Hola a todos y a todas y bienvenidos a estabilidad;
clase en la que vamos a hablar sobre una herramienta,
la anonimización de datos, llama amnesia.
En este video vamos a ver,
vamos a hablar sobre amnesia sobre qué es esta aplicación
y también vamos a discutir algunos de los elementos básicos
de la anonimización y de la seudonimización.
Vamos a ver un ejemplo práctico
y vamos a finalizar con una serie de recursos y conclusiones.
Amnesia.
Es una aplicación de software libre.
Está desarrollada por hoy es un proyecto de la Comisión Europea
cuya principal función es la anonimización
y la seudonimización de los datos.
Aquí tenemos un pantallazo de la aplicación
en la que tenemos nuestros datos, nuestros datos sensibles
y nuestras jerarquías, que ahora vamos a dar más adelante.
Cómo, cómo funciona.
Como decíamos, es esta desarrollada por y alguna de las funcionalidades
principales es que permite crear, permite filtrar datos
y crear máscaras y jerarquías de generalización,
y bueno.
Uno de los grandes ventajas de amnesia
es que cuenta con una además de colocan aire
como como promotor cuenta con tutoriales,
recursos de ayuda y ayuda.
En línea bastante buena amnesia está disponible.
Solamente para sendos y paralelismos por el momento
no está disponible para más y es necesario para su funcionamiento
e instalar jada.
Vamos a ver antes de empezar con el caso práctico
de anonimización.
Queríamos mencionar algunos elementos sobre la anonimización
y qué es exactamente la anonimización.
Evidentemente, todos entendemos que a que la anonimización
es la eliminación de datos que puedan ir identificada,
individuos porque en el contexto de la ciencia abierta
y en el contexto del depósito de los datos de investigación
en abierto, pues hay que ser muy cuidadosos
con la publicación de datos personales.
No la anonimización.
Permite, por una parte,
que sigamos compartiendo nuestros datos,
que podamos promocionarlas ciencia abierta y los datos
en abierto a la vez que respetamos a la propiedad intelectual
y los datos personales y además nos permite cumplir
los mandatos legales de depósito de datos
que cada vez más financiadores están,
incluso, revistas están imponiendo antes se de pasada anacronismo,
anonimización.
En concreto es importante también hacer una diferencia clara
entre seudonimización y anonimización.
La seudonimización es el uso de seudónimos.
Es decir, que los datos de ser recriminado se sustituyan
por una serie de códigos o máscaras o alias que serían los seudónimos,
la seudonimización normalmente es un proceso irreversible
en el que los la concordancia entre los seudónimos
y las claves se guarda en un lugar seguro,
pero es un proceso en el que podemos siempre volver
a los datos originales frente a eso, la minimización,
para que sea realmente anónima,
para que no haya una identificación identificación posible
es necesariamente irreversible.
Es decir, los datos que se puedan identificar,
individuos han de ser eliminados y no se guardan en ningún lugar.
Además,
con el tema de la identificación tenemos que ser cuidadosos,
porque a veces pensamos que si necesitamos eliminar
los datos de identificación de individuos,
pues eliminaremos el dni, el nombre número e identificación,
ese tipo de cosas, pero también tenemos
que tener en cuenta sobre una posible identificación secundaria,
no si, por ejemplo, aquí tenemos toda esta serie de datos
y tenemos un varias variables, como puede ser el código postal,
el año de nacimiento, el sexo, el género y el trabajo,
pues cada vez vamos a ir pudieran de una manera más
o menos acertada, ir identificando individuos.
Para que no exista una identificación secundaria,
pues existe un concepto que se anonimidad con la que trabaja necia,
que hace que no existan la posibilidad
de identificar individuos a través de identificaciones secundarias.
Es decir, no es demasiado general
la información que tenemos como para que podamos identificar
a un individuo no ya por su identificador, personal,
sino por toda una serie de variables.
Esto se establece con una serie de métodos que son bastante sencillas.
Es la supresión de información en el caso
que sea necesario y, sobre todo,
con la generalización.
Vamos a crear grupos de generalización.
Aquí tenemos en el centro no es este sus primeros datos nuestros datos,
que no tienen ningún dato, ninguna identificador personal,
pero sin embargo, a lo mejor por la nacionalidad
y por la edad y por el código postal ya podrían ayudarnos a identificar
si no a la persona en concreto a un grupo de personas
los antes reducida.
Entonces, si aplicamos las principios de cada anonimidad,
pues obtendríamos un conjunto de datos en las que ciertos datos
van a desaparecer.
No, en este caso hemos eliminado la nacionalidad y ciertos datos
están más generalizado,
no tanto el código postal no se ha eliminado del todo,
pero se ha eliminado la parte más específica
como la que se ha hecho en grupos, pues ya no sabemos exactamente.
No podemos identificar tan fácilmente a los individuos
como en la primera tabla no hablamos de cada anonimidad
y eso lo vamos a ver más adelante, porque se dice que hay un número
cap de observaciones que son inescindibles, es decir,
en este caso el número.
Cada para este grupo sería 4.
Es decir, hay cuatro observaciones idénticas
en las que nos podemos diferenciar en un individuo en concreto.
Aquí vamos a ver,
como decíamos un ejemplo a lo mejor un poco más práctico
para ver si se además clara lo que vamos a hacer.
Amnesia después, por supuesto, cargar una serie de datos
que incluyan datos personales y crear jerarquía.
Las jerarquías nos van a permitir precisamente
lo que hablábamos antes, crear generalitats generalizaciones;
es decir, vamos a crear grupos de en este caso
no, no, en vez de poner aquí que la persona tiene 31 años,
pues a lo mejor, ponernos que tiene 30 o 60,
luego lo podemos hacer con varios niveles.
No puede ser en este caso con un bastante grandes grupos,
de 10 en 10, etc,
o cuando salario, por ejemplo,
pues lo mismo en vez de poner el salario.
Así podemos crear una serie de grupos salariales.
En este una tenemos que dar nuestras jerarquías,
pues nos vamos a seleccionar y vamos a elegir aquí
en la parte de la derecha, nuestra cap para la cada anonimidad,
y le damos a ejecutar por con lo cual se crea un algoritmo automático.
Es bastante fácil, no hay que saber utilizarlo.
Hay que saber programar lo digamos y se crea de manera automática,
un gráfico de soluciones.
Es decir, el programa nos ofrece una serie de soluciones finales.
Todas estas en la que se ha anonimizado o generalizado
de una manera más o menos general no digamos que es el punto más alto.
Es una serie de datos muy generalizados, igual, demasiado,
y en el punto de abajo tenemos los datos originales.
En rojo vamos a ver, nos indica que los las las opciones en rojo
no cumplen la cada anonimidad, es decir,
se pueden seguir identificando de manera secundaria
nuestros datos y en azul
si se cumple la cada anonimidad.
Entonces, como decíamos, hacia arriba podamos dar una solución
en la que la generalización es bastante amplia,
no?
Por ejemplo, la edad a básicamente ha puesto
que todas las personas tienen de cero a 100 años,
con lo cual no nos da mucha información
y el salario lo mismo no salario decían a 10.000.
Pues no nos dicen mucha información,
pero sí vemos otra otra opción más abajo,
pues aquí vemos que estudian, gustan más,
no tienen una una variación de edad de cinco en cinco años
y también unas variaciones salariales más más pequeñas.
Entonces, a lo mejor esta opción, sino serviría para mantener
cierta información que puede ser interesante,
pero sin permitir la identificación concreta de los individuos.
El generamos de alza solución,
digamos que es la que nos gusta más y la exportaríamos sí aquí
para que lo veamos en vídeo rápidamente,
no para cómo funciona esto tenemos nuestros datos,
también tenemos ya las jerarquías creadas y vamos,
como decíamos aquí al aparte de algoritmos,
donde se crea de manera automática.
Elegimos las jerarquías que ya hemos creado.
Anteriormente elegimos nuestro parámetro cap.
En este caso vamos a poner tres nos dice.
Nos proponen una serie de soluciones.
Como decíamos.
Pues estamos, vamos a mirar esta solución
y nos gusta.
Nos gusta que es bastante respetuosa
y lo exportamos, podemos verdad en nuestro nuestro ordenador.
Para finalizar, nos gustaría, recomendarles una serie de recursos.
Por si quisieran continuar utilizando la herramienta,
la amnesia, por supuesto, existe una documentación
en la propia página mece.
Existen más casos prácticos
para que se puedan hacer las pruebas,
también a través del canal de open aire.
Han elaborado una serie de Google binarias que están grabados
y disponibles para el uso de esta herramienta,
y, como decía también la ayuda en líneas muy valiosa
y muy muy rápida de contestar, así que también se necesita.
Es contactar con los programadas desde amnesia,
pues su salida y, por supuesto,
los cursos de formación en la biblioteca
o en otras instituciones en caso de necesitarlo,
aquí tenéis el correo de la biblioteca,
el correo de referencia general, el correo de referencia
para las facultades del Campus Norte y, bueno, mi correo personal,
por si fuera necesario.
Muchas gracias por la atención y espero que ha sido una clase útil.