Маскирования данных снижает риск утечек на 97%

Ассоциация больших данных и HFLabs представили результаты тестирования модели оценки рисков повторной идентификации с использованием продукта для обезличивания данных «Маскировщик». В ходе эксперимента эксперты снизили комплексные риски маскированных данных на 97,5%. 

Модель оценки рисков повторной идентификации позволяет рассчитать вероятность выделения персональной информации в обезличенном датасете. Основываясь на этой оценке, можно принимать обоснованные решения об используемых средствах защиты и методах обработки данных.

 «Маскировщик» — решение для умного маскирования персональных данных, которое снижает риск утечки во время тестирования ИТ-систем. В рамках тестирования специалистами-методологами Ассоциации больших данных были смоделированы кибератаки с целью получения персональной информации из обезличенных наборов данных, подготовленных с помощью «Маскировщика» для кейсов «Оценка оттока банковских клиентов (Churn Rate)» и «Маркетинговая атрибуция на независимых наборах». По результатам атак был осуществлен расчет рисков повторной идентификации, а также подготовлены рекомендации по адаптации параметров маскирования. 

В ходе эксперимента комплексные риски маскированных данных были снижены на 97,5% при сохранении высокого показателя полезности, который составил 71%. Как отметил исполнительный директор Ассоциации больших данных Алексей Нейман, эти результаты подчеркивают эффективность методов обезличивания и их способность защищать конфиденциальность данных без ущерба для их аналитической ценности.