Che cosa sono i dati anonimizzati e in che modo sono utili nei progetti di mascheramento dei dati??

Attualmente, la disociación de datos está adquiriendo una relevancia sin precedentes. Fondamentalmente, como consecuencia de ambos mas datos que ha traído la revolución digital, así como el desafío que plantea el imperativo de proteger la información crítica, Tra gli altri.

Si buscamos una definición breve y sencilla de qué son los datos disociados, podemos recurrir a la realizada por la Ley de Protección de Datos (LOPD) en su post 3f, en el que los establece como el tratamiento de datos personales que resulta en un información que no se puede asociar a la persona identificada o identificable. La mención se repite en el post 5p del reglamento de desarrollo de la LOPD (RLODP), cuando establece que la disociación es cualquier tratamiento de datos personales que permita obtener datos disociados.

Allo stesso tempo, en el capítulo 5e especifica que es un dato disociado es “aquel que no posibilita la identificación de un afectado o interesado. In particolare, para que un procedimiento de disociación se considere suficiente a los efectos de la LOPD, la aplicación de dicho procedimiento debe imposibilitar la asociación entre un determinado dato con un sujeto concreto.

Dal las compañías son responsables de los datos que almacena, es necesario realizar tratamientos que requieren tanto el consentimiento previo de los propietarios como la aplicación de mecanismos de disociación que impidan que sean identificables. Solo así, por medio de estos sistemas lograremos realizar una correcta administración de datos almacenado.

Funcionalidad y seguridad con enmascaramiento de datos

Los datos disociados son un pilar básico en los proyectos de enmascaramiento de datos. Come è noto, llevarlos a cabo implica someter los datos a una transformación que busca mantener el realismo para facilitar la operación, sin que ello implique violar nombres o correr riesgos de seguridad que comprometan la confidencialidad de los datos.

Obtendremos datos con un apariencia real y funcional, pero separados para evitar posibles fugas y cumplir con las normas de seguridad en situaciones de riesgo. In realtà, estos son muchos y muy comunes, ya sea durante la interacción entre diferentes usuarios, al exportar datos o cuando se produce el robo de datos almacenados.

Infatti, cada vez son más las situaciones en las que se encuentra en riesgo información de todo tipo, incluidos datos sensibles para la compañía o, come esempio, los protegidos por la Ley de Protección de Datos (LOPD) e, exactamente por ello, necessario Evitar riesgos enmascarando o cifrándolo.

Secondo normativo Protector español de Información personal, regulados en diferentes normas (QUESTO, Reales Decretos y LOPD), il datos disociados No se aplicarán las disposiciones relativas a la protección de datos personales. In altre parole, dado que su tratamiento impide que la información sea atribuida a la persona identificada o identificable, están excluidos del mismo, con lo que suponen una excepción legal que da cuenta de la margen importante seguridad que se puede esperar de ella.

Versus otras opciones de protección dati, como el cifrado o la tokenización, el enmascaramiento de datos es concretamente ventajoso para evitar fugas y cumplir con los estándares de seguridad mientras permanece operativo. Siempre que se realice una implementación óptima, il los datos disociados serán irreversibles. In altre parole, no lograremos revertir el procedimiento de enmascaramiento, haciendo imposible recuperar los datos originales. oh, lo que es lo mismo, una vez enmascarada la información, la disociación de datos hace que no esté disponible para nadie.

In questo aspetto, salvo pequeñas brechas inevitables, il la disociación es garantía de seguridad. Allo stesso tempo, dado que los proyectos de enmascaramiento de datos son selectivos, no todo está enmascarado. Dentro de una iniciativa de enmascaramiento de datos, se implementa de forma progresiva, desde un enfoque escalable, eligiendo enmascarar datos sensibles que son verdaderamente convenientes para ganar eficiencia. Una estrategia que además es funcional a tal efecto, al mismo tiempo de serlo además gracias a sus atributos esenciales, especialmente siendo válida, significativa y preservando la integridad referencial. Comunque, no perdamos de vista el hecho de que cuanto mayor sea el conjunto de datos disociados, más fácil será lograr el objetivo de hacer imposible que sea reversible.

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