Mało kogo ominęły przepastne artykuły na temat RODO i przeróżnych, często przerażających sankcji za jej nieprzestrzeganie. Niewielu za to zagłębia się w takie istotne szczegóły, jak znacznie anonimizacji czy retencji, które pozwalają uniknąć tych wyżej wspomnianych sankcji oraz znacząco ułatwić pracę deweloperów. Z tego też względu postanowiliśmy w przystępny sposób wyjaśnić, czym są anonimizacja i retencja danych osobowych oraz pokazać, dlaczego ich właściwe wykonanie ma takie znaczenie w procesie wytwarzania oprogramowania. Dzisiaj na warsztat bierzemy anonimizację.
Czym jest anonimizacja?
Anonimizacja to proces pozwalający na trwałe usunięcie powiązań między danymi osobowymi, a osobą, której dotyczą. W ten sposób informacje, które przed anonimizacją były danymi osobowymi, przestają nimi być.
Jak to wygląda w praktyce?
Powyższa definicja staje się mniej zagmatwana jeśli wesprzemy ją przykładem. Wyobraźmy sobie np. Supermana – komiksowego bohatera pochodzącego z Kryptonu, który chce ukryć swoją tożsamość i wtopić się w tłum.
| Nazwa | Superman |
| Zawód | Bohater |
| Pochodzenie | Krypton |
Podczas procesu anonimizacji Superman wchodzi do budki telefonicznej, zakłada okulary, tweedowy garnitur i staje się w tym momencie Clarkiem Kentem, reporterem z Kansas.
| Nazwa | Clark Kent |
| Zawód | Reporter |
| Pochodzenie | Kansas, USA |
W procesie anonimizacji dane Supermana zamieniły się na dane Clarka Kenta, co więcej nie ma żadnego powiązania między tymi dwiema osobami. To dane fikcyjne, które mogą być bezpiecznie wykorzystywane np. na środowiskach testowych.
Powyższy przykład obrazuje, na czym polega sam proces anonimizacji. Zastanówmy się teraz, dlaczego ważne jest, żeby anonimizacja była dobrej jakości.
Nieodwracalność
Fundamentem anonimizacji jest jej nieodwracalność. Na podstawie zanonimizowanych danych nigdy nie powinniśmy dociec, jak wyglądały dane oryginalne. Współpracownicy Clarka nie powinni odkryć jego prawdziwej tożsamości.
Kiedy zbiór danych poddajemy anonimizacji, to zazwyczaj zmianie ulega jedynie fragment danych. Musimy jednak zadbać o to, aby dane niezanonimizowane nie pozwoliły na odwrócenie procesu anonimizacji dla całego zbioru. W naszym przykładzie nie musielibyśmy zmieniać ulubionego koloru Supermana. Jeżeli jednak nie anonimizujemy jego pochodzenia, to z pewnością wzbudzimy sensację.
Realność
Istotną miarą jakościową anonimizacji jest też jej realność i to, jak dobrze odwzorowuje rzeczywistość. Jeżeli Superman i wszystkie inne osoby w zbiorze danych zostaną zanonimizowane w następujący sposób:
| Nazwa | X |
| Zawód | Y |
| Pochodzenie | Z |
to nie mamy wątpliwości, że proces jest nieodwracalny, jednak jego przydatność jest wątpliwa. Pan X nie wygląda na człowieka z krwi i kości, a charakter danych oryginalnych nie został zachowany. Długości nazw nie zostały zachowane, a same dane wyglądają na niewiarygodne i wszystkie osoby nazywają się tak samo. W przypadku systemów informatycznych tester wykorzystując takie dane miałby sporo problemów, nie byłby w stanie nawet rozróżnić osób.
Powtarzalność
Kolejną cechą dobrej anonimizacji jest jej powtarzalność. Anonimizując zbiór danych chcemy mieć pewność, że za każdym razem zbiór danych zostanie zanonimizowany w taki sam sposób. Chcemy, aby Superman zawsze stawał się Clarkiem Kentem, niezależnie czy jest to pierwsza, czy dziesiąta anonimizacja. Jest to szczególnie ważne z punktu widzenia Quality Assurance. Testerzy często tworzą przypadki testowe opierając się na konkretnych danych. Gdybyśmy je zmieniali za każdym razem, z pewnością praca testera byłaby trudniejsza!
Zintegrowane systemy
Dzisiejszy świat informatyki to systemy połączone. Prawie żadna aplikacja nie jest samotną wyspą. Systemy łączą się ze sobą, wymieniają danymi, korzystają ze swoich usług. Z tego też względu podchodząc do anonimizacji, musimy myśleć o procesie nie dla jednego, ale dla wielu systemów na raz. Wyzwaniem jest, aby zanonimizowane dane były spójne w całym ekosystemie. Oznacza to, że jeżeli Daily Planet (miejsce pracy Clarka) posiada system kadrowy oraz bloga, to w obu tych aplikacjach Superman stanie się Kentem.
Wydajność
Ostatnim z mojego punktu widzenia, kluczowym parametrem mającym wpływ na jakość anonimizacji jest wydajność. Systemy informatyczne przetwarzają olbrzymie zbiory danych liczonych w gigabajtach czy terabajtach. Anonimizacja takich baz danych może być czasochłonna w związku z czym musimy zapewnić nie tylko bezpieczeństwo, ale również szybkość procesu anonimizacji. Jedną z rzeczy, którą nauczył się Superman po przybyciu na Ziemię, jest to, że czas to pieniądz. To powiedzenie jest jeszcze bardziej prawdziwe w przypadku nowoczesnego IT.
Wszystkich zainteresowanych tematem retencji danych zapraszam do przeczytania kolejnego mojego artykułu, który planuję opublikować już niedługo.
Artur Żórawski, Founder&CTO Wizards