Sicherstellung der Privatsphäre datengetriebener Anwendungen

Möchten Sie die Privatsphäre in Ihren datengetriebenen Anwendungen nachhaltig schützen? Entdecken Sie, wie moderne Verfahren wie Differential Privacy Ihnen dabei helfen können.

In der heutigen datenreichen Welt ist der Schutz der Privatsphäre mehr als nur eine rechtliche Verpflichtung; es ist ein entscheidender Faktor für das Vertrauen und die Sicherheit der Nutzer. Die EU-Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) schärft das Bewusstsein für den Schutz personenbezogener Daten, definiert jedoch auch die Herausforderungen, die bei der Identifizierung von Datenschutzrisiken entstehen.

Was sind identifizierbare Daten?

Identifizierbare Daten umfassen alle Informationen, die es ermöglichen, eine Person direkt oder indirekt zu identifizieren. Historische Beispiele verdeutlichen, dass selbst scheinbar anonyme Daten genügend Informationen enthalten können, um Individuen identifizierbar zu machen. Solche Fälle zeigen, dass traditionelle Datenschutzmethoden wie das Aggregieren von Daten oder das Entfernen von Namen und Adressen oft nicht ausreichend sind, um die Anonymität zu gewährleisten.

Beispiele für die De-Anonymisierung von Daten:

• Netflix Preis Challenge: Forscher identifizierten Nutzer durch Abgleich von Netflix-Bewertungen mit IMDb-Daten.
• Gesundheitsdaten: Re-identifizierte Gesundheitsdaten eines US-Politikers durch den Abgleich mit Wählerregistrierungen.
• NYC Taxi Daten: Durch Verknüpfung von Taxi-Daten mit öffentlichen Informationen wurden Identitäten und Routen von Fahrern enthüllt.

Diese Beispiele unterstreichen die Notwendigkeit, Datenschutztechniken ständig weiterzuentwickeln und zu verbessern, um die Privatsphäre der Individuen in einer zunehmend datengetriebenen Welt zu schützen.

Einführung in Differential Privacy

Differential Privacy bietet eine mathematisch fundierte Lösung für den Datenschutz, indem sie sicherstellt, dass die Abfrage eines Datensatzes die Privatsphäre der darin enthaltenen Personen nicht gefährdet. Durch das Hinzufügen von “Rauschen” zu den Ergebnissen wird verhindert, dass Rückschlüsse auf einzelne Personen gezogen werden können. Grosse Technologieunternehmen wie Apple und Microsoft haben bereits Mechanismen basierend auf Differential Privacy implementiert, um Nutzerdaten zu schützen, während die Daten verwendet werden, um für die Unternehmen wertvolle Einblicke zu gewinnen.

Beispiele praktischer Anwendungen von Differential Privacy

Ein praktisches Beispiel für die Anwendung von Differential Privacy ist die Datenübermittlung von Krankenhäusern an Forschungseinrichtungen. Um zu verhindern, dass Informationen über einzelne Patienten durchsickern, wird das durchschnittliche Alter der Patienten nur in aggregierter Form und unter Zusatz von Rauschen weitergegeben. Diese Methodik schützt nicht nur die Privatsphäre der Patienten, sondern erlaubt auch wertvolle medizinische Forschung unter Einhaltung strikter Datenschutzstandards.

Grafik 1: De-anonymisierung vermeintlich anonymisierter Personendaten

Um Differential Privacy in diesem Fall sicherzustellen, muss eine Schnittstelle zwischen Krankenhaus und Forschungsinstitut existieren, welches folgende Funktionen erfüllt:

1. Die Abfragemöglichkeiten einschränken. Gewisse Abfragen sind in der Differential Privacy grundsätzlich verboten, z.B.: Abfragen von Individuen
2. Rauschen zu Abfrageergebnissen hinzufügen. Um Situationen wie in Grafik 1 zu vermeiden, muss Rauschen zu dem Ergebnis hinzugefügt werden.
3. Historie des konsumierten privacy Budget. Um den Zugang zu den Daten zu unterbinden, wenn das Budget aufgebraucht ist und um Angriffe zu vermeiden, bei denen ein Analyst beispielsweise öfters dieselbe Abfrage abschickt, um dann einen Durchschnitt zu errechnen, um eine genauere Antwort zu erhalten.

Es ist weiterhin wichtig, dass das Forschungsinstitut Informationen über die Daten nur über die Schnittstelle erhält und, dass die Datenbank gut geschützt ist.

Weitere Beispiele für Differential Privacy sind:

• Google Maps: Google verwendet Differential Privacy, um Echtzeit-Verkehrsinformationen zu generieren, ohne die Bewegungsprofile einzelner Fahrzeuge preiszugeben. Dies ermöglicht es Nutzern, Stauinformationen zu erhalten, ohne ihre eigenen Standorte zu kompromittieren.
• Statistische Ämter: Verschiedene statistische Ämter weltweit setzen Differential Privacy ein, um demografische Daten zu veröffentlichen. Dies schützt die Informationen einzelner Personen oder Haushalte, während es dennoch detaillierte Daten für Forschung und öffentliche Planung bereitstellt.