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Quelles sont les données personnelles à anonymiser ?

Afin de protéger les données et d’être en conformité avec le RGPD, les entreprises anonymisent des données. Données personnelles, données sensibles… comprenez quelles données doivent être anonymisées. En retard ? Découvrez comment accélérer votre mise en conformité RGPD en téléchargeant notre livre blanc :

Quelles sont les données personnelles à anonymiser ?

L’entrée en vigueur du Règlement Général de la Protection des Données a amené les entreprises à renforcer leur sécurité de manière à protéger leurs données. Mais pourquoi anonymiser les données ? Le considérant 26 du RGPD précise que les données anonymisées ne sont plus soumises au règlement. Or, les données à anonymiser représentent 75% des données hors production. Le travail consistant à protéger les données est alors allégé puisqu’il ne reste que 25% de données sur lesquelles se concentrer (chiffrement, droit d’accès, etc.)

Données personnelles et données sensibles

Les données personnelles sont définies par la RGPD comme chaque information qui permet d’identifier une personne physique.

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Les données sensibles sont des données à caractère personnel pour lesquels la personne identifiée ou identifiable doit donner son consentement pour qu’elles soient recueillies ou exploitées.

Les algorithmes de machine learning s’adaptent bien au traitement de gros volumes de données lorsqu’ils sont déployés dans le cloud. En raison de l’énorme quantité de données, les solutions on-premise se transforment rapidement en des infrastructures volumineuses qui ne cessent de croître pour répondre aux besoins de calcul et de stockage. Un algorithme d’intelligence artificielle exploite les données pour déterminer les modèles, créer des rapports d’audit et détecter des indicateurs des problèmes de sécurité basée sur des modèles de menaces prédéfinis, des indicateurs de risques fondamentaux, d’évènements anormaux et d’activités suspectes d’utilisateurs. Nous examinerons comment la technologie de l'intelligence artificielle et du machine learning peuvent moderniser des activités fondamentales comme celles-ci dans votre réseau et votre centre d'opérations de sécurité.

Les données personnelles sensibles concernent : nom, prénom, adresse, casier judiciaire, sexe, âge, situation familiale, diplôme, poste, salaire, numéro de téléphone, voix, etc.

Comment anonymiser des données ?

Chaque dirigeant d’entreprise et responsable IT souhaitant sécuriser ses données réfléchit à la meilleure manière d’anonymiser ses donnéesPour se mettre en conformité avec le RGPD, des experts ont chiffré des données et mis en place le contrôle des comptes à privilèges dans les bases de données et souhaitent démarrer un projet d’anonymisation. La solution Data Masking Factory d’Oracle permet de répondre aux exigences du GDPR à l’aide d’une méthode simple et efficace, adaptée à toutes les bases du marchées.

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