• Home
• Nieuws

Testen en analyseren zonder toegang tot herleidbare gegevens in de ICT-branche

Geplaatst door CorporatieMedia op Tuesday 4 June 2024

In de ICT-branche, waar gegevensbeveiliging en privacy van het grootste belang zijn, is het testen en analyseren van systemen, software of algoritmen zonder toegang tot herleidbare gegevens een veelvoorkomend concept. Dit staat bekend als “privacyvriendelijke” of “geanonimiseerde” testen. Deze methoden stellen organisaties in staat om hun processen te optimaliseren en tegelijkertijd de privacy van individuen te waarborgen. Hieronder bespreken we enkele belangrijke benaderingen die worden toegepast:

Synthetische gegevens
Synthetische gegevens zijn kunstmatig gegenereerde datasets die dezelfde statistische eigenschappen en patronen hebben als echte gegevens, maar geen daadwerkelijke persoonlijke informatie bevatten.

• Voordelen: Synthetische gegevens stellen je in staat om realistische tests uit te voeren zonder privacyrisico’s.
• Toepassingen: Ontwikkelaars gebruiken ze vaak bij het ontwikkelen en testen van nieuwe software of systemen die real-world scenario’s vereisen.

DataFactory is dé complete suite voor het bewerken van privacy- of concurrentiegevoelige data voor gebruik buiten de productieomgeving. Met DataFactory kunt u data anonimiseren, pseudonimiseren en subsetten. Het resultaat? Een representatieve dataset die u veilig en compliant aan de GDPR kunt gebruiken voor test- en analysedoeleinden, opleidingen of demo’s.

Wil je graag meer weten over de DataFactory? Vraag hieronder dan meer informatie aan en vraag meteen een demo aan.

Meer informatie aanvragen

Vraag een demo aan

Pseudonimisering
Pseudonimisering houdt in dat herleidbare persoonlijke informatie wordt vervangen door pseudoniemen of unieke identificatoren.

• Voordelen: Deze techniek maakt analyses en tests mogelijk zonder directe toegang tot persoonlijke gegevens, wat privacyschendingen vermindert.
• Toepassingen: Pseudonimisering biedt nut in omgevingen waar gegevens regelmatig worden geanalyseerd, zoals klinische onderzoeken of klantgedraganalyses.

Differential Privacy
Differential Privacy is een techniek waarbij ruis of willekeurige ruis aan de gegevens wordt toegevoegd voordat ze worden geanalyseerd.

• Voordelen: Ruis toevoegen beschermt individuele gegevens en behoudt tegelijkertijd algemene trends en inzichten.
• Toepassingen: Deze techniek wordt vaak toegepast in situaties waar grote datasets worden geanalyseerd, zoals in marktonderzoeken of big data-analyses.

Data-masking
Data-masking houdt in dat specifieke delen van de gegevens, zoals namen en adressen, worden gemaskeerd of vervormd terwijl de structurele en relationele eigenschappen behouden blijven.

• Voordelen: Hierdoor kunnen systemen en software worden getest zonder dat gevoelige informatie zichtbaar is.
• Toepassingen: Data-masking is nuttig bij het testen van interne systemen of bij het delen van gegevens met derde partijen voor analyse.

Geaggregeerde analyses
Geaggregeerde analyses worden uitgevoerd op gegroepeerde gegevens, waarbij individuele gegevenspunten worden samengevoegd om gemiddelden of statistieken te berekenen.

• Voordelen: Deze aanpak helpt bij het identificeren van trends en patronen zonder dat individuele gegevens worden blootgelegd.
• Toepassingen: Dit is vooral nuttig in sectoren zoals gezondheidszorg en financiën, waar inzicht in algemene trends van groot belang is.

Homomorfische encryptie
Homomorfische encryptie maakt het mogelijk om gegevens te analyseren terwijl ze versleuteld blijven.

• Voordelen: Zelfs tijdens de analyse worden de gegevens niet gedecodeerd, waardoor de privacy en beveiliging maximaal worden gewaarborgd.
• Toepassingen: Deze techniek is ideaal voor uiterst gevoelige gegevens, zoals in de juridische sector of bij financiële transacties.

Lees ook: Veilig testen en analyseren van data in de retail

Het doel van deze privacyvriendelijke benaderingen is om waardevolle inzichten uit gegevens te halen zonder de privacy van individuen in gevaar te brengen. Bij het kiezen van de juiste benadering is het belangrijk om zorgvuldig te overwegen welke methode het beste past bij jouw specifieke situatie en om te zorgen voor naleving van de relevante privacywetgeving. Het implementeren van deze technieken helpt niet alleen bij het beschermen van gevoelige informatie, maar versterkt ook het vertrouwen van klanten en partners in jouw organisatie.

Bron: EntrD, Foto: Shutterstock