La sécurité et la confidentialité des données sont des préoccupations majeures pour les organismes de tous secteurs. L’anonymisation des données en base de données joue un rôle clé dans la protection des informations sensibles et le respect de la réglementation en matière de protection des données personnelles, notamment lors de la réutilisation des données par les équipes de développement.
Pourquoi anonymiser les données des environnement de production ?
Il est courant pour les organismes, privés comme publics, de récupérer des données des environnements de production et de les mettre à disposition d’équipes de développement.
Fournis en données réelles, les développeurs et testeurs de l’application peuvent donc développer en prenant en considération des besoins opérationnels propres à la donnée, et des cas particuliers qu’un jeu de données fictif n’aurait pu reproduire.
Selon le RGPD il n’est cependant normalement pas possible de réutiliser de véritables données en environnement de production, les personnes concernées n’en étant souvent pas informés, et n’y consentant pas.
La CNIL dans son guide RGPD destiné aux développeurs recommande d’ailleurs de ne jamais utiliser de véritable donnée en environnement de développement, de test ou de formation, ces environnements étant généralement moins sécurisés que l’environnement de développement.
L’anonymisation des données d’environnement de production permet de sortir ces données du périmètre d’application du RGPD, tout en mettant à disposition des développeurs un certain volume d’informations réelles, utiles à leur activité.
Principales techniques d’anonymisation des données
La substitution :
Cette méthode consiste à remplacer la donnée originale par une donnée fictive. Dans le cadre d’une anonymisation contextuelle, la donnée anonymisée peut être remplacée par une donnée plausible, respectant la typologie, le pattern ou la nomenclature de la donnée d’origine, afin que celle-ci reste utile pour le développement.
La généralisation :
Cette méthode consiste à modifier légèrement la donnée de manière à conserver une information partagée par suffisamment d’enregistrements différents en base de données pour ne plus être susceptible de permettre l’individualisation d’un enregistrement ou la réidentification d’une personne par le recoupement avec d’autres informations.
Le chiffrement :
Cette méthode consiste à rendre la donnée originelle inutilisable, tout en conservant une information dans le champ en base de données. Pour que l’on parle véritablement d’anonymisation, l’élément qui devrait permettre de déchiffrer la donnée ne doit pas être conservé.
Ces méthodes sont les méthodes le plus fréquemment utilisées, mais elles ne sont pas les seules. D’autres méthodes comme l’agrégation ou la permutation sont parfois utilisées.
Meilleures pratiques pour l’anonymisation en développement applicatif
- Évaluation des risques : avant de commencer l’anonymisation, évaluez les données pour identifier celles qui sont sensibles, celles qui nécessitent une protection accrue, et celles qui permettent (ou permettraient) la réidentification des personnes ;
- Choix de la technique appropriée : selon le type de données et les exigences du projet, choisissez la ou les méthodes d’anonymisation la plus adaptée ;
- Tests réguliers : testez régulièrement les processus d’anonymisation pour assurer leur efficacité et leur conformité aux normes en vigueur.
Tous ces éléments doivent faire partie de votre stratégie d’anonymisation. Ils doivent être documentés et régulièrement challengés.
L’anonymisation des données en base de données est une étape cruciale dans le processus de développement applicatif, assurant à la fois la protection des données personnelles et la conformité aux normes de sécurité. Adopter une stratégie d’anonymisation efficace n’est pas seulement une question de conformité réglementaire, mais également une démarche proactive pour renforcer la confiance des clients et partenaires.
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