reidentificatierisicos

Reidentificatierisicos, conocidos comúnmente como riesgos de reidentificación, se refieren a la posibilidad de vincular datos que han sido anonimizados o desidentificados con una persona concreta. Estos riesgos surgen cuando, aunque se han eliminado identificadores directos, quedan atributos que pueden combinarse con información externa para deducir la identidad de un individuo.

Los factores que influyen en estos riesgos incluyen la granularidad y el tamaño del conjunto de datos, la presencia de atributos cuasi identificadores (como fecha de nacimiento, código postal, género) y la disponibilidad de fuentes externas que permitan enlazar registros. También importan la calidad y la novedad de las técnicas de análisis utilizadas por terceros, incluidas herramientas de aprendizaje automático, que pueden inferir identidades o asociaciones a partir de datos supuestamente anónimos.

Existen varias técnicas y modelos de protección de datos para mitigar estos riesgos. Entre ellos se cuentan la k-anonimidad, la l-diversidad y la t-closeness, que buscan reducir la unicidad de combinaciones de atributos y dificultades de enlace. Más recientemente, la privacidad diferencial ofrece una forma de introducir ruido controlado para limitar qué información puede ser inferida de los datos. Aun así, ninguna medida garantiza una anonimización perfecta; siempre existe cierta exposición residual.

Las implicaciones regulatorias distinguen entre datos personales y datos anonimizados, influyendo en obligaciones de protección y en salvaguardas técnicas y organizativas. Legislaciones como normas de protección de datos y marcos de cumplimiento exigen gestionar y mitigar estos riesgos para proteger la confidencialidad de las personas.