REDACCIÓ27 Abril, 2017Un grup d’investigadors de la URV ha creat un sistema que amaga automàticament dades confidencials de documents de text. El mètode ofereix una precisió equiparable al procés manual que han de fer actualment els experts en privacitat, que consisteix a identificar i eliminar paraules.
D’aquesta manera, els documents es poden enviar a tercers sense comprometre la privacitat i mantenint l’anonimat de les entitats (persones, organitzacions, etc.) a les quals fan referència.
El sistema l’han desenvolupat els investigadors David Sánchez, del grup de recerca CRISES-Càtedra UNESCO de Privadesa de Dades, d’Enginyeria Informàtica i Matemàtiques de la URV, i Montserrat Batet, del grup de recerca KISON de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) .
Les dades personals resulten de gran utilitat en molts àmbits, tant de recerca com de negocis o planificació.
Per exemple, les històries mèdiques, les operacions bancàries o l’anàlisi de les transaccions comercials, però com molts d’aquestes dades són confidencials, els documents que els contenen han de protegir abans de ser enviats als investigadors.
Per tant, és imprescindible utilitzar mecanismes de protecció adequats per a garantir l’anonimat. La Unió Europea és molt estricta pel que fa a la cessió de dades personals sense consentiment dels implicats, però en altres països, com els Estats Units, és habitual l’ús de documents privats en assumptes judicials, baixes laborals, assegurances, etc.
No obstant això, en tots els casos s’ha de garantir que els documents facilitats no revelen informació confidencial.
El mètode que han desenvolupat els investigadors automatitza tot el procés d’eliminar paraules o frases sensibles, el que permet gestionar i protegir de manera eficient el gran volum de dades que s’utilitzen actualment en investigació.
Per això, el sistema analitza la informació disponible a Internet, que és la que un tercer podria utilitzar com a base de coneixement per deduir informació confidencial d’un document protegit.
Seguidament protegeix aquells termes que podrien facilitar tals deduccions.
Les proves han demostrat que aquest mètode és més exhaustiu i ofereix una precisió equiparable a la d’un expert humà. A més, a diferència dels experts, el sistema no es limita a eliminar termes perillosos, sinó que, en la mesura del possible, intenta reemplaçar-los per conceptes més generals que resultin més ambigus.
Per exemple, en lloc d’especificar que un pacient té una pneumònia, indicaria que pateix una malaltia del sistema respiratori.
