Valutazione del Rischio: Valutazione quantitativa dei rischi di re-identificazione utilizzando metriche avanzate come k-anonymity, l-diversity e t-closeness.
Competenza negli Strumenti: Assistenza guidata con strumenti open-source specializzati (principalmente sdcMicro e ARX) per una trasformazione robusta dei dati.
Preservazione dell’Utilità: Bilanciamento esperto tra protocolli di privacy e necessità di preservare l’utilità statistica e predittiva dei dati per i modelli IA.
Valore Chiave: Garanzia di conformità rigorosa al GDPR e protezione dell’identità, mantenendo un’alta qualità analitica per uso scientifico e computazionale.
Esempi Pratici
Le organizzazioni devono spesso condividere dati sensibili per la ricerca rispettando rigorose normative sulla privacy.
Questo servizio facilita, tra le altre attività:
- Condivisione Ricerca Clinica: Assistenza alle autorità sanitarie nell’anonimizzare diagnosi e trattamenti sensibili dei pazienti per studi epidemiologici con partner universitari.
- Trasparenza Socio-Demografica: Supporto ai comuni nella condivisione sicura dei dati dei residenti (età, composizione del nucleo familiare) per ricerca pubblica e dashboard intelligenti.
- Mitigazione del Rischio: Applicazione di soppressione selettiva e aggregazione dei dati in aree scarsamente popolate per eliminare rischi concreti di re-identificazione
Case Study: Il servizio consente a un’autorità sanitaria locale di condividere un dataset clinico robusto per la ricerca sul cancro, definendo parametri di anonimizzazione ottimali che riducono il rischio senza compromettere l’integrità scientifica dello studio.
