La K-anonimidad es un t茅rmino que actualmente todos debemos conocer. El RPGD y la LOPDGDD obligan a cualquier entidad a mantener la privacidad de los datos personales. Porque existe, como sabes, una globalizaci贸n cada vez m谩s importante y tus datos pueden estar registrados y ser usados sin tu permiso. Para evitarlo se aplica esta t茅cnica.
驴Qu茅 es la聽K-anonimidad?
Vamos a definirla como una t茅cnica para la protecci贸n de datos聽que va a permitir saber el grado que hay de reconocimiento de los mismos. Es una forma de hacer que la informaci贸n personal聽sea聽an贸nima聽y puede hacerse de forma reversible o irreversible. 驴De qui茅n depende esto? De ti si quieres que se te pueda identificar o no.
驴Por qu茅 tienen que realizarse estas t茅cnicas?
Como sabes, el tratamiento de聽datos masivo, con informaciones聽personales en forma de聽big聽data, inteligencia artificial y聽machine聽learning聽hace que haya que garantizar la privacidad de los individuos.
Tu nombre, tu DNI, tu n煤mero de tel茅fono, en definitiva, tus datos personales son directamente desechados por la K-anonimidad. Pero lo hace de forma que puedan seguir us谩ndose sin incumplir con tu privacidad;聽tus datos no se van a relacionar con informaci贸n sensible de tu identidad.聽De esta forma no se te podr铆a reconocer ni relacionar a trav茅s de los mismos,聽as铆 como tampoco nadie podr铆a acceder a tus datos m谩s sensibles o relevantes. Por ejemplo, una cuenta bancaria.
T茅cnicas para evitar la identificaci贸n de informaciones
Existen dos t茅cnicas que debes conocer sobre la anonimidad que no producen una perturbaci贸n de los datos. Esto significa que se sustituyen los valores de los datos originales por otros m谩s generales. Pero no se introduce informaci贸n err贸nea.
M茅todo de la generalizaci贸n
Con ejemplos vas a entenderlo r谩pidamente. Imagina que se publican las notas de un聽examen聽en un tabl贸n en la universidad;聽si pusieran el nombre de cada alumno, todo el mundo sabr铆a qu茅 notas ha sacado. Para evitarlo, se pone聽el DNI o un c贸digo que cada alumno conoce, de esta forma solo el alumno sabe qu茅 nota ha sacado. Esta es la t茅cnica de la generalizaci贸n.
M茅todo de la eliminaci贸n
En este caso se utilizan c贸digos para cada persona, se usa en empresas y en agencias de valores. Este c贸digo tiene los datos del usuario o聽cliente,聽pero no aparecen en ning煤n documento.
Las limitaciones de estas聽t茅cnicas
Ambas t茅cnicas pueden introducir distorsiones en los datos, pero se resuelven introduciendo algoritmos matem谩ticos. Aunque no vamos a entrar en profundidad, existen herramientas como el聽ARX Data聽Anonymization聽Tool que usa聽los modelos de transformaci贸n de los datos o el muestreo aleatorio para resolver este problema.
Como conclusi贸n diremos聽que la聽K-anonimidad聽es necesaria porque la privacidad de las personas es un derecho que debemos preservar. Pero lograrlo es posible gracias a las t茅cnicas de聽anonimizaci贸n聽como la generalizaci贸n y la eliminaci贸n aplicadas por los responsables de tratamiento de datos en las empresas, sociedades o redes sociales. Cualquiera que vaya a utilizar datos de car谩cter personal, como sabes, deber谩 actuar conforme a las leyes y analizar los riesgos para los derechos del ciudadano que esto conlleva. 驴Podremos lograr un equilibrio?
