anonymisert

Anonymisert beskriver data som har blitt behandlet slik at personer ikke kan identifiseres direkte eller indirekte. I personvern og forskningssammenheng innebærer anonymisering fjerning eller maskering av identifikatorer og reduksjon av opplysninger som kan knyttes til enkeltpersoner. Målet er at dataene ikke kan spores tilbake til noen, selv ved samkopling med andre datasett. I praksis bør anonymisering være irreversibel for å sikre at identiteten ikke kan rekonstrueres.

Metoder for anonymisering inkluderer fjerning av direkte identifikatorer (navn, adresse, personnummer), generalisering av variabler (for eksempel aldersgrupper i stedet for nøyaktig alder), aggregasjon og datauttrekking, samt maskering og tilførsel av støy. Mer avanserte teknikker omfatter syntetiske data og prinsipper som k-anonymitet, l-diversity og t-closeness, samt bruk av differensiell personvern for å begrense risikoen for identifikasjon ved statistiske analyser.

Bruksområder for anonymiserte data er utbredt og inkluderer offentlig statistikk, helsesektoren, akademisk forskning og deling av data mellom organisasjoner for å beskytte personvernet samtidig som datanyttigheten beholdes. Anonymisering bidrar til å øke datatilgjengelighet og prinsippene om åpenhet, uten å avsløre individuelle identiteter.

Risikofaktorer og juridiske betraktninger: anonymisering kan være utfordrende fordi kombinering med andre datasett eller avanserte rekonstruksjonsteknikker kan føre til identifikasjon. Derfor bør anonymisering vurderes systematisk og dokumenteres, og metoden bør tester for robusthet mot re-identifikasjon. Under EU-lovgivning regnes anonymiserte opplysninger i prinsippet ikke som personopplysninger, forutsatt at irreversibiliteten er oppnådd.

Se også pseudonymisering, de-identifikasjon og differensiell personvern.