Praktische problemen bij het afknippen van hashes

Regelmatig krijgt de Autoriteit Persoonsgegevens (AP) bij onderzoeken te maken met organisaties die aangeven dat zij anonieme gegevens verwerken (en dus geen persoonsgegevens) doordat de gegevens ‘gehasht en afgeknipt’ zijn. In de praktijk constateert de AP dat organisaties bij deze vorm van anonimisering vaak fouten maken, waardoor de gegevens toch niet anoniem blijken te zijn. In deze blogpost lichten AP-technologen Victor Klos en Jonathan Ellen dit onderwerp toe voor technisch geïnteresseerden.

Let op: de juiste toepassing van de technieken die hier genoemd worden, is lastig en vaak afhankelijk van het geval. Dit is dus geen technisch of juridisch advies.

k-anonimity

Een veelgebruikte methode om gegevens te anonimiseren is k-anonimity. Hierbij verander je een dataset zo dat iedere combinatie van attributen altijd minstens k keer voorkomt.

Onder de juiste omstandigheden en als k groot genoeg is, is het herleiden van personen dan onmogelijk. Iedere persoon maakt dan deel uit van een groep gelijken. Immers (k-1) anderen hebben dezelfde attributen.

Afknippen

Een manier om groepen te maken is door attributen af te ronden. Als je uit een dataset bijvoorbeeld alle leeftijden naar beneden afrondt op tientallen, dan ontstaan er vanzelf groepen. Iemand met leeftijd 29 valt dan in dezelfde groep als iemand met leeftijd 21 of iemand met leeftijd 27, namelijk de groep met leeftijd 20.

Met een beetje fantasie is dit afronden een bewerking die je ook kunt doen door afknippen. Neem een leeftijd van 26. Hiervan 1 symbool afknippen, van rechts af gezien, resulteert in leeftijd 2.

Na afknippen valt dus weer iedereen met een leeftijd van 20-29 in dezelfde groep. (Afhankelijk van de toepassing kun je na het afknippen weer een symbool toevoegen, zoals een 0, maar dat verandert niets aan het effect.)

Eerst hashen

Het wordt anders wanneer je een identificator hebt van een persoon of een aan een persoon gerelateerd apparaat, zoals een telefoonnummer, IP-adres, MAC-adres, IMSI-nummer of vergelijkbaar.

Verder lezen bij de bron
IB&P

Lees ons boek

Gemeenten. Bewustzijn. Privacy.

Het handboek voor informatiebewustzijn bij de lokale overheid.

Nieuwsbrief

Deze versturen we 3-4x per jaar.

Recente blogs

Het NIST CyberSecurity Framework als kans?
Binnen informatiebeveiliging praten we vaak over normen, managementsystemen en frameworks. Zo heb je het NIST Cyber Security Framework, maar hoe verhoudt dat zich tot het ISMS en de BIO? Lees het in onze blog.
Waar gaat de Wet digitale overheid over?
Vorig jaar is het wetsvoorstel voor de Wet digitale overheid (Wdo) aangenomen door de Tweede Kamer. Maar waar gaat deze wet nu precies over? Wanneer gaat de wet (pas) van kracht en wat betekent dit voor jouw gemeentelijke organisatie?
Beleid voor informatiebeveiliging in bredere context
Een informatiebeveiligingsbeleid zou niet uit de lucht moeten komen vallen, maar een logisch gevolg van andere beleid en relevante, actuele ontwikkelingen. Juist die zetten we voor je op rij in deze blog. Handig, toch?

Meer recente berichten

Uitfasering uitgifte publiek vertrouwde webcertificaten PKIoverheid
Verder lezen
Ollongren: Gemeenten onvoldoende bewust van AVG
Verder lezen
Gepubliceerd: Werkdocument Audit Wet politiegegevens voor gemeenten
Verder lezen
Cyberaanvallen kunnen leiden tot een grote ramp
Verder lezen
Dit is wat er met je privégegevens kan gebeuren na een datalek
Verder lezen
Joost de Jong, wethouder Eindhoven: Security is kerntaak
Verder lezen
Investeer in cybersecurity, niet eenmalig maar blijvend
Verder lezen
Zorgverzekeraar CZ verandert werkwijze na onderzoek privacy-autoriteit
Verder lezen
Handreiking Wgs in samenwerking met de AP
Verder lezen
Audio blog: De succesfactoren voor een goede implementatie van informatiebeveiliging
Verder lezen