Anonymisation des données

C’est là que l’anonymisation des données entre en jeu, protégeant les informations confidentielles en supprimant ou en chiffrant les identifiants individuels. En permettant un partage sans risque des données entre les plateformes de médias numériques, elle permet de proposer des offres plus intéressantes aux consommateurs.

Qu’est-ce que l’anonymisation des données ?

Lorsque des informations sensibles et/ou personnelles sont stockées dans les bases de données de l’entreprise (associant souvent des noms d’utilisateur à des noms légaux, des numéros de téléphone, des numéros de sécurité sociale, des adresses électroniques et postales), il existe toujours un risque de fuite. Même les logiciels les plus sécurisés peuvent être attaqués par des pirates via des failles imprévues et des portes dérobées utilisées de façon malveillante.

Cependant, le traitement de ces informations par un processus d’anonymisation permet d’éviter l’identification de la source. De nouvelles réglementations sur la protection des données entrent en vigueur dans le monde entier, comme le Règlement général sur la protection des données (RGPD) en Europe, permettant aux entreprises de collecter des données anonymisées sans nécessiter le consentement individuel. Il suffit de supprimer les identifiants des données. La législation plus récente comprend le LGPD au Brésil et le POPI en Afrique du Sud, avec des lois similaires promulguées dans certains États américains.

Techniques d’anonymisation des données

Il existe plusieurs façons d’anonymiser les données. Selon les objectifs prévus et les systèmes qui utiliseront ces informations, les technologies actuelles d’anonymisation comprennent :

• La pseudonymisation : elle remplace les identifiants privés par des pseudonymes (comme le fait de changer aléatoirement chaque Miller, par exemple, en Baker, Cooper, Porter ou Smith), tout en conservant une intégrité et une précision totales des données, ce qui constitue une solution idéale pour les essais et la formation ;
• La généralisation : elle diminue l’identifiabilité en modifiant les détails (comme les numéros d’appartement ou les villes), tout en conservant une précision suffisante pour les objectifs prévus ;
• Le brouillage des données : il s’agit d’une technique largement utilisée qui mélange les chiffres ou les lettres d’un attribut de manière irréversible, de sorte que les données ne peuvent jamais être rapprochées de leurs documents d’origine ;
• Le masquage des données : cela remplace les données par des valeurs altérées dans des bases de données dupliquées où des techniques de modification peuvent être utilisées, comme le remplacement de caractères et de mots, le cryptage et le brassage, bien qu’elles soient impropres à la rétro-ingénierie ;
• Le floutage des données : cette technique d’approximation réduit les informations avec précision, car elle modifie les valeurs juste assez pour minimiser les chances d’identification, garantissant ainsi l’anonymat des individus ;
• Les échanges de données: ceux-ci modifient les valeurs des attributs (noms, dates de naissance) dans les ensembles de données, qui ne correspondent alors plus aux documents d’origine, ce qui assure une anonymisation plus efficace des bases de données ;
• Le cryptage des données : il s’agit sans doute de la technique d’anonymisation des données la plus efficace, qui transforme les informations personnelles en une forme codée illisible, protégée par un mot de passe, récupérable dans son format d’origine uniquement par des utilisateurs autorisés.