{"id":10300,"date":"2020-01-22T09:22:33","date_gmt":"2020-01-22T08:22:33","guid":{"rendered":"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/?p=10300"},"modified":"2024-12-11T09:46:19","modified_gmt":"2024-12-11T08:46:19","slug":"k-anonimidad","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/k-anonimidad\/","title":{"rendered":"K-anonimidad &#8211; \u00bfQu\u00e9 es? \u00bfM\u00e9todos? \u00bfEn qu\u00e9 consiste?"},"content":{"rendered":"<p>Vivimos en un mundo en el que resulta cada vez m\u00e1s dif\u00edcil mantener el anonimato. Nuestra informaci\u00f3n personal est\u00e1 en los ficheros de numerosas empresas o administraciones p\u00fablicas. Sin embargo, el <a href=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/rgpd-reglamento-general-proteccion-datos\/\">RPGD<\/a> y la <a href=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/nueva-ley-proteccion-datos-2018\/\">LOPDGDD<\/a> obligan a estas entidades a preservar la privacidad de los datos del individuo. Y ah\u00ed es donde entra la <strong>K-anonimidad<\/strong>.<\/p>\n<div id=\"toc_container\" class=\"no_bullets\"><p class=\"toc_title\">Contenido del art&iacute;culo<\/p><ul class=\"toc_list\"><li><a href=\"#Que_es_la_K-anonimidad\">\u00bfQu\u00e9 es la K-anonimidad?<\/a><\/li><li><a href=\"#Metodos_de_K-anonimizacion\">M\u00e9todos de K-anonimizaci\u00f3n<\/a><ul><li><a href=\"#Generalizacion\">Generalizaci\u00f3n<\/a><\/li><li><a href=\"#Eliminacion\">Eliminaci\u00f3n<\/a><\/li><\/ul><\/li><li><a href=\"#Limitaciones\">Limitaciones<\/a><\/li><li><a href=\"#Herramientas_existentes_para_la_K-anonimidad\">Herramientas existentes para la K-anonimidad<\/a><\/li><li><a href=\"#Recomendaciones\">Recomendaciones<\/a><\/li><\/ul><\/div>\n<h2><span id=\"Que_es_la_K-anonimidad\"><strong>\u00bfQu\u00e9 es la K-anonimidad?<\/strong><\/span><\/h2>\n<p>La K-anonimidad es una t\u00e9cnica que permite cuantificar y aplicar un determinado <strong>grado de anonimidad<\/strong> a la informaci\u00f3n de los sujetos que figuran en una determinada base de datos. Para ello, se eliminan los datos identificadores y se aplican m\u00e9todos que evitan que los datos cuasi-identificadores se puedan relacionar con los datos sensibles.<\/p>\n<p>Para entender mejor este \u00faltimo p\u00e1rrafo, hay que saber distinguir entre datos identificadores, cuasi-identificadores y sensibles:<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Datos identificadores<\/strong>: aquellos que permiten identificar de forma inequ\u00edvoca a una persona. nombre, DNI, n\u00famero de tel\u00e9fono, etc. La K-anonimidad NO trabaja con estos datos, los desecha directamente.<\/li>\n<li><strong>Cuasi-identificadores<\/strong>: son datos que no permiten una identificaci\u00f3n directa del individuo pero que, en conjunto con otros datos, pueden llegar a se\u00f1alar a una persona claramente, por ejemplo, la fecha de nacimiento, el municipio de residencia, el C\u00f3digo Postal o el g\u00e9nero. La K-anonimidad S\u00cd trabaja con este tipo de datos.<\/li>\n<li><strong>Informaci\u00f3n sensible<\/strong>: son datos que pueden resultar muy comprometidos para la privacidad del individuo. La K-anonimidad busca que este tipo de datos NO puedan ser relacionados con los cuasi-identificadores.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Por tanto, la K-anonimidad se centra en los datos cuasi-\u00eddentificadores, y su objetivo es que no se pueda identificar una persona a trav\u00e9s de ellos, ni relacionar con sus datos sensibles.<\/p>\n<blockquote><p>La K-anonimidad sirve para medir la vulnerabilidad de aquellos datos que ya han pasado por un proceso de\u00a0 anonimizaci\u00f3n.<\/p><\/blockquote>\n<p>La K-anonimidad mide las probabilidades de que un tercero pueda relacionados los datos de una persona que hayan sido tratados, y la posibilidad de que pueda llegar a un perfil al que se atribuyen dichos datos.<\/p>\n<p>El grado de probabilidad de que se pueda identificar a una persona a trav\u00e9s de datos cuasi-identificadores (los que no relacionan al sujeto de manera directa) se determina a trav\u00e9s de la proporci\u00f3n 1\/K, de manera que un valor alto de K garantiza una correcta anonimizaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Como decimos, para garantizar la seguridad a la hora de realizar un tratamiento de datos se debe establecer un valor m\u00ednimo de \u201cK\u201d. En este sentido, la <strong>anonimidad<\/strong> del individuo en una base de datos estar\u00e1 garantizada siempre que existan K-1 sujetos con valores id\u00e9nticos en la <strong>base de datos<\/strong>.<\/p>\n<p>De esta manera, la probabilidad de identificar a un sujeto seg\u00fan los cuasi-identificadores ser\u00e1 de 1\/K. Cuanto m\u00e1s riesgo haya para <a href=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/derecho-privacidad-espana\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">la privacidad de los datos<\/a> y mayor nivel de <strong>anonimizaci\u00f3n<\/strong> se quiera aplicar, mayor ser\u00e1 tambi\u00e9n el valor de \u201cK\u201d.<\/p>\n<div class=\"service-item\">\n<div class=\"service-item-content\">\n<table class=\"pdi-times\">\n<thead>\n<tr>\n<th scope=\"col\">C\u00f3digo postal<\/th>\n<th style=\"text-align: center;\" scope=\"col\">Edad<\/th>\n<th style=\"text-align: center;\" scope=\"col\">\u00bfDiab\u00e9tico?<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\">33007<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">37<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">SI<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\">33207<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">41<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">NO<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\">33401<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">39<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">SI<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\">33007<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">37<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">NO<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\">33460<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">41<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">SI<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\">33207<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">31<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">NO<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"service-item\">\n<div class=\"service-item-content\">\n<table class=\"pdi-times\">\n<thead>\n<tr>\n<th style=\"text-align: center;\" scope=\"col\">C\u00f3digo postal<\/th>\n<th style=\"text-align: center;\" scope=\"col\">Edad<\/th>\n<th style=\"text-align: center;\" scope=\"col\">\u00bfDiab\u00e9tico?<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\">33***<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">31-40<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">SI<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\">33***<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">31-50<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">NO<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\">33***<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">31-40<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">SI<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\">33***<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">31-40<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">NO<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\">33***<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">31-50<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">SI<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\">33***<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">31-40<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">NO<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<\/div>\n<\/div>\n<div class=\"service-item\">\n<div class=\"service-item-content\">\n<table class=\"pdi-times\">\n<thead>\n<tr>\n<th style=\"text-align: center;\" scope=\"col\">C\u00f3digo postal<\/th>\n<th style=\"text-align: center;\" scope=\"col\">Edad<\/th>\n<th style=\"text-align: center;\" scope=\"col\">\u00bfDiab\u00e9tico?<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\">33***<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">31-40<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">SI<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\">33***<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">4-50<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">NO<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\">33***<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">31-40<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">SI<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\">33***<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">31-40<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">NO<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\">33***<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">31-50<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">SI<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td style=\"text-align: center;\">33***<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">31-40<\/td>\n<td style=\"text-align: center;\">NO<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<\/div>\n<\/div>\n<h2><span id=\"Metodos_de_K-anonimizacion\"><strong>M\u00e9todos de K-anonimizaci\u00f3n<\/strong><\/span><\/h2>\n<p>Hasta ahora todo suena muy te\u00f3rico, pero en este punto vamos a ver qu\u00e9 t\u00e9cnicas de <strong>K-anonimizaci\u00f3n<\/strong> se utilizan y unos ejemplos de su aplicaci\u00f3n.<\/p>\n<p>Para conseguir que las bases de datos cuenten con datos cuasi-identificadores repetidos, que impidan la identificaci\u00f3n directa de un individuo relacionando estos datos cuasi-identificadores entre s\u00ed, se recurre a dos t\u00e9cnicas: la generalizaci\u00f3n y la eliminaci\u00f3n.<\/p>\n<h3><span id=\"Generalizacion\"><strong>Generalizaci\u00f3n<\/strong><\/span><\/h3>\n<p>Consiste en <strong>limitar la precisi\u00f3n de los datos cuasi-identificadores<\/strong>. Se hace a trav\u00e9s del establecimiento de una jerarqu\u00eda, en el que cierto atributos dentro de un mismo grupo comparten valores. Estos valores no estar\u00e1n completamente visibles, sino que solo ser\u00e1n identificables parcialmente.<\/p>\n<p>Imagina que existe una base de datos con datos cuasi-identificadores como el C\u00f3digo postal y la edad, los cu\u00e1les est\u00e1n unidos a un dato sensibles relacionado con la salud. Por ejemplo si tienen problemas de diabetes. Por ejemplo, sobre personas con diabetes en Asturias.<\/p>\n<p>Veamos la base de datos \u201cen bruto\u201d:<\/p>\n<p>Ahora, apliquemos la generalizaci\u00f3n al C\u00f3digo Postal y a la edad. Para generalizar la edad, se puede ampliar el rango, cubriendo un mayor espectro de a\u00f1os, en vez de mostrar la edad exacta.<\/p>\n<p>Para el C\u00f3digo Postal, se parte de una jerarquizaci\u00f3n, en la que se limita la visibilidad de los datos cuasi-identificadores.<\/p>\n<p>Teniendo en cuenta esto, la base de datos quedar\u00eda como la siguiente tabla.<\/p>\n<p>Como puedes ver, ahora la identificaci\u00f3n de los sujetos presentes en la tabla ser\u00eda m\u00e1s complicada, ya que no figura el C\u00f3digo Postal exacto, y tampoco se conoce su edad real, sino que se trabaja sobre un rango determinado.<\/p>\n<h3><span id=\"Eliminacion\"><strong>Eliminaci\u00f3n<\/strong><\/span><\/h3>\n<p>Otra manera de aplicar la K-anonimidad es <strong>eliminar de la base de datos aquellos registros con valores poco usuales<\/strong> y diferenciados de los dem\u00e1s, que podr\u00eda favorecer la identificaci\u00f3n del sujeto.<\/p>\n<p>Siguiendo con el ejemplo anterior, podr\u00edamos eliminar de la base de datos la informaci\u00f3n de los sujetos que figura en rojo en la tabla.<\/p>\n<h2><span id=\"Limitaciones\"><strong>Limitaciones<\/strong><\/span><\/h2>\n<p>\u00bfQu\u00e9 <strong>consecuencias<\/strong> podr\u00eda tener el uso de <strong>t\u00e9cnicas de K-anonimizaci\u00f3n<\/strong>? \u00bfCu\u00e1les son sus principales limitaciones?<\/p>\n<p>En el caso de la <strong>generalizaci\u00f3n<\/strong>, lo que se provoca es que no se pueda realizar un an\u00e1lisis en base a los <strong>datos atomizados<\/strong>, con lo cual se evita que esta INFO pueda ser relacionada con otros datos cuasi-identificadores.<\/p>\n<p>Por su parte, la <strong>eliminaci\u00f3n<\/strong> es otra t\u00e9cnica de <strong>K-anonimato<\/strong> que introduce un <strong>sesgo informativo<\/strong>, es decir, limita los n\u00fameros de resultados en las bases de datos, de forma que no figuren aquellos sujetos cuyos datos son muy diferentes al resto y, por tanto, ser\u00edan m\u00e1s f\u00e1ciles de identificar.<\/p>\n<p>Cabe decir que no son dos t\u00e9cnicas excluyentes y que se pueden aplicar ambas de forma simult\u00e1nea para aumentar los niveles de <strong>K-anonimity<\/strong>.<\/p>\n<h2><span id=\"Herramientas_existentes_para_la_K-anonimidad\"><strong>Herramientas existentes para la K-anonimidad<\/strong><\/span><\/h2>\n<p>La Agencia Espa\u00f1ola de Protecci\u00f3n de Datos (AEPD) recomienda una serie de herramientas para la anonimizaci\u00f3n de bases de datos. Muchas de ellas utilizan los denominados <strong>algoritmos de hash<\/strong>, como por ejemplo SHA1 o MD5<\/p>\n<ul>\n<li><strong>ARX Data Anonymization Tool<\/strong>: un programa de c\u00f3digo abierto con el que se pueden eliminar datos identificadores y aplicar criterios de uso para los cuasi-identificadores. Se puede integrar con Java y soporta grandes bases de datos.<\/li>\n<li><strong>Amnesia<\/strong>: similar a la anterior, permite eliminar identificadores y modificar los cuasi-identificadores usando t\u00e9cnicas de K-anonimizaci\u00f3n. Tiene versi\u00f3n de escritorio y online.<\/li>\n<li><strong>UTD herramienta de anonimizaci\u00f3n<\/strong>: otra herramienta open source que se emplea principalmente para la anonimizaci\u00f3n de datos de uso p\u00fablico.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Adem\u00e1s de usar algoritmos de Hash para crear estructuras de datos, estos programas deben tener <strong>algoritmos de cifrado<\/strong>, <strong>sellos de tiempo<\/strong> para indicar cuando se ha realizado al anonimizaci\u00f3n, y diferentes <strong>capas<\/strong> para aplicaci\u00f3n del K-anonimato.<\/p>\n<a href=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/contacto\/?utm_source=blog&utm_medium=banner&utm_campaign=CLICK_BANNER_LOPD\"><img class=\"aligncenter size-full wp-image-20468\" src=\"https:\/\/protecciondatos-lopd.com\/empresas\/wp-content\/uploads\/2024\/11\/banner-presupuestos-proteccion-datos.svg\" alt=\"tarifas proteccion datos\" width=\"1000\" height=\"563\" \/><\/a>&nbsp;\n<h2><span id=\"Recomendaciones\"><strong>Recomendaciones<\/strong><\/span><\/h2>\n<p>Muchas entidades creen que para mantener lo sujetos de sus bases de datos en el anonimato es suficiente con eliminar los elementos identificadores. Sin embargo, esto no es suficiente. Tambi\u00e9n hay que actuar sobre los datos cuasi-identificatorios.<\/p>\n<p>Estos datos pueden tener gran inter\u00e9s para el an\u00e1lisis o el tratamiento de datos, pero es imprescindible que se puedan disociar totalmente de los sujetos a los que hace referencia. Esto obliga a implementar t\u00e9cnicas que eviten que se puedan establecer relaciones en base a <strong>datos cruzados<\/strong> o <strong>grupos de informaci\u00f3n<\/strong>.<\/p>\n<p>Los <strong>responsables del tratamiento de datos<\/strong> deben realizar <strong>an\u00e1lisis<\/strong> que determinen las necesidades de la empresa en cuanto a la anonimizaci\u00f3n de informaci\u00f3n personal. En base a este an\u00e1lisis se decidir\u00e1n el <strong>grado de precisi\u00f3n<\/strong> de las t\u00e9cnicas de K-anonimidad:<\/p>\n<ul>\n<li>Qu\u00e9 tipo de atributos cuasi-identificadores se escogen para la anonimizaci\u00f3n.<\/li>\n<li>Grado de profundidad de la generalizaci\u00f3n.<\/li>\n<li>M\u00e1rgenes de eliminaci\u00f3n.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Al realizar este an\u00e1lisis, los responsables de protecci\u00f3n de datos tendr\u00e1n que encontrar el equilibrio entre los intereses propios y leg\u00edtimos de la empresa, y los derechos y libertades de los ciudadanos, entre los que se encuentran el derecho a la privacidad, la intimidad y a la propia imagen.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Vivimos en un mundo en el que resulta cada vez m\u00e1s dif\u00edcil mantener el anonimato. 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