{"id":1772,"date":"2022-06-20T10:55:41","date_gmt":"2022-06-20T10:55:41","guid":{"rendered":"https:\/\/lisdatasolutions.sidnpre.com\/2022\/06\/20\/que-es-la-anonimizacion\/"},"modified":"2022-08-01T15:39:33","modified_gmt":"2022-08-01T15:39:33","slug":"que-es-la-anonimizacion","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/que-es-la-anonimizacion\/","title":{"rendered":"Anonimizaci\u00f3n de datos personales, clave para proteger a los usuarios"},"content":{"rendered":"\n<figure class=\"wp-block-image size-large\"><img src=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/wp-content\/uploads\/2022\/06\/hacker-2883632_1280-edited.jpg\" alt=\"\" class=\"wp-image-10547\"\/><\/figure>\n\n\n\n<p><em>La anonimizaci\u00f3n es una t\u00e9cnica utilizada para disociar los datos identificativos de los registros tratados, de cara a garantizar el derecho a la protecci\u00f3n de datos<\/em><\/p>\n\n\n\n<p>Estamos inmersos en una \u00e9poca de profundos cambios, en lo que se ha dado en llamar la era del dato, en la que la informaci\u00f3n es el petr\u00f3leo del siglo XXI y un activo clave en el desarrollo empresarial. Los datos son el sustento de las estrategias de negocio a todos los niveles y tienen un gran valor, lo que obliga a cuidarlos, respetarlos y a procurar un \u00f3ptimo tratamiento que garantice la privacidad y la protecci\u00f3n de datos de personas tanto f\u00edsicas como jur\u00eddicas.<\/p>\n\n\n\n<p>Y en este punto, cobra un papel muy importante la anonimizaci\u00f3n. Como nos indica su propia denominaci\u00f3n, este procedimiento es la acci\u00f3n de eliminar el riesgo de identificaci\u00f3n de datos sensibles. O dicho de otra manera, son t\u00e9cnicas que permiten una explotaci\u00f3n garantista de los datos, preservando el anonimato de personas en base al cumplimiento de la ley vigente, como el&nbsp;Reglamento General de Protecci\u00f3n de Datos (RGPD).<\/p>\n\n\n\n<p>Esta t\u00e9cnica reduce los riesgos inherentes al tratamiento masivo de datos, reservando de su exposici\u00f3n p\u00fablica aquellos que requieren de especial protecci\u00f3n. No obstante, no se mermar la capacidad para su explotaci\u00f3n y conversi\u00f3n en informaci\u00f3n de utilidad a trav\u00e9s del uso de tecnolog\u00edas como la ciencia de datos, el big data, la inteligencia artificial o el machine learning, entre otras.<\/p>\n\n\n\n<div id=\"ez-toc-container\" class=\"ez-toc-v2_0_55 counter-hierarchy ez-toc-counter ez-toc-grey ez-toc-container-direction\">\n<div class=\"ez-toc-title-container\">\n<p class=\"ez-toc-title \" >Tabla de contenidos<\/p>\n<span class=\"ez-toc-title-toggle\"><a href=\"#\" class=\"ez-toc-pull-right ez-toc-btn ez-toc-btn-xs ez-toc-btn-default ez-toc-toggle\" aria-label=\"Toggle Table of Content\" role=\"button\"><label for=\"item-666e5950eed76\" ><span class=\"\"><span style=\"display:none;\">Toggle<\/span><span class=\"ez-toc-icon-toggle-span\"><svg style=\"fill: #999;color:#999\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" class=\"list-377408\" width=\"20px\" height=\"20px\" viewBox=\"0 0 24 24\" fill=\"none\"><path d=\"M6 6H4v2h2V6zm14 0H8v2h12V6zM4 11h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2zM4 16h2v2H4v-2zm16 0H8v2h12v-2z\" fill=\"currentColor\"><\/path><\/svg><svg style=\"fill: #999;color:#999\" class=\"arrow-unsorted-368013\" xmlns=\"http:\/\/www.w3.org\/2000\/svg\" width=\"10px\" height=\"10px\" viewBox=\"0 0 24 24\" version=\"1.2\" baseProfile=\"tiny\"><path d=\"M18.2 9.3l-6.2-6.3-6.2 6.3c-.2.2-.3.4-.3.7s.1.5.3.7c.2.2.4.3.7.3h11c.3 0 .5-.1.7-.3.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7zM5.8 14.7l6.2 6.3 6.2-6.3c.2-.2.3-.5.3-.7s-.1-.5-.3-.7c-.2-.2-.4-.3-.7-.3h-11c-.3 0-.5.1-.7.3-.2.2-.3.5-.3.7s.1.5.3.7z\"\/><\/svg><\/span><\/span><\/label><input aria-label=\"Toggle\" aria-label=\"item-666e5950eed76\"  type=\"checkbox\" id=\"item-666e5950eed76\"><\/a><\/span><\/div>\n<nav><ul class='ez-toc-list ez-toc-list-level-1 ' ><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-1\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/que-es-la-anonimizacion\/#Tecnicas_de_anonimizacion\" title=\"T\u00e9cnicas de anonimizaci\u00f3n\">T\u00e9cnicas de anonimizaci\u00f3n<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-2\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/que-es-la-anonimizacion\/#%C2%BFQue_es_la_seudonimizacion\" title=\"\u00bfQu\u00e9 es la seudonimizaci\u00f3n?\">\u00bfQu\u00e9 es la seudonimizaci\u00f3n?<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-3\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/que-es-la-anonimizacion\/#Diferencias_entre_anonimizacion_y_seudonimizacion\" title=\"Diferencias entre anonimizaci\u00f3n y seudonimizaci\u00f3n\">Diferencias entre anonimizaci\u00f3n y seudonimizaci\u00f3n<\/a><\/li><li class='ez-toc-page-1 ez-toc-heading-level-2'><a class=\"ez-toc-link ez-toc-heading-4\" href=\"https:\/\/www.lisdatasolutions.com\/es\/blog\/que-es-la-anonimizacion\/#Ejemplos_de_anonimizacion_y_seudonimizacion\" title=\"Ejemplos de anonimizaci\u00f3n y seudonimizaci\u00f3n\">Ejemplos de anonimizaci\u00f3n y seudonimizaci\u00f3n<\/a><\/li><\/ul><\/nav><\/div>\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Tecnicas_de_anonimizacion\"><\/span><strong>T\u00e9cnicas de anonimizaci\u00f3n<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>La anonimizaci\u00f3n de datos puede realizarse en base a varias t\u00e9cnicas. Veamos algunas de ellas:<\/p>\n\n\n\n<ul><li><strong>Cifrado homom\u00f3rfico<\/strong>: permite ofuscar los datos y operar con ellos de manera oculta del mismo modo que si fueran visibles. Para garantizar el derecho a la protecci\u00f3n individual, la informaci\u00f3n de los datos protegidos podr\u00e1n hacerse visible \u00fanicamente con una clave de acceso. Es decir, solo aquellas personas que cuenten con un c\u00f3digo para descifrar los datos podr\u00e1n hacerlo.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<ul><li><strong>Algoritmos de Hash<\/strong>: se trata de una operaci\u00f3n matem\u00e1tica que asigna a un dato concreto una clave, sin la que no puede ser visualizado. Esa clave o huella digital representa el dato real y sin ella no puede ser descodificado. La operaci\u00f3n se realiza en un \u00fanico sentido para dotar de garant\u00edas al sistema: el dato o microdato ofuscado genera siempre la misma huella digital, sin embargo, partiendo de esa huella digital no es posible descifrar el dato anonimizado.<\/li><\/ul>\n\n\n\n<ul><li><strong>Aleatorizaci\u00f3n<\/strong>: como su propio nombre indica consiste en tratar los datos de manera aleatoria recogi\u00e9ndolos para su explotaci\u00f3n del total de registros sin identificar a quien corresponden, a trav\u00e9s de la adici\u00f3n de ruido (modificar un conjunto de datos para que sea menos exacto), la permutaci\u00f3n (mezcla de atributos para que puedan atribuirse a distintos interesados) o la privacidad diferencial (tratamiento general de datos sin saber a qui\u00e9n corresponde cada atributo).<\/li><\/ul>\n\n\n\n<ul><li><strong>Generalizaci\u00f3n<\/strong>: la garant\u00eda de anonimato se consigue a trav\u00e9s de la modificaci\u00f3n de escalas y \u00f3rdenes de magnitud los atributos de las personas f\u00edsicas o jur\u00eddicas a proteger. Para ello, se utilizan t\u00e9cnicas como la&nbsp;<a href=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/k-anonimidad\/\" rel=\"noopener\">Agregaci\u00f3n y anonimato-K<\/a> (agrupaci\u00f3n de personas para evitar su aislamiento e indentificaci\u00f3n)&nbsp;o&nbsp;la <a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/L-diversity\" rel=\"noopener\">Diversidad-l<\/a>\/<a href=\"https:\/\/en.wikipedia.org\/wiki\/T-closeness\" rel=\"noopener\">Proximidad-t<\/a> (similar al anterior a\u00f1adiendo I valores diferenciales a cada equivalencia).<\/li><\/ul>\n\n\n\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"%C2%BFQue_es_la_seudonimizacion\"><\/span><strong>\u00bfQu\u00e9 es la seudonimizaci\u00f3n?<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Seg\u00fan recoge la RGPD la sudonimizaci\u00f3n de datos personales es \u201caquella informaci\u00f3n que, sin incluir los datos denominativos de un sujeto, permiten identificarlo mediante informaci\u00f3n adicional, siempre que esta figure por separado y est\u00e9 sujeta a medidas t\u00e9cnicas y organizativas destinadas a garantizar que los datos personales no se atribuyan a una persona f\u00edsica identificada o identificable\u201d.<\/p>\n\n\n\n<p>Es decir, consiste en reemplazar atributos de los datos a proteger por versiones cifradas, para impedir la identificaci\u00f3n directa, sin eliminar su vinculaci\u00f3n con informaci\u00f3n adicional, siempre que se custodie por separado. Como ejemplo de seudonimizaci\u00f3n podemos poder el cambio de los nombres de los clientes por c\u00f3digos alfanum\u00e9ricos, para que su identificaci\u00f3n directa no sea posible.<\/p>\n\n\n\n<p>La seudonimizaci\u00f3n puede llevarse a cabo, como en el caso de la anonimizaci\u00f3n, mediante el empleo de algoritmos de Hash, a trav\u00e9s de la sustituci\u00f3n de datos sensibles por tokens, o gracias al uso de claves secretas o almacenadas.<\/p>\n\n\n\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Diferencias_entre_anonimizacion_y_seudonimizacion\"><\/span><strong>Diferencias entre anonimizaci\u00f3n y seudonimizaci\u00f3n<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Las diferencias b\u00e1sicas entre anonimizaci\u00f3n y seudonimizaci\u00f3n se basa en dos preceptos: la reversibilidad de los datos y su consideraci\u00f3n como personales. Ve\u00e1moslo con m\u00e1s detalle:<\/p>\n\n\n\n<p>Como hemos explicado, la anonimizaci\u00f3n altera de forma irreversible los datos para que el individuo titular de los mismos no pueda ser identificado ni directa, ni indirectamente. En consecuencia, estos dejan de ser considerado por el RGPD como datos de car\u00e1cter personal.<\/p>\n\n\n\n<p>Sin embargo, la seudonimizaci\u00f3n cambia esos datos a proteger por claves o seud\u00f3nimos, lo que permite revertir el proceso. En este caso, por esa posibilidad de volver a acceder a los datos originales, los registros seudonimizados contin\u00faan consider\u00e1ndose datos de car\u00e1cter personal.<\/p>\n\n\n\n<h2><span class=\"ez-toc-section\" id=\"Ejemplos_de_anonimizacion_y_seudonimizacion\"><\/span><strong>Ejemplos de anonimizaci\u00f3n y seudonimizaci\u00f3n<\/strong><span class=\"ez-toc-section-end\"><\/span><\/h2>\n\n\n\n<p>Un ejemplo de anonimizaci\u00f3n claro lo encontramos en cualquier tipo de estudio que se haga a trav\u00e9s de encuestas. Pongamos, por ejemplo, cualquiera de los muchos an\u00e1lisis de situaci\u00f3n realizados a ra\u00edz de la irrupci\u00f3n del COVID-19. En estos casos, al igual que sucede con las encuestas de Poblaci\u00f3n Activa, por ejemplo, los datos de las personas que participan se agrupan en funci\u00f3n de caracter\u00edsticas generales como g\u00e9nero, franjas de edad, estado de salud (con o sin patolog\u00edas previas), por lo que la identificaci\u00f3n de cada sujeto es imposible.<\/p>\n\n\n\n<p>Por su parte, si queremos un ejemplo de seudonimizaci\u00f3n podemos encontrarlo en los registros empresariales de clientes. Para garantizar el anonimato, sus datos identificativos se sustituyen por un c\u00f3digo que permite el trabajo interno y el an\u00e1lisis estad\u00edstico, garantizando el respeto a la protecci\u00f3n de datos.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La anonimizaci\u00f3n es una t\u00e9cnica utilizada para disociar los datos identificativos de los registros tratados, de cara a garantizar el derecho a la protecci\u00f3n de datos Estamos inmersos en una \u00e9poca de profundos cambios, en lo que se ha dado en llamar la era del dato, en la que la informaci\u00f3n es el petr\u00f3leo del 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