הפרטיות של לקוחות, עובדים ומשתמשים אחרים. לפיכך, טכניקות וכלים אנונימיזציה שמוחקים לחלוטין PII מהנתונים יכולים להיות מועילים מאוד לשמירה על הפרטיות של האנשים שאתה אוסף מהם נתונים.
מצד שני, חשוב שעסקים יאספו וישתמשו בנתונים בעלי ערך למטרות מחקר, ניתוח וקבלת החלטות. למעשה, נתונים אנונימיים לחלוטין עשויים לשאת ערך מועט עד ללא ערך עבור העסק שלך, מה שהופך את איסוף ועיבוד הנתונים ללא רלוונטיים לחלוטין.
המטרה הסופית של ארגונים היא להשיג ולשמור על הגנה מרבית על הפרטיות תוך שמירה על רמת דיוק מספקת של הנתונים. השגת מטרה זו עשויה לדרוש הערכה מתמשכת ואופטימיזציה של תהליך אנונימיזציית הנתונים.
מניעת זיהוי מחדש
אלא אם כן אתה משתמש בטכניקות אנונימיזציה שמוחקות PII אחת ולתמיד, תמיד קיים סיכון של שימוש בנתונים אנונימיים כדי להתחקות אחר אדם ספציפי.
שחקנים זדוניים משתמשים במספר רב של התקפות כדי לזהות מחדש אנשים אפילו עם נתונים אנונימיים. לדוגמה, אם הם מצליחים לגשת למערכות נתונים אנונימיות עם מידע פיננסי, הם יכולים לשלב אותם עם מערכי נתונים אחרים, כגון מסד נתונים של רישום בוחרים, ובסופו של דבר לבצע זיהוי מחדש.
לכן, ארגונים חייבים להבטיח את פרטיות המידע שהם אוספים מלקוחות, עובדים ומשתמשים אחרים. כדי לשפר את ההגנה על פרטיות הנתונים, שקול לשלב אנונימיזציה עם שיטות אבטחת נתונים אחרות .
עמידה בדרישות אבטחת מידע
דרישות שונות להגנת מידע מגדירות כיצד ארגונים צריכים לאסוף, לאחסן ולטפל במידע אישי. חלקם ממליצים להשתמש בטכניקות אנונימיזציה, למשל:
- תקנת הגנת מידע כללית (GDPR) – תקנה של האיחוד האירופי שאינה מחייבת אנונימיזציה של נתונים, אך מעודדת שימוש בטכניקות אנונימיזציה להגנה על נתונים יחד עם אמצעי הגנה אחרים.
- California Consumer Privacy Act (CCPA) – חוק אמריקאי שמחייב ארגונים לעשות אנונימיזציה של נתונים שנאספו על מנת לשפר את הפרטיות של הנתונים הללו. היא גם מחייבת ארגונים להחזיק בכל האמצעים הדרושים כדי לשמור על אנונימיות נתונים ולמנוע זיהוי מחדש.
- חוק הגנת מידע אישי ומסמכים אלקטרוניים (PIPEDA) – חוק קנדי המחייב ארגונים להגן על מידע אישי ומפרט את האנונימיזציה כאחת משיטות הגנת הנתונים.
כל אחד מחלקי החקיקה הללו מציין שהדרישות שלהם אינן חלות על נכסי נתונים אנונימיים לחלוטין שלא ניתן לזהות מחדש בשום אמצעי.
אם זיהוי מחדש של נתונים אנונימיים אפשרי, הדרישות של תקנות וחוקים אלה עדיין חלות. המשמעות היא שארגונים צריכים להתייחס לנתונים אנונימיים כמו נתונים אישיים ולהגן עליהם כראוי.
שיטות עבודה מומלצות לאנונימיזציה של נתונים
בסעיף זה, אנו חושפים שיטות עבודה מומלצות לאנונימיזציה של נתונים שיכולות לעזור לך להגן על מידע אישי תוך שמירה על הערך האנליטי של הנתונים.
ביצוע גילוי וסיווג נתונים
אנונימיזציה של נתונים היא בלתי אפשרית כאשר אינך יודע איזה PII קיים במערך הנתונים שלך. לכן יש צורך לזהות את כל המזהים הישירים והעקיפים בנתונים שאתה אוסף ומאחסן. ביצוע גילוי וסיווג נתונים יכול לעזור לך בכך.
גילוי נתונים נועד לפשט את ניהול הנתונים. זה כרוך בזיהוי של כל הנתונים המאוחסנים בארגון, סוגיו והקשר בין נכסי נתונים שונים.
בתורו, סיווג נתונים משלב סיווג ותיוג של נתונים על סמך התכונות והמאפיינים שלהם. על ידי חלוקת נתונים לקטגוריות שונות, סיווג הנתונים מקל על ארגונים ליישם אמצעי אבטחה המותאמים לפרטים הספציפיים של סוגי נתונים שונים.
יישום שני הפרקטיקות הללו מאפשר לך לזהות במדויק נתונים רגישים הדורשים אנונימיזציה ולוודא שאף מידע כזה לא נותר מאובטח. כמו כן, אתה יכול לקבל החלטות מושכלות באילו טכניקות אנונימיזציה להשתמש ולבחור את אלו העונות על הפרטים הספציפיים של הנתונים שאתה צריך לעשות אנונימיזציה.
תעדוף מקרי שימוש בנתונים
אלא אם כן אתה יודע בדיוק כיצד אנשים בתוך הארגון שלך משתמשים בנתונים, אינך יכול לנקוט באמצעים כדי להגן עליהם. זיהוי כל מקרי השימוש בנתונים ותעדוף אותם עוזרים לך לייעל את מאמצי האנונימיזציה שלך.
שקול ליצור קשר עם צרכני נתונים ברחבי הארגון שלך כדי לקבוע כיצד הם משתמשים בנתונים ולאילו מטרות. זה יעזור לך לחשוף את מקרי השימוש הנפוצים ביותר בנתונים ואת חשיבותם עבור העסק שלך. לאחר מכן, תעדוף את מקרי השימוש הללו על סמך הסיכונים שהם מהווים לפרטיות הנתונים ולערך עבור העסק.
עם רשימה מועדפת של מקרי שימוש בנתונים, יהיה לך קל יותר להחליט איזה מידע רגיש צריך להיות אנונימי תחילה. כך, אתה יכול לייעל את הקצאת המשאבים והמאמצים הדרושים לאנונימיזציה.
מפה דרישות משפטיות רלוונטיות
בעוד ששמירה על אבטחת המידע האישי הרגיש היא המטרה הסופית של אנונימיזציה, זה גם קריטי שהעסק שלך יעמוד בדרישות הגנת הנתונים. מיפוי חוקים, תקנים ותקנות החלים על הארגון שלך הוא הצעד הראשון שיש לנקוט לקראת ציות.
שקול מיפוי דרישות משפטיות ישימות במספר שלבים:
- זהה את הדרישות החלות על התעשייה, המיקום ואזור הפעילות שלך
- למד והבין את הדרישות
- פרש את הדרישות בצורה שהצוות שלך יבין
- שלב את הדרישות בתהליכי העבודה שלך
- תיעד את הדרישות ואת הנהלים שנקבעו כדי לעמוד בהן
- עקוב באופן רציף אם בוצעו שינויים כלשהם בדרישות אלה ואם מתרחשות דרישות חדשות
- עדכן את התיעוד באופן קבוע והעלאת מודעות העובדים לאמצעי ציות
מלבד לעזור לך להחליט על האמצעים הנכונים להשגת תאימות, מיפוי דרישות משפטיות רלוונטיות גם משפר את מאמצי האנונימיזציה של הנתונים שלך.
צמצם את איסוף הנתונים
אתם עשויים לחשוב שככל שאתם אוספים יותר נתונים, כך תוכלו לבצע ניתוחים מדויקים יותר וזה טוב יותר עבור העסק שלכם. עם זאת, איסוף נתונים נרחב עלול להזיק. כאשר אתה אוסף יותר מדי נתונים, אתה רק לעתים רחוקות משתמש בכולם אבל אתה עדיין צריך להקצות משאבים כדי לאחסן ולהגן על נכסי הנתונים שאינם בשימוש.
צמצום איסוף הנתונים יכול לפשט את תהליך האנונימיזציה של הנתונים ולהפחית את הסיכונים לבטיחות הנתונים. לכן, אספו רק את הנתונים הדרושים לניתוח והימנעו מאיסוף נתונים שלעולם לא תשתמשו בו בעתיד.
הערכת ערימת הטכנולוגיה הנוכחית
כיום, לפלטפורמות רבות יש פונקציונליות מובנית של אנונימיזציה של נתונים כברירת מחדל. עם זאת, אתה עדיין צריך להעריך אם הפונקציונליות של הטכנולוגיה הנוכחית שלך מספיקה כדי להפוך נתונים אישיים לאנונימיים כראוי, למנוע זיהוי מחדש ולעמוד בדרישות הגנת נתונים.
שקול לנתח את יכולות האנונימיזציה של ערימת הטכנולוגיה הנוכחית שלך כדי לבדוק אם הן תואמות את רמת האנונימיזציה שאתה רוצה להשיג. בנוסף, בדוק אם הם עוזרים לך לעמוד בדרישות הגנת הנתונים החלות על הארגון שלך.
תהליך זה יעזור לך לקבוע אם המחסנית הנוכחית מספיקה לצרכי האנונימיזציה שלך ואם יש פערים שאתה צריך לכסות על ידי פריסת כלים נוספים לאנונימיזציה של נתונים.
תכנן מראש זיהוי מחדש
ייתכן שהארגון שלך יצטרך לזהות מחדש נתונים אנונימיים בעבר מסיבות לגיטימיות. לדוגמה, ייתכן שתזדקק לזה לניתוח נתונים, תמיכת לקוחות מותאמת או חקירת אירועי אבטחה . לכן עדיף לחשוב על תהליך הדה-אנונימיזציה מראש. לשם כך, שקול לנקוט באמצעים הבאים:
- ודא שטכנולוגיית האנונימיזציה שלך תומכת בזיהוי מחדש
- הגדר ותעד סיבות לגיטימיות לזיהוי מחדש של נתונים
- פתח הנחיות לגבי תהליך הזיהוי מחדש וציין באילו טכניקות וכלים ניתן להשתמש לביטול אנונימיזציה של נתונים
- הקצה לאנשים להיות אחראים ואחראיים לתהליך הזיהוי מחדש
- ציין את אמצעי האבטחה שיש לנקוט כדי להגן על נתונים ללא אנונימיות
- קבע נהלים הנדרשים להגבלת גישה פנימית לנתונים ללא אנונימיות
על ידי תכנון זיהוי מחדש של נתונים מבעוד מועד, אתה מפחית את הסבירות להפרת פרטיות הנתונים תוך הבטחת נגישות לנתונים כאשר יש צורך בכך.
האנונימייזר של Syteca להגנה על נתונים אישיים
כפלטפורמה לניהול סיכונים פנימיים ולניטור פעילות משתמשים , Syteca מתעדת את כל פעילות המשתמשים בתוך התשתית שלך. תוכנת הקלטת הפעלה מקיפה זו של משתמשים עוזרת לך לפקוח עין על התנהגות המשתמש, ומחווני הודעה בזמן מזהירים אותך מפני פגיעה בחשבון או כוונות זדוניות של גורמים פנימיים.
עם זאת, ניטור רציף של פעילות המשתמש מהווה סיכונים חמורים לפרטיות המידע האישי של המשתמשים. נניח ששחקן זדוני ניגש ללוגים ולהקלטות הפעלות. במקרה כזה, הם יכולים בסופו של דבר לגלות את הזהות של העובדים, הספקים או השותפים שלך ולהשתמש בהם כדי לבצע פעילויות כגון הונאה, גניבת זהות או בריונות ברשת.
כדי למנוע תרחישים כאלה, Syteca מספקת את האפשרות לבצע אנונימיזציה של נתונים מנוטרים . Syteca מאפשרת לך להסיר את כל המזהים מהנתונים המנוטרים ולמנוע חשיפת נתונים אישיים. בהתאם לסוג הנתונים האישיים, האנונימיזציה של Syteca מושגת על ידי הפצה אקראית , הסתרה או ערפול .
ב-Syteca, אנו מבינים עד כמה הנתונים המנוטרים הם קריטיים עבור חקירות אירועי אבטחה. זו הסיבה שמנהלי מערכת ואחרים עם גישה להפעלות משתמש ב-Syteca יכולים לבקש ביטול אנונימי של הנתונים. לאחר אישור הממונה, הנתונים הבלתי אנונימיים יהפכו לגלויים זמנית.
עם Anonymizer של Syteca, אתה יכול להבטיח את בטיחות ה-PII של המשתמשים תוך יכולת לאחזר אותו בכל פעם שמתרחש תקרית. לפיכך, אתה יכול להפוך את כל הנתונים לאנונימי כברירת מחדל, אך לבטל את האנונימיות של הנתונים בכל פעם שאתה מקבל התראה על פעילות חשודה או מזהה פעולות זדוניות במהלך ביקורת אבטחה . ברגע שאתה מבטל את האנונימיות של נתוני משתמש ספציפי, החוקרים מקבלים גישה לנתונים האישיים המקוריים של אותו משתמש ויכולים לבצע חקירת תקרית אבטחה יסודית מבלי לסכן את פרטיותם של משתמשים אחרים.
מַסְקָנָה
איסוף ועיבוד נתונים יכולים להועיל לעסק שלך, אך לעולם אל תשכח את הסיכונים הכרוכים בכך. למרות שאנונימיזציה של נתונים אינה כדור כסף נגד כל נושאי אבטחת הנתונים, היא עדיין משפרת את בטיחות הנתונים האישיים בארגון שלך.
על ידי הקפדה על שיטות העבודה המומלצות שדנו בהן במאמר זה, תוכל להגן על פרטיות הנתונים תוך שמירה על היכולת להשתמש בהם לצורך ניתוח או חקירת אירועי אבטחה. עם זאת, אתה צריך לקבל פתרונות טכנולוגיים חזקים כדי ליישם אנונימיזציה כראוי.
Syteca היא פלטפורמת ניהול סיכונים פנימיים אשר לא רק ממזערת סיכונים פנימיים לארגון שלך אלא גם מאפשרת לך להבטיח את פרטיות הנתונים האישיים.
