Las Tecnologías PET son un conjunto de herramientas, sistemas y procesos que tienen como objetivo la protección de los datos personales. En este artículo hablaremos de ellas.
¿Qué son tecnologías PET?
Las tecnologías de mejora de la privacidad (PETs) permiten proteger los datos personales mientras los usamos. Evitan que terceros que no están autorizados accedan a información sensible, mientras se analiza, procesa o comparte.
Estas tecnologías son clave para garantizar el cumplimiento de la normativa vigente, preservar la confianza de los usuarios y habilitar nuevas posibilidades de colaboración sin comprometer la privacidad.
Tipos PET más usados
Nombramos algunos de los tipos de estas tecnologías:
- Datos sintéticos: son conjuntos de datos generados artificialmente que reproducen patrones reales sin contener información personal. Son muy útiles para IA sin comprometer privacidad.
- Privacidad diferencial: es una técnica que añade ruido a los resultados para evitar la identificación de los usuarios. Es ampliamente usada en análisis de datos masivos con anonimato garantizado.
- Cifrado homomorfico: permite realizar operaciones sobre datos cifrados sin que haga falta descifrarlos. Reduce riesgos al mantener la confidencialidad todo el tiempo.
- Aprendizaje federado: entrena modelos de IA sin la necesidad de centralizar datos. Los datos permanecen en origen y se comparten solamente los ajustes del modelo entrenado.
- Etc.
Ventajas de tecnologías PET
Estas tecnologías contienen múltiples ventajas. Entre ellas, podemos nombrar privacidad reforzada para los usuarios, reducción de amenazas de brechas de datos, mayor confianza en plataformas digitales, cumplimiento normativo, etc.
Usos de tecnologías PET
Las tecnologías PETs ya se están utilizando en muchos sectores clave. Permiten aprovechar el valor de los datos sin que eso ponga en riesgo la privacidad de las personas ni incumplir la normativa. Este tipo de tecnologías se utiliza ya en sanidad, servicios financieros, publicidad digital, estudios de mercado, ciberseguridad y otros sectores.
En resumen, las PETs evolucionan a gran ritmo. Se espera que próximamente el cifrado homomórfico sea cada vez más eficiente. El aprendizaje federado y la computación confidencial ganan protagonismo en análisis de datos e IA. También se trabaja en normas internacionales que faciliten la interoperabilidad de los sistemas. La privacidad será un pilar fundamental y es necesario adaptarse.
