Las tecnologías PET son un conjunto de medidas técnicas que utilizan diversos enfoques para la protección de la privacidad. El acrónimo PET viene de los términos en inglés “Privacy Enhancing Technologies” que se pueden traducir como “tecnologías de mejora de la privacidad”.
De acuerdo con la Agencia de la Unión Europea para la Ciberseguridad (ENISA)
este tipo de sistemas protege la privacidad mediante:
- La eliminación o reducción de datos personales.
- Evitando el procesamiento innecesario y/o no deseado de datos personales.
Todo ello, sin perder la funcionalidad del sistema de información. Es decir, gracias a ellas se puede utilizar datos que de otra manera permanecerían sin explotar, ya que limita los riesgos de revelación de datos personales o protegidos, cumpliendo con la legislación vigente.
Relación entre utilidad y privacidad en datos protegidos
Para comprender la importancia de las tecnologías PET, es necesario abordar la relación que existe entre utilidad y privacidad del dato. La protección de datos de carácter personal siempre supone pérdida de utilidad, bien porque limita el uso de los datos o porque implica someterles a tantas transformaciones para evitar identificaciones que pervierte los resultados. La siguiente gráfica muestra cómo a mayor privacidad, menor es la utilidad de los datos.
Las técnicas PET permiten alcanzar un compromiso entre privacidad y utilidad más favorable. No obstante, hay que tener en cuenta que siempre existirá cierta limitación de la utilidad cuando explotamos datos protegidos.
Técnicas PET más populares
Para aumentar la utilidad y poder explotar datos protegidos limitando los riesgos, es necesario aplicar una serie de técnicas PET. El siguiente esquema, recoge algunas de las principales:
Como veremos a continuación, estas técnicas abordan distintas fases del ciclo de vida de los datos.
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Antes de la explotación de los datos: anonimización
La anonimización consiste en transformar conjuntos de datos de carácter privado para que no se pueda identificar a ninguna persona. De esta forma, ya no les aplica el Reglamento General de Protección de Datos (RGPD).
Es importante garantizar que la anonimización se ha realizado de forma efectiva, evitando riesgos que permitan la reidentificación a través de técnicas como la vinculación (identificación de un individuo mediante el cruzado de datos), la inferencia (deducción de atributos adicionales en un dataset), la singularización (identificación de individuos a partir de los valores de un registro) o la composición (pérdida de privacidad acumulada debida a la aplicación reiterada de tratamientos). Para ello, es recomendable combinar varias técnicas, las cuales se pueden agrupar en tres grandes familias:
- Aleatorización: supone modificar los datos originales al introducir un elemento de azar. Esto se logra añadiendo ruido o variaciones aleatorias a los datos, de manera que se preserven patrones generales y tendencias, pero se haga más difícil la identificación de individuos.
- Generalización: consiste en reemplazar u ocultar valores específicos de un conjunto de datos por valores más amplios o menos precisos. Por ejemplo, en lugar de registrar la edad exacta de una persona, se podría utilizar un rango de edades (como 35-44 años).
- Supresión: implica eliminar completamente ciertos datos del conjunto, especialmente aquellos que pueden identificar a una persona de manera directa. Es el caso de los nombres, direcciones, números de identificación, etc.
Puedes profundizar sobre estos tres enfoques generales y las diversas técnicas que los integran en la guía práctica “ Introducción a la anonimización de datos: técnicas y casos prácticos ”. También recomendamos la lectura del artículo malentendidos comunes en la anonimización de datos .
2. Protección de datos en uso
En este apartado se abordan técnicas que salvaguardan la privacidad de los datos durante la aplicación de tratamientos de explotación.
- Cifrado homomórfico: es una técnica de criptografía que permite realizar operaciones matemáticas sobre datos cifrados sin necesidad de descifrarlos primero. Por ejemplo, un cifrado será homomórfico si se cumple que, si se cifran dos números y se realiza una suma en su forma cifrada, el resultado cifrado, al ser descifrado, será igual a la suma de los números originales.
- Computación Segura Multipartita (Secure Multiparty Computation o SMPC): es un enfoque que permite que múltiples partes colaboren para realizar cálculos sobre datos privados sin revelar su información a los demás participantes. Es decir, permite que diferentes entidades realicen operaciones conjuntas y obtengan un resultado común, mientras mantienen la confidencialidad de sus datos individuales.
- Aprendizaje distribuido: tradicionalmente, los modelos de machine learning aprenden de forma centralizada, es decir, requieren reunir todos los datos de entrenamiento procedentes de múltiples fuentes en un único conjunto de datos a partir del cual un servidor central elabora el modelo que se desea. En el caso del aprendizaje distribuido, los datos no se concentran en un solo lugar, sino que permanecen en diferentes ubicaciones, dispositivos o servidores. En lugar de trasladar grandes cantidades de datos a un servidor central para su procesamiento, el aprendizaje distribuido permite que los modelos de machine learning se entrenen en cada una de estas ubicaciones, integrando y combinando los resultados parciales para obtener un modelo final.
- Computación confidencial y entornos de computación de confianza (Trusted Execution Environments o TEE): la computación confidencial se refiere a un conjunto de técnicas y tecnologías que permiten procesar datos de manera segura dentro de entornos de hardware protegidos y certificados, conocidos como entornos de computación de confianza.
- Datos sintéticos: son datos generados artificialmente que imitan las características y patrones estadísticos de datos reales sin representar a personas o situaciones específicas. Reproducen las propiedades relevantes de los datos reales, como distribución, correlaciones y tendencias, pero sin información que permita identificar a individuos o casos específicos. Puedes aprender más sobre este tipo de datos en el informe Datos sintéticos: ¿Qué son y para qué se usan? .
3. Acceso, comunicación y almacenamiento
Las técnicas PET no solo abarcan la explotación de los datos. Entre ellas también encontramos procedimientos dirigidos a asegurar el acceso a recursos, la comunicación entre entidades y el almacenamiento de datos, garantizando siempre la confidencialidad de los participantes. Algunos ejemplos son:
Técnicas de control de acceso
- Recuperación Privada de Información (Private information retrieval o PIR): es una técnica criptográfica que permite a un usuario consultar una base de datos o servidor sin que este último pueda saber qué información está buscando el usuario. Es decir, asegura que el servidor no conozca el contenido de la consulta, preservando así la privacidad del usuario.
- Credenciales Basadas en Atributos con Privacidad (Privacy-Attribute Based Credentials o P-ABC): es una tecnología de autenticación que permite a los usuarios demostrar ciertos atributos o características personales (como la mayoría de edad o la ciudadanía) sin revelar su identidad. En lugar de mostrar todos sus datos personales, el usuario presenta solo aquellos atributos necesarios para cumplir con los requisitos de la autenticación o autorización, manteniendo así su privacidad.
- Prueba de conocimiento cero (Zero-Knowledge Proof o ZKP): es un método criptográfico que permite a una parte demostrar a otra que posee cierta información o conocimiento (como una contraseña) sin revelar el propio contenido de ese conocimiento. Este concepto es fundamental en el ámbito de la criptografía y la seguridad de la información, ya que permite la verificación de información sin la necesidad de exponer datos sensibles.
Técnicas de comunicaciones
- Cifrado extremo a extremo (End to End Encryption o E2EE): esta técnica protege los datos mientras se transmiten entre dos o más dispositivos, de forma que solo los participantes autorizados en la comunicación pueden acceder a la información. Los datos se cifran en el origen y permanecen cifrados durante todo el trayecto hasta que llegan al destinatario. Esto significa que, durante el proceso, ningún individuo u organización intermediaria (como proveedores de internet, servidores de aplicaciones o proveedores de servicios en la nube) puede acceder o descifrar la información. Una vez que llegan a destino, el destinatario es capaz de descifrarlos de nuevo.
- Protección de información de Red (Proxy & Onion Routing): un proxy es un servidor intermediario entre el dispositivo de un usuario y el destino de la conexión en internet. Cuando alguien utiliza un proxy, su tráfico se dirige primero al servidor proxy, que luego reenvía las solicitudes al destino final, permitiendo el filtrado de contenidos o el cambio de direcciones IP. Por su parte, el método Onion Routing protege el tráfico en internet a través de una red distribuida de nodos. Cuando un usuario envía información usando Onion Routing, su tráfico se cifra varias veces y se envía a través de múltiples nodos, o "capas" (de ahí el nombre "onion", que significa "cebolla" en inglés).
Técnicas de almacenamiento
- Almacenamiento garante de la confidencialidad (Privacy Preserving Storage o PPS): su objetivo es proteger la confidencialidad de los datos en reposo e informar a los custodios de los datos de una posible brecha de seguridad, utilizando técnicas de cifrado, acceso controlado, auditoría y monitoreo, etc.
Estos son solo algunos ejemplos de tecnologías PET, pero hay más familias y subfamilias. Gracias a ellas, contamos con herramientas que nos permiten extraer valor de los datos de forma segura, garantizando la privacidad de los usuarios. Datos que pueden ser de gran utilidad en múltiples sectores, como la salud, el cuidado del medio ambiente o la economía.
