Codziennie korzystasz z wrażliwych danych geograficznych. Jakie są twoje strategie ochrony ich w twoich systemach informacji geograficznej?
Jakiej architektury używasz?
Jakiej metody szyfrowania używasz?
Co robisz dla użytkowników, którzy eksportują poufne dane z twoich baz danych?
Odpowiedzi:
Dzięki geoprzestrzennej bazie danych dla wielu użytkowników możesz wdrożyć zabezpieczenia na poziomie wiersza (RLS). Możesz to zrobić za pomocą PostgreSQL (i PostGIS), Oracle i MS SQL Server i prawdopodobnie innych. Widziałem to zaimplementowane do poziomów QGIS i SDE. RLS wdraża uprawnienia do wierszy (funkcje GIS), które poszczególni użytkownicy lub grupy użytkowników mogą wybierać / aktualizować / usuwać.
Na przykład użytkownik „bob” może zalogować się do geoprzestrzennej bazy danych przy użyciu szyfrowanego połączenia i pobrać warstwę GIS pokazującą tylko funkcje, które jest uprawniony do przeglądania i edycji. Podczas gdy użytkownik „pozywa” może załadować tę samą warstwę GIS i zobaczyć inny widok funkcji GIS, jest uprawniona do przeglądania i edycji.
Czasami zarządzam danymi wrażliwymi, których nie można podzielić na części publiczne i prywatne, jak w mojej innej preferowanej odpowiedzi, ponieważ geometria to wszystko zdradza. Dobrymi przykładami są gniazda ptaków drapieżnych (pisklęta sokoła wędrownego osiągają świetne ceny na czarnym rynku) i lizawki solne (po co męczyć się i nędznie polować, skoro mogę po prostu usiąść i poczekać, aż ofiara sama wejdzie w moje widoki?).
W tym przypadku nasze strategie polegają na sfałszowaniu danych: buforuj punkty za pomocą dużych jednostek i losowego przesunięcia lub środka ciężkości, wyświetlaj lub udostępniaj tylko mapy, a nie surowe dane. Czasami upuszczamy geometrię punktu i łączymy atrybuty z większym wielokątem macierzystym, np. „Gdzieś w wielokącie ograniczonym przez te 2 rzeki i na tej autostradzie jest lizawka solna” i to jest wspólne dla jednostki.
Mam odpowiedź poza pasmem: po prostu robię wszystko, aby nie przetwarzać wrażliwych danych, jeśli mogę w ogóle pomóc.
Okej, więc na twarzy, jeśli nie jest to bardzo pomocna odpowiedź. Zróbmy to bardziej. Dowiedziałem się, że przez większość czasu klienci przychodzą do mnie i mówią, że muszą chronić dane tak, że staranne badanie ich danych i celów ujawni, że nie ma tyle ochrony, ile początkowo sądzono . Czasami prawdziwie prywatne rzeczy można rozdzielić bez większych problemów. Przechowujesz tam tabelę dat urodzin i adresów domowych w prywatnym systemie plików. Zachowam geometrię tutaj w udostępnionej przestrzeni dla grup roboczych i możesz do nich dołączyć w razie potrzeby za pomocą tej kolumny identyfikatora.
Podstawową zasadą jest: utrzymywanie odpowiedzialności za zarządzanie bezpieczeństwem jak najbliżej źródła, do domu, jak to możliwe.
W ten sposób, mimo że mogę zarządzać danymi przestrzennymi, właściwie nic o tym nie wiem, a zatem nigdy nie będę wektorem potencjalnej ekspozycji. Myślę, że jest to podobne do podstawowego protokołu bezpieczeństwa komputera, że sysadmin może zresetować hasło lub zablokować konto, ale nie może go odczytać.
Używam postgresql z funkcjami Postgis .
Dane mogą być szyfrowane i dostępne za pośrednictwem kont użytkowników z wyraźnymi uprawnieniami do bazy danych; tzn. superużytkownik a nieuprzywilejowany.
Żądania danych mogą być obsługiwane za pomocą prostych lub złożonych zapytań SQL dla tych podzbiorów, a odpowiednie dane są dystrybuowane przy jednoczesnej ochronie poufnych informacji (nie do dystrybucji).
Obsługuje działanie w zamkniętej sieci LAN lub środowisku w pełni sieciowym i ze środowiskiem dla wielu użytkowników lub bez niego.
Istnieje oczywiście kilka innych RDBMS , ale postgresql jest oprogramowaniem typu open source.
Strategie te obowiązują w kilku firmach, które znam
Istnieje interesujący artykuł opisujący i oceniający kilka podejść do ochrony prywatności:
MP Armstrong, Rushton G, Zimmerman DL. Geograficzne maskowanie danych zdrowotnych w celu zachowania poufności . Stat Med. 1999; 18: 497–525.
( Pełny tekst )
Mimo że koncentruje się na danych związanych ze zdrowiem, wiele omawianych podejść może być istotnych w innych dyscyplinach.
National Research Council. Umieszczanie ludzi na mapie: ochrona poufności dzięki powiązanym danym społeczno-przestrzennym . Waszyngton, DC: The National Academies Press, 2007.
( Pełny tekst )
Kolejny dobry wszechstronny materiał omawiający teoretyczne, etyczne, a także technologiczne aspekty danych przestrzennych związanych ze zdrowiem.
Aby zapoznać się z dużym zbiorem artykułów omawiających metody i implikacje postępowania z wrażliwymi danymi przestrzennymi, zobacz stronę SEDAC na temat wybranych dokumentów dotyczących poufności i danych geoprzestrzennych .