Die Anonymisierung von Daten ist ein wesentlicher Ansatz, der es Unternehmen ermöglicht, personenbezogene Daten zu nutzen und gleichzeitig die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen, insbesondere der DSGVO, zu gewährleisten. Ziel ist es, Datensätze so umzuwandeln oder anzupassen, dass eine direkte oder indirekte Identifizierung von Einzelpersonen nicht mehr möglich ist. Obwohl dies viele Möglichkeiten für Unternehmen bietet, müssen strenge Anforderungen in Bezug auf die Cybersicherheit und die Einhaltung der DSGVO erfüllt werden.
Ein strenges Regelwerk für den Datenschutz
Die Verwendung persönlicher Daten unterliegt heute sehr strengen Vorschriften. Die Allgemeine Datenschutzverordnung (DSGVO) schreibt vor, dass jeder Einzelne die Kontrolle darüber haben muss, wie seine persönlichen Daten verwendet werden.
Zu den Pflichten gehören:
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Die Information von Personen bei der Erhebung von Daten.
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Die Identifizierung, Dokumentation und Überwachung der Datenverarbeitung.
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Die Einhaltung der Grundsätze der Datenminimierung und der Zweckbindung.
Werden diese Anforderungen nicht eingehalten, drohen den Unternehmen empfindliche Strafen durch die Regulierungsbehörden, insbesondere durch die CNIL in Frankreich.
Warum werden Daten anonymisiert?
Um die Nutzung von Daten mit dem Schutz der Privatsphäre in Einklang zu bringen, führen Unternehmen zunehmend Anonymisierungslösungen ein. Das Ziel ist es, einen Datensatz so umzuwandeln, dass es unmöglich ist, eine Person zu identifizieren, während der analytische Wert für Zwecke wie :
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Die Analyse von großen Datenmengen (Big Data)
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Das Training von Algorithmen der künstlichen Intelligenz und des maschinellen Lernens
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Softwaretests und Betrugserkennung
Diese Anonymisierung von Datenbanken ist jedoch ein komplexer Prozess, der ein rigoroses Vorgehen erfordert.
Direkte und indirekte Identifikation: eine echte Herausforderung
Um eine wirksame Anonymisierung zu gewährleisten, muss verhindert werden, dass Personen auch durch Datenkreuzungen wiedererkannt werden können. Ein anonymisierter Datensatz darf nicht ermöglichen :
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Individualisierung: Wenn nur die Identität (Name, Vorname) geändert wird, kann eine Person immer noch anhand ihres Hintergrunds oder ihrer einzigartigen Merkmale identifiziert werden.
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Die Korrelation von Datensätzen: Durch die Verknüpfung mehrerer Datenbanken (Beispiel: ärztliche Verschreibungen + Einkäufe in der Apotheke) kann eine Person gefunden werden.
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Geolokalisierungsdaten: Eine abgeleitete Information, z. B. ein sich wiederholender Arbeitsweg, kann die Identität einer Person aufdecken.
Unterschied zwischen Pseudonymisierung und Anonymisierung
Pseudonymisierung und Anonymisierung werden oft verwechselt, bieten aber nicht das gleiche Schutzniveau :
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Die Pseudonymisierung ersetzt bestimmte Daten (z. B. Name durch eine zufällige Kennung), ermöglicht aber immer noch eine Re-Identifizierung, indem die Informationen miteinander verknüpft werden.
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Die Anonymisierung beseitigt jede Möglichkeit, die Daten erneut einer Person zuzuordnen.
Welche Anonymisierungstechniken gibt es?
Die Anonymisierung erfolgt durch den Einsatz klar identifizierter Techniken. Hierzu zählen u. a.:
- Löschen: Entfernen von unnötigen Daten.
- Verallgemeinerung: Verwässerung von Daten (z. B.: ein Geburtsdatum auf eine Altersgruppe reduzieren).
- Substitution: Ersetzen von Werten (z. B.: ein Vorname durch einen anderen).
- Randomisierung: Zufällige Veränderung der Daten unter Beibehaltung der statistischen Konsistenz.
- K-Anonymisierung: Zusammenfassung von Personen, um ihre Identifizierung zu verhindern.
- Verschlüsselung und Hashing: kryptografische Umwandlung von Daten.
Um die Anonymisierung der Daten zu gewährleisten, müssen in den meisten Fällen mehrere dieser Techniken eingesetzt werden.
Der Ansatz muss den Kontext berücksichtigen
Es ist insbesondere die geplante Nutzung der Daten, die darüber entscheidet, welches Anonymisierungsprojekt durchgeführt werden soll.
In diesem Fall werden nur die für die Verarbeitung notwendigen Daten aufbewahrt, bevor man sich überlegt, wie man am besten vorgeht, um sicherzustellen, dass die Daten für die gewünschte Verarbeitung relevant und nützlich sind, während gleichzeitig sichergestellt wird, dass keine Person identifiziert werden kann.
Der Datenbedarf ist nicht derselbe, wenn ein Datensatz zu Testzwecken, zum Trainieren eines Modells oder zum Erkennen von Betrugsversuchen verwendet werden soll.
Ein Prozess in mehreren Schritten
Eine wirksame Anonymisierung beruht auf einer mehrstufigen Strategie, an der DSBs (Datenschutzbeauftragte) und Experten für Datenwissenschaft beteiligt sind:
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Identifizierung sensibler Daten.
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Auswahl der Anonymisierungstechniken entsprechend der Verwendung der Daten.
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Anwendung der gewählten Methoden (z. B. Verallgemeinerung, Löschung, Pseudonymisierung).
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Überprüfung der Nicht-Identifizierung von Einzelpersonen.
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Regelmäßige Überwachung und Compliance-Audits.
Die Anonymisierung von Daten ist eine entscheidende Herausforderung für Unternehmen, die mit sensiblen Daten umgehen. Sie ermöglicht es, die Nutzung von Daten mit der Einhaltung der DSGVO in Einklang zu bringen und gleichzeitig die Risiken von Datenlecks und Cyberangriffen zu verringern. Die Einführung einer wirksamen Anonymisierungsstrategie ist daher unerlässlich, um die Vertraulichkeit personenbezogener Daten zu gewährleisten und die Einhaltung der gesetzlichen Bestimmungen sicherzustellen.
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