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18/06/2021

Vos données sont-elles pseudonymisées ou anonymisées ?

Quelle différence entre anonymisation et pseudonymisation ?

La notion de données anonymes cristallise un grand nombre d’incompréhension et de fausses idées au point que le terme « anonyme » n’ait pas la même signification selon la personne qui l’emploie.
Pour rétablir le consensus, l’équipe d’OCTOPIZE a souhaité évoquer les différences entre pseudonymisation et anonymisation, deux notions souvent confondues.
Au premier abord, le terme « anonymisation » évoque la notion de masque, de dissimulation. On s’imagine alors que le principe d’anonymisation revient à masquer les attributs directement identifiants d’un individu (nom, prénom, numéro de sécu). Ce raccourci constitue justement le piège à éviter. En effet, le masquage de ces paramètres constitue plutôt une pseudonymisation.
A première vue semblables, ces deux notions impliquent pourtant de grandes différences, tant du point de vue juridique que de la sécurité.

Qu’est-ce que la pseudonymisation ?

Selon la CNIL, la pseudonymisation est un « traitement de données personnelles réalisé de manière qu'on ne puisse plus attribuer les données relatives à une personne physique sans information supplémentaire ». Elle constitue une des mesures recommandées par le RGPD pour limiter les risques liés au traitement de données personnelles.

Mais la pseudonymisation n’est pas une méthode d’anonymisation. La pseudonymisation réduit simplement la corrélation d’un ensemble de données avec l’identité originale d’une personne concernée et constitue par conséquent une mesure de sécurité utile mais non absolue. En effet, la pseudonymisation consiste à remplacer les données directement identifiantes (nom, prénom...) d’un jeu de données par des données indirectement identifiantes (alias, numéro dans un classement, etc.) empêchant ainsi la réidentification directe des individus.

La pseudonymisation ne constitue toutefois pas une protection infaillible car l’identité d’un individu peut également être déduite à partir d’une combinaison de plusieurs informations appelée quasi identifiants. Ainsi, en pratique, des données pseudonymisées restent potentiellement réidentifiantes indirectement par croisement d’informations. L’identité de l’individu peut être trahie par une de ses caractéristiques indirectement identifiantes. Cette transformation est donc réversible, justifiant le fait que des données pseudonymisées soient toujours considérées comme des données personnelles. À ce jour, les techniques de pseudonymisation les plus utilisées reposent sur des systèmes cryptographiques à clé secrète, des fonctions de hachage, du chiffrement déterministe ou encore de la Tokenization.

L’« affaire AOL (America  On  Line)» illustre de manière typique le malentendu qui existe entre la pseudonymisation et l’anonymisation. En 2006, une base de données contenant vingt millions de mots-clés figurant dans les recherches effectuées par plus de 650000 utilisateurs au cours d’une période de 3 mois a été diffusée publiquement, sans autre mesure destinée à préserver la vie privée que le remplacement de l’identifiant d’utilisateur AOL par un attribut numérique (pseudonymisation).
Malgré ce traitement, l’identité et la localisation de certains utilisateurs ont été rendues publiques. En effet, les requêtes transmises à un moteur de recherches, surtout si elles peuvent être couplées avec d’autres attributs, comme les adresses IP ou d’autres paramètres de configuration, ont un potentiel d’identification très élevé.

Cet incident ne constitue qu’un exemple parmi les nombreux écueils montrant qu’un ensemble de données pseudonymisées n’est pas anonyme ; le simple fait de modifier l’identité n’empêche pas un individu d’être ré-identifié à partir d’informations quasi identifiantes (âge, sexe, code postal). Dans bien des cas, il peut se révéler aussi facile d’identifier un individu dans un ensemble de données pseudonymisées qu’à partir des données originales (jeu du « Qui est ce ? »).

Quelle différence avec l’anonymisation ?

L’anonymisation, elle, consiste à utiliser des techniques de façon à rendre impossible, en pratique, la réidentification des individus à l’origine des données personnelles anonymisées. Ce traitement a un caractère irréversible qui implique que les données anonymisées ne sont plus considérées comme des données personnelles, sortant ainsi du cadre d’application du RGPD. Pour caractériser l’anonymisation, le Comité Européen de la Protection des Données (ex G29) se base sur les 3 critères énoncés dans l’avis du 05/2014 (source en pied de page) :

- Individualisation :  les données anonymes ne doivent pas permettre de distinguer un individu. De ce fait, même en disposant de l’ensemble des informations quasi identifiantes relatives à un individu, il doit être impossible de distinguer celui-ci dans une base une fois anonymisé.

- Corrélation :  les données anonymes ne doivent pouvoir être ré-identifiées en les croisant avec d’autres jeux de données. Ainsi il doit être impossible de relier deux ensembles de données provenant de sources différentes concernant le même individu. Une fois anonymisées, les données de santé d’un individu ne doivent pas pouvoir être reliées à ses données bancaires sur la base d’informations communes.

- Inférence : les données ne doivent pas permettre de déduire de l’information additionnelle sur un individu de façon raisonnable. Il doit être par exemple impossible de déterminer avec certitude l’état de santé d’un individu à partir de données anonymes.

C’est lorsque ces trois critères sont respectés que des données sont considérées comme anonymes à proprement parlé. Elles changent alors de statut juridique : elles ne sont plus considérées comme des données personnelles et sortent du cadre du RGPD.

Notre solution : Avatar

Il existe à ce jour plusieurs familles de méthodes d’anonymisation que nous détaillerons dans notre prochain article. Pour la plupart, ces méthodes apportent la protection en dégradant la qualité, la structure ou la finesse des données d’origine, limitant ainsi la valeur informative de ces données après traitement. Le véritable défi consiste à résoudre le paradoxe entre la protection légitime des données de chacun, et leur exploitation dans l’intérêt de tous.

La méthode d’anonymisation Avatar, développée par OCTOPIZE, est une méthode d’anonymisation unique. Elle résout le paradoxe entre la protection des données personnelles des patients et le partage de ces données pour leur valeur informative. En effet, la solution Avatar, qui a été évaluée avec succès par la CNIL, permet grâce à des données de synthèse d’assurer d’une part la confidentialité des données d’origine (et donc leur partage sans risque) et d’autre part, de conserver la valeur informative des données d’origine.

Cliquez ici pour en savoir plus.

Sources :

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