Er worden steeds meer persoonsgegevens verwerkt, die dan ook op een afdoende manier beschermd moeten worden. Vaak volstaan de genomen veiligheidsmaatregelen niet en lezen we in de pers over opnieuw een data breach of over het niet respecteren van de privacy. Cryptografische pseudonimisatie is een relatief weinig gekende technologie die dergelijk misbruik een pak moeilijker maakt en ondersteuning biedt om te voldoen aan de GDPR.    

De GDPR vermeldt nadrukkelijk pseudonimisatie als maatregel om persoonsgegevens te beschermen, wat tevens past in het privacy by design principe dat in diezelfde verordening gepromoot wordt. In artikel 32 lezen we er bijvoorbeeld:

“Rekening houdend met de stand van de techniek, de uitvoeringskosten, alsook met de aard, de omvang, de context en de verwerkingsdoeleinden en de qua waarschijnlijkheid en ernst uiteenlopende risico’s voor de rechten en vrijheden van personen, treffen de verwerkingsverantwoordelijke en de verwerker passende technische en organisatorische maatregelen om een op het risico afgestemd beveiligingsniveau te waarborgen, die, waar passend, onder meer het volgende omvatten: a)  de pseudonimisering en versleuteling van persoonsgegevens b) …

en in artikel 89:

“De verwerking met het oog op archivering in het algemeen belang, wetenschappelijk of historisch onderzoek of statistische doeleinden is onderworpen aan passende waarborgen in overeenstemming met deze verordening voor de rechten en vrijheden van de betrokkene. Die waarborgen zorgen ervoor dat er technische en organisatorische maatregelen zijn getroffen om de inachtneming van het beginsel van minimale gegevensverwerking te garanderen. Deze maatregelen kunnen pseudonimisering omvatten, mits aldus die doeleinden in kwestie kunnen worden verwezenlijkt. Wanneer die doeleinden kunnen worden verwezenlijkt door verdere verwerking die de identificatie van betrokkenen niet of niet langer toelaat, moeten zij aldus worden verwezenlijkt. …”

Pseudonimisatie impliceert dat persoonsgegevens niet langer rechtstreeks d.m.v. een identificatiesleutel zoals het rijksregister gekoppeld kunnen worden aan een natuurlijk persoon, maar enkel m.b.v. additionele informatie die elders bewaard wordt. Gepseudonimiseerde persoonsgegevens zijn een nieuwe categorie gegevens in de privacywetgeving.

Het idee van pseudonimisatie is dat eenzelfde burger in elke context slechts gekend is onder het context-specifieke pseudoniem. Persoonsgegevens uit de ene context zijn dus niet zomaar te koppelen aan gegevens over dezelfde persoon in een andere context of aan de natuurlijke persoon zelf. Dit maakt misbruik een pak moeilijker. Een context kan echter heel wat betekenen, zoals blijkt uit onderstaande voorbeelden.

• Online leerplatformen. Scholen maken in toenemende mate gebruik van online leerplatformen, waar de leerlingen allerlei materiaal ter beschikking krijgen en ook huiswerk maken en testen afleggen. Deze data kan commercieel erg waardevol zijn voor zowel de aanbieder van het platform als voor hackers, zeker als het te koppelen is aan andere informatie van die scholier. Mogelijks bevat het profiel van de leerling medische – en dus gevoelige – informatie; Een leerling kan bijvoorbeeld meer tijd krijgen voor een online test omwille van dyslexie.
  De school moet de leerling natuurlijk wel kunnen identificeren, maar er is geen enkele reden dat ook het online platform dit zou moeten kunnen. We willen niet dat eenzelfde platform over de jaren en vakken heen een erg uitgebreid profiel aan eenzelfde leerling kan koppelen. Per jaar en per vak zou een leerling door het platform slechts gekend kunnen zijn onder een apart pseudoniem, terwijl slechts de school in staat is pseudoniemen van eenzelfde scholier aan elkaar te koppelen. De context is hier dus een vak tijdens een bepaald schooljaar.
• Wetenschappelijke onderzoek. Geregeld is er in het kader van een specifiek wetenschappelijke onderzoek nood aan een – rijk of minder rijk – gegevensbestand met bijvoorbeeld specifieke medische gegevens van bepaalde burgers. Een context komt hier overeen met een specifiek onderzoek. Zelfs indien de wetenschappers (of hackers) zouden willen, zijn ze niet in staat op basis van het pseudoniem gegevens van eenzelfde persoon aan elkaar of aan publiek beschikbare gegevens over die burger te koppelen.
• Data warehouse.  Zowat elke overheidsinstelling beheert een specifieke set burgergegevens, wat onder meer kan gaan over pensioen-, medische, professionele of fiscale gegevens.  Echter, om zinvolle analyses te kunnen doen moeten vaak gegevens afkomstig van meerdere bronnen – zoals overheidsinstellingen en medische sensoren – gekruist (gecombineerd) worden.  Om praktische redenen zou geopteerd kunnen worden voor een data warehouse dat alle persoonsgegevens bevat die eventueel ter beschikking gesteld kunnen worden voor analyses of wetenschappelijk onderzoek (zie vorig puntje). Een wetenschapper krijgt dan uiteraard enkel toegang tot die gegevens die strikt noodzakelijk zijn voor het onderzoek in kwestie. Maar indien in dit data warehouse alle gegevens van eenzelfde burger triviaal aan elkaar en aan een natuurlijk persoon gekoppeld kunnen worden – bijvoorbeeld m.b.v. het rijksregisternummer -, ontstaat uiteraard een onaanvaardbaar groot privacyrisico. Daarom zou geopteerd kunnen worden om de gegevens van eenzelfde burger te verspreiden over heel wat verschillende compartimenten in het data warehouse. In het ene compartiment kunnen fiscale gegevens bewaard worden, in een ander basisgegevens zoals geboortedatum, geslacht en woonplaats. Op elk van die compartimenten is eenzelfde burger gekend onder een ander pseudoniem. Slechts wanneer de organisaties en bedrijven die de data aanleveren meewerken, kunnen bepaalde gegevens gekoppeld worden. Elk compartiment is een afzonderlijke context. Het profiel van een burger wordt dus in heel wat stukjes gebroken, die quasi onmogelijk in elkaar gepast kunnen worden door onbevoegden. Bovendien zijn kleinere stukjes sowieso moeilijker aan een natuurlijk persoon te koppelen dan grotere stukken data.

Bovenstaande toepassingen in de praktijk brengen zal al snel vrij omslachtig worden wanneer gebruik gemaakt wordt van traditionele pseudonimisatietechnieken, dus op basis van willekeurig gegenereerde pseudoniemen, cryptografische hashing of (symmetrische of asymmetrische) cryptografische vercijfering. Daarom wordt het best gekeken naar meer geavanceerde cryptografische pseudoniemistatietechnieken. Deze technieken zijn vrij jong en vandaag nog te weinig gekend, maar maken een onwaarschijnlijke flexibiliteit en bescherming mogelijk.

Smals Research was in 2015 een van de eersten die een dergelijk cryptografische pseudonimiseringssysteem ontwikkelde en succesvol toepaste in een proof of concept. Ondertussen publiceerden onder meer de Radboud Universiteit van Nijmegen en het onderzoekslab van IBM in Zürich reeds erg waardevolle bijdragen, de eerste op een meer praktisch, de tweede op een meer theoretisch niveau.

Het idee dat telkens terugkomt is dat een natuurlijke persoon in elke context gekend is onder een ander pseudoniem. Met een geheime sleutel worden rijksregisternummers omgezet in pseudoniemen, die eventueel op hun beurt weer omgezet kunnen worden in andere pseudoniemen. De operatie kan dus transitief zijn. Twee verschillende pseudoniemen van eenzelfde persoon kunnen eventueel met de juiste sleutels na hun respectievelijke converties resulteren in één en hetzelfde pseudoniem. Daardoor kan de bijhorende data onder bepaalde condities aan elkaar gekoppeld worden zonder te weten over welke natuurlijke persoon het gaat. Eventueel kan een derde partij een pseudoniem onder bepaalde voorwaarden, bijvoorbeeld na akkoord van de gegevensbeschermingsautoriteit, opnieuw koppelen aan het oorspronkelijke rijksregisternummer. Bovendien kunnen dergelijke systemen transparantie bieden aan – en enkel aan – de betrokken burger. (Ter volledigheid geven we mee dat niet elk pseudoniemsysteem alle in deze paragraaf beschreven eigenschappen bezit.)

De Radboud universiteit heeft i.s.m. de Nederlandse provincie Gelderland reeds een onderzoeksproject opgezet met een budget van 1,6 miljoen euro. Het project gaat specifiek over het op een privacy-vriendelijke wijze uitwisselen van medische gegevens voor onderzoeksdoeleinden. Er werd reeds succesvol een concrete piloot opgezet, waarbij 650 Parkinson-patiënten over een periode van 2 jaar gevolgd worden en waarbij allerlei gegevens aangeleverd worden door draagbare toestellen (wearable devices). Bovendien zou  hun pseudoniem- en encryptiesysteem ondersteund worden door de toekomstige Nederlandse eID kaart.

In al de bovenstaande voorbeelden heeft de betrokken burger geen controle over wat er met zijn rijksregister en pseudoniemen gebeurt. Er zijn echter andere systemen – Attribute-based credentials – waarbij de pseudoniemen onder de controle van de burger zelf blijven. De burger kan dan zelf beslissen om zich tegenover verschillende entiteiten kenbaar te maken onder verschillende, onlinkbare pseudoniemen, eventueel gekoppeld aan bepaalde gecertifieerde persoonsgegevens zoals leeftijd. Hier zal in een toekomstige blogpost dieper op ingegaan worden.

Samengevat bieden cryptografische pseudoniemen een krachtig instrument om persoonsgegevens, en daarmee ook de privacy van de betrokkenen, beter te beveiligen. Het is dan ook niet enkel een nuttig, maar op termijn noodzakelijk instrument om toepassingen in overeenstemming te brengen met de GDPR.

Aarzel niet ons te contacteren om toepassingen binnen de context van de overheid in België te bespreken!

Dit is een ingezonden bijdrage van Kristof Verslype, IT consultant bij Smals Research.  Dit artikel werd geschreven in eigen naam en neemt geen standpunt in namens Smals.