O que é anonimização de dados e como é feita?

A Lei Geral de Proteção de Dados ( LGPD ) trouxe orientações e diretrizes importantes no uso de itens pessoais na internet. Sendo assim, uma forma de assegurar cada usuário que cede informações é a chamada anonimização de dados, comum em órgãos de pesquisa e no segmento de saúde.

Esta é uma prática que assegura o anonimato de pessoas, aplicando técnicas diferentes. Nesse sentido, o usuário não precisa se preocupar em ter seus materiais expostos e a empresa segue em conformidade com as diretrizes da LGPD.

Quer entender mais sobre o caso e como a técnica é aplicada na prática? Desenvolvemos as respostas no texto a seguir. Continue lendo.

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Hoje em dia, as empresas devem se empenhar para preservar dados sensíveis e confidenciais, mantendo-se alinhadas com a LGPD. A anonimização de dados faz com que não haja riscos das informações privadas serem decodificadas e roubadas. Mas como isso ocorre?

Em linhas gerais, ela protege informações confidenciais ao fazer a exclusão ou codificação de tudo que vincula os dados aos seus titulares. Na prática, a técnica codifica informações e torna impossível saber quem as originou.

Você talvez esteja se perguntando: mas por que isso é necessário? Bom, a finalidade da anonimização de dados é garantir a privacidade de uma pessoa ou empresa, protegendo os materiais repassados de forma consentida.

Por exemplo, ao entrar em contato com agências de saúde, você provavelmente cede dados para os relatórios. Essas informações são armazenadas e podem ser utilizadas pela empresa.

Outra situação são os estudos estatísticos, os quais utilizam respostas e informações para criar índices. Aí entra a anonimização: ela impede pessoas mal intencionadas de decodificarem e roubarem os materiais cedidos anteriormente.

Você pode tanto codificar quanto excluir os itens, o importante é: uma vez ocorrida a anonimização, não é possível descobrir quem era a pessoa titular do dado. Ou seja, é um processo irreversível.

Para ficar mais claro, imagine uma empresa especializada em pesquisas. Ela colhe os materiais e com eles cria todos os gráficos e índices de porcentagem. Para tal empresa, pouco importa quem originou, o importante é o conteúdo das informações.

Com a anonimização por decodificação, a organização consegue sempre checar as informações, sem precisar saber de quem veio. E isso tem efeitos positivos até nas questões legais.

Abordamos o ponto de vista do usuário. Mas e para a organização, qual a vantagem? Bom, o benefício principal é o fato dos dados anonimizados não entrarem nas diretrizes da LGPD.

Por isso, aplicar a técnica diminui os riscos de sanções, caso algum incidente ocorra com os dados dos titulares. Dessa forma, o método ajuda empresas a se manterem na lei, cumprindo os regulamentos.

Entrando na parte mais técnica, podemos pegar o inciso XI do art. 5º, da LGPD , onde define-se a anonimização:

“utilização de meios técnicos razoáveis e disponíveis no momento do tratamento, por meio dos quais um dado perde a possibilidade de associação, direta ou indireta, a um indivíduo”.

Outro item para conhecimento geral está no artigo 7º, onde entendemos quando a anonimização dos dados é recomendada. O IV determina: 

“para a realização de estudos por órgão de pesquisa, garantida, sempre que possível, sua anonimização”.

Dessa forma, podemos observar como a técnica deve ser aplicada por órgãos de pesquisa, mas também é comum vermos em estudos sobre saúde pública. A LGPD também determina um inciso importante: se os dados forem desnecessários ou excessivos, o usuário tem direito à anonimização.

Existem três técnicas onde a anonimização de dados ocorre com sucesso. Conheça cada uma delas:

Uma das mais eficazes, a supressão de dados apaga itens de uma base de dados. Uma das maneiras de fazer isso é apagar números ou nomes dentro de uma tabela. Com isso, elimina-se qualquer material capaz de linkar os elementos aos titulares.

O encobrimento acontece ao colocarmos um símbolo – “*” ou “x”, por exemplo – no lugares de caracteres importantes. Dessa forma, mantém-se ainda uma parte da informação. A técnica é comum quando algum dado ainda pode ser relevante em estatísticas.

Nesse caso, podemos trocar os números de um telefone por “x”, mantendo apenas o código da área. Essa é uma parte importante para uma pesquisa e possuí-la não compromete a o dono do número.

A generalização tem um estilo mais prático, mas pode ser menos eficaz do que opções anteriores. Nela, os dados precisos dão lugar a categorias amplas, por isso o nome de generalização.

As idades dos usuários são apresentadas como faixas etárias e o número de CEP pode dar lugar simplesmente à cidade do indivíduo, ou região do país. Um homem, morador de São Paulo, de 30 anos, seria descrito assim: “Idade: 25/45 anos / Região Sudeste”.

Com isso, o dado continua lá, mesmo dificultando a identificação da pessoa. Claro, não é recomendado adotar categorias próximas. No exemplo acima, se tivéssemos feito de 30 a 35 anos, ficaria bem mais fácil saber o titular.

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A proteção de dados é essencial dentro de qualquer segmento no mercado de trabalho. Por isso, é importante contar com um forte apoio na garantia da segurança de uma empresa.

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