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プライバシーエンジニアリングは、システムが許容できるレベルのプライバシーを提供することを保証するための方法論、ツール、および技術を提供することを目的とした、新興のエンジニアリング分野です。その焦点は、情報システムのエンジニアリングにおけるプライバシーの懸念を特定し、対処するための方法を整理および評価することにあります。[ 1 ]
米国では、許容可能なプライバシーレベルは、プライバシーポリシーに定められた機能的要件と非機能的要件への準拠という観点から定義されます。プライバシーポリシーは、公正情報慣行、医療記録セキュリティ規制、その他のプライバシー法などの法令に対するデータ管理主体の遵守状況を示す契約上の文書です。一方、 EUでは、一般データ保護規則（GDPR）が満たすべき要件を定めています。その他の地域では、プライバシーおよびデータ保護法の現地での実施状況に応じて要件が異なります。
米国国立標準技術研究所（NIST）によるプライバシーエンジニアリングの定義は次のとおりです。[ 2 ]
プライバシーリスクを軽減するために活用できるガイダンスを提供すること、そして組織が情報システムにおけるリソース配分や効果的な制御の実施に関して、意図的な意思決定を行えるようにすることに重点を置いています。
プライバシーは法的な領域として発展してきましたが、プライバシーエンジニアリングが本格的に注目されるようになったのは、情報システムにプライバシー法を実装する必要性が、そのような情報システムの導入における明確な要件となった近年のことです。例えば、IPENはこの点に関して次のように立場を表明しています。[ 3 ]
開発においてプライバシー問題への配慮が不足している理由の一つは、適切なツールやベストプラクティスが不足していることです。開発者は市場投入までの時間と労力を最小限に抑えるために迅速な開発を求められるため、プライバシー上の欠陥があっても既存のコンポーネントを再利用してしまうことがよくあります。残念ながら、プライバシーに配慮したアプリケーションやサービスを構築するための構成要素は少なく、セキュリティも脆弱な場合が多いのです。
プライバシーエンジニアリングには、プロセス管理、セキュリティ、オントロジー、ソフトウェアエンジニアリングなどの側面が含まれます。[ 4 ]これらの実際の適用は、必要な法的コンプライアンス、プライバシー ポリシー、プライバシー バイ デザインなどの「マニフェスト」から派生します。[ 5 ]
より高度な実装レベルでは、プライバシーエンジニアリングは、データの匿名化と非識別化を可能にするために、プライバシー強化技術を採用します。プライバシーエンジニアリングには、適切なセキュリティエンジニアリング手法の導入が必要であり、セキュリティ技術を用いてプライバシーに関するいくつかの側面を実装することができます。プライバシー影響評価もこの文脈におけるツールの一つですが、その使用はプライバシーエンジニアリングの実施を意味するものではありません。
懸念事項の一つは、個人データ、個人識別情報、匿名化、擬似匿名化といった用語の適切な定義と適用であり、これらの用語はソフトウェア、情報システム、データセットに適用される場合、十分かつ詳細な意味を欠いている。
情報システムにおけるプライバシーのもう一つの側面は、監視、ビッグデータ収集、人工知能などに関して特に懸念される、こうしたシステムの倫理的な利用である。プライバシーおよびプライバシーエンジニアリングのコミュニティの一部のメンバーは、倫理エンジニアリングの考え方を提唱したり、監視を目的としたシステムにプライバシーを組み込む可能性を否定したりしている。
ソフトウェアエンジニアは、法的規範を現在の技術に適用する際にしばしば問題に直面します。法的要件は本質的に技術に対して中立であり、法的紛争が発生した場合は、裁判所が技術とプライバシー慣行の両方の現状を考慮して解釈します。
この分野はまだ黎明期にあり、法的な側面が大きな比重を占めているため、以下にプライバシーエンジニアリングの基礎となる主要な領域を概説するにとどめます。
上記の分野のまとまった発展が欠けているにもかかわらず、プライバシーエンジニアリングのトレーニングコースは既に存在している。[ 8 ] [ 9 ] [ 10 ] IEEEセキュリティとプライバシーシンポジウムと併催されるプライバシーエンジニアリングに関する国際ワークショップは、「情報システムを設計しながらプライバシー問題を捉えて対処するためのアプローチを体系化および評価する際の研究と実践の間のギャップ」に対処する場を提供する。[ 11 ] [ 12 ] [ 13 ]
プライバシーエンジニアリングにはいくつかの手法が存在する。LINDDUN [ 14 ]手法は、リスク中心のアプローチでプライバシーエンジニアリングを行い、リスクのある個人データの流れを特定し、プライバシー制御で保護する。[ 15 ] [ 16 ] GDPR の解釈に関するガイダンスは GDPR の前文で提供されており[ 17 ] 、これは、適切なプライバシー設計パターンを特定することを目的として、GDPR をソフトウェアエンジニアリングの力にマッピングする意思決定ツール [ 18 ] にコード化されている。[ 19 ] [ 20 ]もう一つのアプローチは、8つのプライバシー設計戦略 (4 つの技術的戦略と 4 つの管理的戦略) を使用してデータを保護し、データ主体の権利を実装する。[ 21 ]
プライバシーエンジニアリングは、特に以下の側面またはオントロジーに関する情報の処理と、それらのソフトウェア実装との関係[ 22 ]に関心があります。
さらに、上記がセキュリティ分類、リスク分類、ひいてはシステム内の保護レベルとフローにどのように影響するかを、測定または計算することができます。
プライバシーは法的な側面が支配的な分野ですが、実装には、表向きは工学的な技術、規律、スキルが必要です。プライバシーエンジニアリングは、全体的な分野として、プライバシーを法的な側面や工学的な側面として、またそれらの統合として考えるだけでなく、次の分野も活用することに基づいています。[ 25 ]
プライバシーエンジニアリングにおける技術進歩の原動力は、一般的なプライバシー法および様々な個別の法律行為に由来する。
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