WikiDer > Повторная идентификация данных

Data re-identification

Данные повторная идентификация или же деанонимизация практика сопоставления анонимные данные (также известные как обезличенные данные) с общедоступной информацией или вспомогательными данными, чтобы открыть личность которому принадлежат данные. Это вызывает беспокойство, потому что компании с политика конфиденциальности, поставщики медицинских услуг и финансовые учреждения могут публиковать данные, которые они собирают, после того, как данные прошли процесс деидентификации.

Процесс деидентификации включает в себя маскировку, обобщение или удаление как прямых, так и косвенных идентификаторы; Однако определение этого процесса не универсально. Информация в всеобщее достояние, даже если они кажутся анонимными, их можно повторно идентифицировать в сочетании с другими доступными данными и базовыми методами информатики. The Protection of Human Subjects ('Common Rule # Signators'), совокупность множества федеральных агентств и ведомств США, включая Министерство здравоохранения и социальных служб США, предполагают, что повторная идентификация постепенно становится проще из-за "большое количество данных«- обилие и постоянный сбор и анализ информации по мере развития технологий и достижений алгоритмов. Однако другие утверждали, что деидентификация является безопасным и эффективным инструментом освобождения данных, и не рассматривают повторную идентификацию как проблему.[1]

Все больше и больше данных становятся общедоступными через Интернет. Эти данные публикуются после применения некоторых методов анонимизации, таких как удаление личной информации (PII), такой как имена, адреса и номера социального страхования, для обеспечения конфиденциальности источников. Эта гарантия конфиденциальности позволяет правительству на законных основаниях передавать ограниченные наборы данных третьим лицам без письменного разрешения. Такие данные оказались очень ценными для исследователей, особенно в области здравоохранения.

Риск повторной идентификации значительно снижается с Псевдонимизация в соответствии с GDPR который требует, чтобы данные нельзя было отнести к конкретному субъекту данных без использования отдельно хранимой «дополнительной информации». Псевдонимизированные данные, соответствующие GDPR, олицетворяют новейшие достижения в области защиты данных по дизайну и по умолчанию, поскольку они требуют защиты как прямых, так и косвенных идентификаторов (а не только прямых). Принципы GDPR Data Protection by Design и по умолчанию, воплощенные в псевдонимизации, требуют защиты как прямые, так и косвенные идентификаторы, чтобы на личные данные нельзя было ссылаться (или повторно идентифицировать) через Эффект мозаики без доступа к «дополнительной информации», которая хранится отдельно у контролера. Поскольку для повторной идентификации требуется доступ к отдельно хранимой «дополнительной информации», отнесение данных к конкретному субъекту данных может быть ограничено контролером только в законных целях.

Правовая защита данных в США

Существующие правила конфиденциальности обычно защищают информацию, которая была изменена, поэтому данные считаются анонимными или обезличенными. Для финансовой информации Федеральная торговая комиссия разрешает его обращение, если оно деидентифицировано и агрегировано.[2] В Закон Грэмма Лича Блайли (GLBA), согласно которому финансовые учреждения предоставляют потребителям возможность отказаться обмена информацией с третьими сторонами, не распространяется на обезличенные данные, если информация является совокупной и не содержит личных идентификаторов, поскольку эти данные не рассматриваются как личная информация.[2]

Образовательные записи

Смотрите также: Закон о семейных правах на образование и неприкосновенность частной жизни

Что касается университетских данных, то власти как на уровне штата, так и на федеральном уровне продемонстрировали осведомленность о проблемах конфиденциальность в образовании и отвращение к раскрытию информации учреждениями. В Департамент образования США предоставил руководство по дискурсу данных и идентификации, инструктируя образовательные учреждения, чтобы они были чувствительны к риску повторной идентификации анонимных данных путем перекрестных ссылок с вспомогательными данными, чтобы минимизировать объем данных в общественном достоянии за счет уменьшения публикации справочной информации о студентов и институциональный персонал, а также быть последовательными в процессах деидентификации.[3]

Медицинские записи

Смотрите также: Медицинское страхование Портативность и Акт об ответственности

Медицинская информация пациентов становятся все более доступными в Интернете на бесплатных и общедоступных платформах, таких как HealthData.gov и Пациентыпри поддержке правительства открытые данные политики и обмен данными инициативы, инициированные частным сектором. Хотя такой уровень доступности дает много преимуществ, опасения относительно дискриминация и конфиденциальность была повышена.[4] Защиты на медицинские записи и данные потребителей из аптеки сильнее по сравнению с другими видами потребительских данных. В Медицинское страхование Портативность и Акт об ответственности (HIPAA) защищает конфиденциальность идентифицируемых данных о здоровье, но разрешает раскрытие информации третьим лицам в случае деидентификации. Кроме того, он требует, чтобы пациенты получали уведомления о нарушениях, если существует более чем низкая вероятность того, что информация о пациенте была раскрыта или использована ненадлежащим образом без достаточного смягчения ущерба для него или нее.[5] Вероятность повторной идентификации является фактором, определяющим вероятность того, что информация о пациенте была скомпрометирована. Обычно аптеки продают обезличенную информацию сбор данных компании, которые в свою очередь продают фармацевтические компании.[2]

Были приняты законы штата, запрещающие интеллектуальный анализ данных медицинской информации, но они были отменены федеральными судами в штатах Мэн и Нью-Гэмпшир на основании Первой поправки. Другой федеральный суд по другому делу использовал слово «иллюзорное» для описания опасений по поводу конфиденциальности пациентов и не признал риски повторной идентификации.[2]

Биопробы

Уведомление о предлагаемых правилах, опубликованное Общие правящие агентства в сентябре 2015 года общий термин «человек» в исследованиях был расширен и теперь включает биопробы, или материалы, взятые из человеческого тела - кровь, моча, ткани и т. д. Это требует, чтобы исследователи, использующие биологические образцы, следовали более строгим требованиям к проведению исследований с участием людей. Обоснованием этого является повышенный риск повторной идентификации биопрепаратов.[6] Окончательные изменения подтвердили это положение.[7]

Усилия по повторной идентификации

Было предпринято значительное количество успешных попыток повторной идентификации в различных областях. Даже если непрофессионалам нелегко нарушить анонимность, как только шаги для этого раскрыты и изучены, нет необходимости в знаниях более высокого уровня для доступа к информации в база данных. Иногда техническая экспертиза даже не требуется, если совокупность имеет уникальную комбинацию идентификаторов.[2]

Медицинские записи

В середине 1990-х годов государственное агентство в Массачусетс Вызванная Групповая страховая комиссия (GIC), которая приобрела медицинскую страховку для сотрудников штата, решила бесплатно предоставить записи о посещениях больниц любому исследователю, который запросил данные. GIC заверила, что конфиденциальность пациента не вызывает беспокойства, поскольку она удалила такие идентификаторы, как имя, адреса, номера социального страхования. Однако такая информация, как почтовые индексы, дата рождения и пол, осталась нетронутой. Заверения GIC были подкреплены тогдашним губернатором Массачусетса Уильямом Велдом. Латанья Суини, будучи в то время аспирантом, решила выбрать записи губернатора в данных GIC. Объединив данные GIC с базой данных избирателей города Кембридж, которую она приобрела за 20 долларов, запись губернатора Уэлда была легко обнаружена.[8]

В 1997 году исследователь успешно деанонимизировал медицинские записи, используя базы данных избирателей.[2]

В 2001 году профессор Латанья Суини снова успешно сопоставила анонимные записи о посещениях больниц в штате Вашингтон с отдельными лицами, использующими записи голосования штата в 43% случаев.[9]

Существуют существующие алгоритмы, используемые для повторной идентификации пациента по рецептурным лекарствам.[2]

Потребительские привычки и обычаи

Два исследователя из Техасский университет, Арвинд Нараянан и профессор Виталий Шматиков смогли повторно идентифицировать некоторую часть анонимных данных рейтинга фильмов Netflix с отдельными потребителями на веб-сайте потоковой передачи.[10][11][12] Данные были опубликованы Netflix 2006 после деидентификации, которая заключалась в замене отдельных имен случайными числами и перемещении личных данных. Два исследователя деанонимизировали некоторые данные, сравнив их с оценками фильмов пользователей неанонимных IMDb (Internet Movie Database). Было обнаружено, что для идентификации подписчика требуется очень мало информации из базы данных.[2] В итоговой исследовательской работе были приведены поразительные откровения о том, насколько легко повторно идентифицировать пользователей Netflix. Например, простое знание данных только о двух фильмах, просмотренных пользователем, включая точную оценку и дату выставления оценки, плюс-минус три дня, позволяет добиться 68% успеха повторной идентификации.[8]

В 2006 году после AOL опубликовал поисковые запросы своих пользователей, данные, которые были анонимны до публичного выпуска, Нью-Йорк Таймс Репортеры успешно провели повторную идентификацию людей, взяв группы поисков, выполненных анонимными пользователями.[2] AOL попыталась скрыть идентифицирующую информацию, включая имена пользователей и IP-адреса, но заменила их уникальными идентификационными номерами, чтобы сохранить полезность этих данных для исследователей. После публикации блоггеры внимательно изучали данные, либо пытаясь идентифицировать конкретных пользователей с этим контентом, либо указывать на развлекательные, удручающие или шокирующие поисковые запросы, примеры которых включают «как убить свою жену», «депрессия и медицинские оставить "" фотографии автокатастроф ". Два репортера, Майкл Барбаро и Том Зеллер, смогли выследить 62-летнюю вдову по имени Тельма Арнольд по распознаванию ключей к личности пользователя 417729 в ​​историях поиска. Арнольд признал, что она была автором обысков, подтвердив, что повторная идентификация возможна.[8]

Данные о местоположении

Данные о местоположении - ряды географических положений во времени, которые описывают местонахождение и передвижения человека - представляют собой класс персональных данных, анонимность которых особенно сложно сохранить. Местоположение показывает повторяющиеся посещения часто посещаемых мест повседневной жизни, таких как дом, работа, магазины, здравоохранение или определенные схемы свободного времени.[13] Удаление только личности человека из данных о местоположении не удалит идентифицируемые закономерности, такие как ритмы поездок, спальные места или рабочие места. Сопоставляя координаты с адресами, данные о местоположении легко повторно идентифицировать[14] или соотнесены с контекстами частной жизни человека. Потоки информации о местоположении играют важную роль в восстановлении личных идентификаторов из данных смартфона, к которым имеют доступ приложения.[15]

Судебные решения

В 2019 году профессор Керстин Ноэль Вокингер и д-р Урс Якоб Мюлематтер, два исследователя из Цюрихский университет, проанализировали кейсы Федеральный верховный суд Швейцарии оценить, какие фармацевтические компании и какие медицинские препараты были вовлечены в судебные иски против Федеральное управление общественного здравоохранения (FOPH) о ценовых решениях на медицинские препараты. Как правило, вовлеченные частные стороны (например, фармацевтические компании) и информация, раскрывающая частные лица (например, названия лекарств), анонимны в судебных решениях Швейцарии. Исследователям удалось повторно идентифицировать 84% соответствующих анонимных случаев Федеральный верховный суд Швейцарии путем ссылки на информацию из общедоступных баз данных.[16][17] Это достижение было освещено в СМИ, и началась дискуссия о том, следует ли и как анонимизировать судебные дела.[18][19]

Обеспокоенность и последствия

Исследование 2000 года показало, что 87 процентов населения США можно идентифицировать, используя комбинацию их пола, даты рождения и почтовый индекс. Другие не считают повторную идентификацию серьезной угрозой и называют это «мифом»; они утверждают, что сочетание почтового индекса, даты рождения и пола является редким или частично полным, например, только год и месяц рождения без даты или название округа вместо конкретного почтового индекса, таким образом, существует риск такого повторного идентификация снижается во многих случаях. Эти примеры несанкционированной повторной идентификации не требовали доступа к отдельно хранимой «дополнительной информации», которая находилась под контролем контроллера данных, как теперь требуется для псевдонимизации в соответствии с GDPR.

Лица, чьи данные повторно идентифицируются, также подвергаются риску того, что их информация с привязкой к ним будет продана организациям, которым они не хотят владеть частной информацией о своих финансах, здоровье или предпочтениях. Публикация этих данных может вызвать беспокойство, стыд или смущение. Как только конфиденциальность человека была нарушена в результате повторной идентификации, будущие нарушения становятся намного проще: после установления связи между одним фрагментом данных и реальной личностью человека любая связь между данными и анонимной идентичностью нарушает анонимность человек.[2]

Повторная идентификация может подвергнуть компании, обязавшиеся обеспечить анонимность, повышенной ответственности за заключение контрактов или деликт и заставлять их нарушать их политику конфиденциальности, передавая информацию третьим лицам, которые могут идентифицировать пользователей после повторной идентификации. Они не только нарушают внутреннюю политику, но и учреждения могут нарушать законы штата и федеральные законы, такие законы, касающиеся финансовой конфиденциальности или медицинская конфиденциальность.[2]

средства защиты

Для снижения рисков повторной идентификации было предложено несколько предложений:

  • Более высокие стандарты и единообразное определение деидентификации при сохранении полезности данных: определение деидентификации должно уравновешивать защиту конфиденциальности для снижения риска повторной идентификации с отказом компаний удалять данные [20]
  • Повышенная защита конфиденциальности анонимной информации [2]
  • Повышенная безопасность баз данных, хранящих анонимную информацию. [2]
  • Строгий запрет на злонамеренную повторную идентификацию, принятие более широкого законодательства о борьбе с дискриминацией и конфиденциальности, которое обеспечивает защиту конфиденциальности, а также поощряет участие в проектах и ​​мероприятиях по обмену данными, а также установление единых стандартов защиты данных в академических сообществах, таких как научное сообщество, чтобы минимизировать нарушения конфиденциальности [21]
  • Создание политик раскрытия данных: обеспечение точности риторики деидентификации, составление контрактов, запрещающих попытки повторной идентификации и распространение конфиденциальной информации, создание анклавов данных и использование стратегий на основе данных для соответствия требуемым стандартам защиты до уровня риск.[22]
  • Реализация Дифференциальная конфиденциальность по запрошенным наборам данных
  • Генерация Синтетические данные который демонстрирует статистические свойства исходных данных, не позволяя идентифицировать реальных людей

Несмотря на то, что настоятельно рекомендуется ввести полный запрет на повторную идентификацию, его соблюдение будет затруднено. Тем не менее, у законодателей есть способы бороться с попытками повторной идентификации и наказывать их, если и когда они обнаруживаются: сочетание запрета с более суровыми санкциями и более строгим контролем со стороны властей. Федеральная торговая комиссия и Федеральное Бюро Расследований; предоставить жертвам повторной идентификации право на иск против тех, кто их повторно идентифицирует; и обязать аудит программного обеспечения для людей, которые используют и анализируют анонимные данные. Небольшой запрет на повторную идентификацию также может быть наложен на доверенных получателей определенных баз данных, таких как правительственные сборщики данных или исследователи. Этот запрет будет намного проще обеспечить, и он может помешать повторной идентификации.[8]

Примеры деанонимизации

  • "Исследователи из Массачусетский технологический институт и Католический университет Лувенав Бельгии проанализировали данные о 1,5 миллионах пользователей мобильных телефонов в небольшой европейской стране за 15 месяцев и обнаружили, что всего четырех точек отсчета с довольно низким пространственным и временным разрешением было достаточно, чтобы однозначно идентифицировать 95 процентов из них. Другими словами, чтобы извлечь полную информацию о местоположении одного человека из «анонимного» набора данных о более чем миллиона человек, все, что вам нужно сделать, это поместить его или ее в пределах нескольких сотен ярдов от передатчика мобильного телефона, иногда в течение часа, четыре раза в год. Несколько сообщений в Twitter, вероятно, предоставят всю необходимую информацию, если они содержат конкретную информацию о местонахождении человека ".[23]
  • «Обмен данными о последовательности коротких тандемных повторов на Y-хромосоме и запрос баз данных развлекательной генетической генеалогии. Показано, что комбинация фамилии с другими типами метаданных, такими как возраст и состояние, может использоваться для идентификации человека ... "[24]

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ Ричардсон, Виктор; Милам, Салли; Крайслер, Дениз (апрель 2015 г.). «Является ли совместное использование деидентифицированных данных законным? Состояние законов о конфиденциальности общественного здравоохранения и их взаимодействие с методами ограничения статистического раскрытия информации». Журнал права, медицины и этики. 43 (1_suppl): 83–86. Дои:10.1111 / jlme.12224. HDL:2027.42/111074. ISSN 1073-1105. PMID 25846173.
  2. ^ а б c d е ж грамм час я j k л м Портер, Кристина (2008). «Конституционные и нормативные требования: деидентифицированные данные и интеллектуальный анализ данных третьих лиц: риск повторной идентификации личной информации». Журнал Шидлера Вашингтонского университета по праву, торговле и технологиям. HDL:1773.1/417.
  3. ^ Пельц, Ричард (2009). «За последней границей:« пострасовая »Америка? Обязанности граждан: от башни из слоновой кости до стеклянного дома: доступ к« деидентифицированным »записям о приеме в государственные университеты для изучения позитивных действий». Гарвардский журнал о расовой и этической справедливости.
  4. ^ Хоффман, Шарона (2015). «Гражданская наука: закон и этика публичного доступа к большим медицинским данным». Журнал Berkeley Technology Law Journal. Дои:10.15779 / Z385Z78.
  5. ^ Гринберг, Елена (2016). «Последние изменения в делах: рост признания« риска причинения вреда »как травмы, достаточной для того, чтобы иметь право участвовать в коллективных делах о нарушении медицинских данных». Американский журнал права и медицины. 42 (1): 210–4. Дои:10.1177/0098858816644723. PMID 27263268.
  6. ^ Гроден, Саманта; Мартин, Лето; Меррилл, Ребекка (2016). «Предлагаемые изменения к общему правилу: противостояние между правами пациентов и научными достижениями?». Журнал закона о здоровье и биологических науках.
  7. ^ 24 C.F.R. § .104 2017.
  8. ^ а б c d Ом, Пол (2010). «Нарушенные обещания конфиденциальности: ответ на неожиданный отказ анонимности». UCLA Law Review.
  9. ^ Суини Л. Только ты, твой врач и многие другие могут знать. Технологические науки. 2015092903. 25 сентября 2015 г.
  10. ^ Роуз, Маргарет. «деанонимизация (деанонимизация)». WhatIs.com. Получено 19 января 2014.
  11. ^ Нараянан, Арвинд; Шматиков, Виталий. «Надежная деанонимизация больших разреженных наборов данных» (PDF). Получено 19 января 2014.
  12. ^ Нараянан, Арвинд; Шматиков, Виталий (22 ноября 2007 г.). «Как нарушить анонимность набора данных Netflix Prize». arXiv:cs / 0610105.
  13. ^ Фрич, Лотар (2008), «Профилирование и услуги на основе местоположения (LBS)», Профилирование европейского гражданина, Springer, Нидерланды, стр. 147–168, Дои:10.1007/978-1-4020-6914-7_8, ISBN 978-1-4020-6913-0
  14. ^ Роше, Люк; Hendrickx, Julien M .; де Монжуа, Ив-Александр (23.07.2019). «Оценка успеха повторной идентификации в неполных наборах данных с использованием генеративных моделей». Nature Communications. 10 (1): 3069. Bibcode:2019НатКо..10.3069R. Дои:10.1038 / s41467-019-10933-3. ISSN 2041-1723. ЧВК 6650473. PMID 31337762.
  15. ^ Фрич, Лотар; Момен, Нурул (2017). Производные частичные удостоверения, созданные на основе разрешений приложения. Gesellschaft für Informatik, Бонн. ISBN 978-3-88579-671-8.
  16. ^ Вокингер / Мюлематтер, Керстин Ноэль / Урс Якоб (2 сентября 2019 г.). "Identifikation von Gerichtsurteilen durch" Linkage "von Daten (banken)". Джаслеттер (990).
  17. ^ Vokinger / Mühlematter, Kerstin Noëlle / Urs Jacob. "Re-Identifikation von Gerichtsurteilen durch" Linkage "von Daten (banken)".
  18. ^ Чендлер, Саймон (4 сентября 2019 г.). «Исследователи используют большие данные и искусственный интеллект для устранения правовой конфиденциальности». Forbes. Получено 10 декабря 2019.
  19. ^ "SRF Tagesschau". SRF Швейцарское радио и телевидение. 2 сентября 2019 г.. Получено 10 декабря 2019.
  20. ^ Лагос, Янни. 2014. «Симпозиум: Извлечение личного из данных: осмысление деидентификации». Обзор Закона Индианы. Проверено 26 марта 2017 года.
  21. ^ Ан, Седжин. 2015. «Комментарий: В любом случае, чей это геном ?: Повторная идентификация и защита конфиденциальности в общественной и совместной геномике». Обзор закона Сан-Диего. Проверено 26 марта 2017 года.
  22. ^ Рубинштейн, Ира С., и Харцог, Вудро. 2016. «Анонимизация и риск» Вашингтонское юридическое обозрение. Проверено 26 марта 2017 года.
  23. ^ Хардести, Ларри. «Насколько сложно« деанонимизировать »данные мобильного телефона?». Новости MIT. Получено 14 января 2015.
  24. ^ Мелисса Гимрек; Эми Л. МакГуайр; Дэвид Голан; Эран Гальперин; Янив Эрлих (18 января 2013 г.), «Идентификация личных геномов по фамилии», Наука, 339 (6117): 321–4, Bibcode:2013Наука ... 339..321Г, Дои:10.1126 / SCIENCE.1229566, ISSN 0036-8075, PMID 23329047, Викиданные Q29619963

дальнейшее чтение