IEEE Power & Energy Magazine - Spanish - September/October 2023 - 59

¿Qué controles son aceptables para los usuarios de los datos,
ya que los controles técnicos y los enfoques de anonimización
también pueden hacer que los datos sean esencialmente inútiles?
En nuestra opinión, una vez fuera, no hay vuelta atrás.
Además, pretender que los datos de la red no son públicos
no es simplemente " seguridad a través de la oscuridad " , sino
que es contraproducente. Un adversario motivado nunca se
dejaría disuadir por medios alternativos para encontrar esa
información tan sencilla de obtener y, mientras tanto, se
están malgastando recursos vitales en proteger datos que no
es necesario proteger y no se pueden llevar a cabo actividades
importantes para las que los datos son necesarios. Tener
acceso a los datos relevantes es especialmente útil cuando
se trata de la planificación y preparación coordinadas que se
requieren para aumentar masivamente la escala de las FED
basadas en inversores conectadas a la red.
Prácticas actuales
Como resultado de sus esfuerzos por ocultar datos, muchas
empresas de servicios públicos solo tienen dos opciones. Una
es que las empresas de servicios públicos se vean obligadas
a entregar grandes conjuntos de datos periódicamente, por
ejemplo, debido a auditorías normativas o a una iniciativa
a nivel estatal. En tales circunstancias, irónicamente, este
intento de proteger y no intercambiar datos acaba exponiendo
aún más los propios datos en bruto. Aunque el intercambio
de datos con los organismos reguladores puede considerarse
" seguro " desde el punto de vista de la seguridad nacional,
solo puede agravar el problema de la privacidad (por ejemplo,
los datos podrían contener IPI) y también puede dejar
a las empresas de servicios públicos más expuestas a las
sanciones y el escrutinio de los organismos reguladores.
Por otra parte, intercambiar estos datos implica confianza
en el destinatario. Ahora bien, una cosa es la confianza en
la intención y otra en la competencia, o al menos en una
competencia superior a la de todos los adversarios posibles.
El fracaso de organizaciones como la Oficina de Gestión de
Personal de Estados Unidos, la Agencia Central de Inteligencia
y la Agencia de Seguridad Nacional en la protección de
la información clasificada demuestra que la confianza en la
competencia es insuficiente. Incluso con todas las protecciones
de seguridad que adoptan estas organizaciones, el intercambio
de datos sigue requiriendo confiar implícitamente
en cualquier parte interesada con acceso, en particular los
administradores del sistema y cualquier persona con acceso
físico al sistema que contiene los datos confidenciales. Aun
con todos los contratos legales que se puedan desear, estos
requerimientos implícitos de confianza aumentan el riesgo
y la responsabilidad de una institución por aceptar la responsabilidad
de alojar datos o, a la inversa, el riesgo para
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los propietarios y partes interesadas en que esos datos sigan
siendo confidenciales.
El otro enfoque que está surgiendo como mejor práctica
para intercambiar los datos de la red es la llamada
" regla 15/15 " . Esta regla establece que cualquier agregación
de datos de clientes se considera anónima si contiene al
menos 15 clientes y si los datos de ningún cliente constituyen
el 15 % o más de los valores totales de la respuesta agregada.
No obstante, se ha demostrado que la regla 15/15 no ofrece
ninguna garantía analítica de privacidad. A modo de ejemplo,
un adversario podría ejecutar estratégicamente consultas
agregadas comunes (como calcular la carga media de energía
en un alimentador) varias veces y aplicar manipulaciones
algebraicas sencillas para deducir la existencia o ausencia de
registros de datos individuales y la información específica
que contienen.
La mayoría de los enfoques tradicionales de anonimización
o limpieza suelen funcionar de forma muy parecida a la
" regla 15/15 " , en el sentido de que enmascaran determinados
campos de un conjunto de registros o agregan datos de una
forma que busca la privacidad en la seguridad de los números
(15 en el caso de la regla 15/15). Las técnicas que hacen
esto incluyen el anonimato k y diversas variaciones relacionadas.
Sin embargo, se ha demostrado en repetidas ocasiones
que todas estas técnicas no preservan la privacidad al sufrir
" ataques de vinculación " en los que incluso los registros
supuestamente anonimizados de la base de datos se vinculan
con fuentes externas de información que pueden exponer
información confidencial. Entre los ejemplos más conocidos
cabe citar la identificación del gobernador de Massachusetts,
William Weld, en los datos del Proyecto del Genoma Personal
y la desanonimización de partes del conjunto de datos de los
Premios Netflix mediante la vinculación de los datos privados
con datos de Internet Movie Database de acceso público.
Existe la idea errónea de que el intercambio de datos sintéticos,
que imitan las tendencias y pautas de los datos reales,
protegería la privacidad de las personas. Si esos datos sintéticos
reproducen los promedios de conjunto de los datos que
emulan, entonces, evidentemente, esto equivale a intercambiar
esos promedios, que, como hemos dicho, no es como se
puede salvaguardar verdaderamente la privacidad.
Posibles soluciones:
Intercambiar los datos adecuados
La solución de que " más datos intercambiados es mejor " no
es aconsejable porque, a menudo, no lo es. No es necesario
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