Qu’est-ce que l’anonymisation des données ?
La protection des données à caractère personnel est devenue une exigence réglementaire forte applicable à toute entreprise depuis mai 2018. La mise en conformité obligatoire avec le Règlement Européen sur la Protection des Données (RGPD) évite les éventuelles sanctions (jusqu’à 20 millions d’euros ou 4% du chiffre d’affaires mondial) et une dégradation du business (par fuite de données ou mauvaise réputation). Les entreprises ont été amenées à trouver des solutions pour sécuriser les données sensibles qu’elles détiennent.
L’anonymisation des données s’appuie sur plusieurs volets :
- La politique de sécurité de l’entreprise (données de production),
- La cartographie des données sensibles,
- Le maintien de l’intégrité et de la cohérence des données intra/inter-applications ainsi que les techniques de cryptage des données jugées sensibles.
L’anonymisation des données est définie par l’usage et intervient à plusieurs niveaux :
- Protection du stockage des données: export des données de la production vers les environnements hors production pour des besoins de test,
- Protection de la diffusion des rapports analytiques: export des données de la production vers un data lake ou un data warehouse,
- Sécurisation de la transmission des données: export des données de la production vers des tiers partenaires dans une logique de data sharing.
Les techniques d’anonymisation des données
Le choix des techniques d’anonymisation des données doit être fait selon l’usage (appauvrissement, chiffrement, masquage, obstruction, remplacement aléatoire, suppression, variance, vieillissement, etc.)
Une technique d’anonymisation des données efficace est une solution exécutable en « temps réel » répondant à trois contraintes majeures : rapidité d’exécution (pour ne pas freiner la propagation des données dans les différents systèmes), non-destruction des informations et optimisation du ratio coût/performance.
La mise en place de techniques d’anonymisation des données s’inscrit dans la feuille de route d’une stratégie de data management. Nous vous présentons dans ce livre blanc les grands principes :
