Datenanonymisierung und Pseudonymisierung sind zwei Methoden, mit denen Unternehmen die persönlichen Daten und Identitäten ihrer Kunden schützen können, und sie sind wichtige Bestandteile datenschutzkonformer Software.

Die Entscheidung für eine der beiden Methoden kann sich jedoch als schwierig erweisen. Jede der beiden Methoden eignet sich für bestimmte Datenverarbeitungsfälle und erfüllt unterschiedliche datenschutzrechtliche Schwellenwerte, und es gibt noch weitere praktische Unterscheidungen zu beachten.

Wenn Sie versuchen herauszufinden, welcher Ansatz für Ihr Unternehmen der richtige ist - oder welche Technologie Sie einsetzen sollten - dann ist dieser Blog ein guter Ausgangspunkt. Darin erfahren Sie mehr über die Unterschiede zwischen Anonymisierung und Pseudonymisierung sowie über die Techniken, die bei beiden Verfahren zum Einsatz kommen.

Außerdem erfahren Sie, wie sie in den wichtigsten globalen Gesetzen zum Schutz personenbezogener Daten behandelt werden, und Sie können sich über die synthetische Datenanonymisierung informieren - ein innovativer Ansatz, der immer beliebter wird.

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Unter Datenanonymisierung versteht man das Löschen oder Verschlüsseln privater oder sensibler Informationen, so dass die betroffene Person in Zukunft nicht mehr identifiziert werden kann.

Sobald diese persönlich identifizierbaren Informationen (PII) durch Datenanonymisierungstools bereinigt wurden, können die Daten von Unternehmen zur Analyse von Trends und Mustern verwendet werden, ohne dass eine Gefährdung der betroffenen Person befürchtet werden muss.

Entscheidend ist, dass anonymisierte Daten auch nicht reguliert sind. Das bedeutet, dass die Unternehmen sie an jeden verkaufen oder für jeden beliebigen Zweck verwenden können.

Der Prozess der Datenanonymisierung ist jedoch auch mit Kosten verbunden. Die Anonymisierung von Daten und die Löschung persönlich identifizierbarer Datenpunkte schränkt natürlich die Möglichkeiten eines Unternehmens ein, aus diesen Daten einen Mehrwert und Einblick zu gewinnen. So sind bereinigte Daten beispielsweise nicht sehr nützlich für die Personalisierung der Nutzererfahrung, die für das digitale Marketing eines Unternehmens so wichtig ist.

Techniken der Datenanonymisierung

In der Praxis erfolgt die Datenanonymisierung durch die Erstellung eines Spiegelbilds einer Datenbank und die Anwendung einer der folgenden Datenanonymisierungstechniken:

• Datenmaskierung: Sensible persönliche Informationen werden durch fiktive, aber realistische Daten ersetzt, z. B. durch Pseudonamen oder gefälschte Kreditkartennummern.
• Verallgemeinerung: Die Genauigkeit der Daten wird reduziert, um sie weniger identifizierbar zu machen, z. B. durch die Verwendung einer Altersspanne anstelle des genauen Alters.
• Störung: Rauschen wird hinzugefügt, indem Werte leicht verändert werden, um eine genaue Identifizierung zu verhindern, z. B. die Anpassung eines Gehalts um einen zufälligen Betrag innerhalb eines festen Bereichs.
• Aggregation: Einzelne Datenpunkte werden zu umfassenderen Kategorien zusammengefasst, z. B. die Anzeige des Gesamtumsatzes nach Region anstelle der Auflistung einzelner Verkaufstransaktionen.
• Unterdrückung: Hochsensible Daten werden entweder entfernt oder zurückgehalten, z. B. durch Weglassen von Sozialversicherungsnummern oder Namen.
• Tausch/Mischung: Bestimmte Attribute innerhalb von Datensätzen werden ausgetauscht, z. B. das Vertauschen von Adressen zwischen zwei Datensätzen, um die Beziehung zwischen Personen und ihren Adressen zu verschleiern.
• Tokenisierung: Sensible Identifikatoren werden durch Äquivalente ersetzt, die keinen Wert haben, z. B. Kreditkartennummern durch zufällig generierte Token.
• Differenzieller Datenschutz: Datensätze werden mit statistischem Rauschen versehen, um sensible Informationen so zu verbergen, dass eine aggregierte Analyse möglich ist, z. B. die Anpassung von Abfrageergebnissen durch Hinzufügen von Zufallsrauschen, um sicherzustellen, dass das Vorhandensein oder Fehlen einer einzelnen Person das Ergebnis nicht wesentlich beeinflusst.

Pseudonymisierung (oder pseudo-anonymisierte Daten) ist der Prozess des Ersetzens aller persönlich identifizierbaren Informationen (PII) durch Pseudonyme oder Pseudonyme in einer Weise, die es ermöglicht, diese Anonymisierung mit dem richtigen Zugang rückgängig zu machen.

Wie die Anonymisierung von Daten kann auch diese Methode die Risiken für den Schutz der Privatsphäre der betroffenen Personen verringern und Unternehmen dabei helfen, einige (niedrigere) Datenschutzstandards zu erfüllen - einschließlich des eingebauten Datenschutzes und der Datensicherheit. Allerdings sind pseudonymisierte Daten nicht so risikofrei wie die Anonymisierung, und die Informationen werden immer noch als personenbezogene Daten betrachtet.

Techniken der Pseudonymisierung

In der Praxis erfolgt die Pseudonymisierung durch die Anwendung einer der folgenden Techniken, die alle Informationen ersetzen, entfernen oder umwandeln, die zur Identifizierung von Personen verwendet werden können, und die zu einem späteren Zeitpunkt mit dem richtigen Zugriff rückgängig gemacht werden können:

• Konsistente, umkehrbare Pseudonymisierung: Identifizierbare Informationen werden im gesamten Datensatz durch standardisierte Pseudonyme ersetzt, so dass die ursprünglichen Daten mit Hilfe eines Schlüssels oder Algorithmus wiederhergestellt werden können, z. B. indem der Name einer Person durch einen eindeutigen Code ersetzt wird, der mit Hilfe einer Nachschlagetabelle rückgängig gemacht werden kann.
• Zufällige umkehrbare Pseudonymisierung: Identifizierbare Informationen werden im gesamten Datensatz durch zufällige Pseudonyme ersetzt, z. B. durch die Erzeugung einer zufälligen ID für jeden Benutzer, die von autorisiertem Personal entschlüsselt werden kann.
• Tokenisierung: Sensible Datenelemente werden durch nicht sensible Äquivalente ersetzt, die über ein sicheres Tokenisierungssystem auf die Quelle zurückgeführt werden können, wie z. B. das Ersetzen von Kreditkartennummern durch Token, die intern, aber nicht außerhalb des Unternehmens entschlüsselt werden können.
• Dynamische Pseudonymisierung: Die Daten werden während der Verarbeitung automatisch pseudonymisiert.
• Partielle Pseudonymisierung: Pseudonyme werden nur auf einen Teil der Daten angewandt, z. B. werden der Name und die Adresse eines Benutzers ersetzt, die Daten zu Alter und Geschlecht bleiben jedoch erhalten.

Da die Datenschutzbestimmungen immer strenger werden und Datenschutzverletzungen weiterhin ein erhebliches Risiko darstellen, suchen Unternehmen nach innovativen Ansätzen, um Daten effektiv zu anonymisieren und gleichzeitig ihren Nutzen für Analyse und Forschung zu erhalten. Eine vielversprechende Methode, die sich immer mehr durchsetzt, ist die Anonymisierung synthetischer Daten. Im Gegensatz zu herkömmlichen Anonymisierungstechniken, bei denen reale Daten verändert oder entfernt werden, werden bei synthetischen Daten völlig neue Datensätze erzeugt, die die statistischen Eigenschaften und Beziehungen der Originaldaten nachahmen, ohne dass sie tatsächlich sensible Informationen enthalten.

Wie synthetische Datenanonymisierung funktioniert

Bei der Anonymisierung synthetischer Daten werden fortschrittliche statistische Verfahren und Algorithmen für maschinelles Lernen eingesetzt, um synthetische Datensätze zu erstellen, die den Originaldaten in Bezug auf Struktur, Muster und Beziehungen sehr ähnlich sind. Dieser Prozess beginnt mit der Analyse des Originaldatensatzes, um seine statistischen Eigenschaften und Abhängigkeiten zu verstehen. Anhand dieser Informationen generieren die Algorithmen synthetische Datenpunkte, die den echten Daten statistisch ähnlich sind, aber keinen tatsächlichen Personen oder Einheiten entsprechen. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass die synthetischen Daten nicht mit bestimmten Personen in Verbindung gebracht werden können, wodurch ein hohes Maß an Datenschutz gewährleistet wird.

Vorteile der Anonymisierung synthetischer Daten

Einer der Hauptvorteile der synthetischen Anonymisierung ist die Fähigkeit, den Nutzen zu erhalten und gleichzeitig die Privatsphäre zu schützen. Da synthetische Datensätze die statistischen Merkmale der Originaldaten beibehalten, können sie für komplexe Analysen, das Training von Modellen des maschinellen Lernens und andere datengesteuerte Aufgaben verwendet werden, ohne die Privatsphäre des Einzelnen zu gefährden. Außerdem werden die mit einer Re-Identifizierung verbundenen Risiken verringert, da keine Daten von echten Personen offengelegt werden.

Anwendungen und Anwendungsfälle

Die Anonymisierung synthetischer Daten findet in verschiedenen Branchen und Bereichen Anwendung. Im Gesundheitswesen können synthetische Datensätze für die medizinische Forschung und die Entwicklung von Algorithmen verwendet werden, ohne direkt auf sensible Patientendaten zugreifen zu müssen. Im Finanzwesen ermöglichen synthetische Daten robuste Risikobewertungs- und Betrugserkennungsmodelle, ohne die Privatsphäre der Kunden zu gefährden. Darüber hinaus nutzen Regierungen und Forschungseinrichtungen synthetische Daten, um Erkenntnisse auszutauschen und die Zusammenarbeit zu erleichtern, ohne dabei die strengen Datenschutzbestimmungen zu verletzen.

Herausforderungen und Überlegungen

Trotz ihrer potenziellen Vorteile ist die Anonymisierung synthetischer Daten mit Herausforderungen verbunden. Die Generierung hochwertiger synthetischer Daten, die die Komplexität des Originaldatensatzes genau widerspiegeln, erfordert anspruchsvolle Algorithmen und eine sorgfältige Validierung. Es muss auch sichergestellt werden, dass synthetische Datensätze nicht versehentlich Muster oder Informationen offenbaren, die zu einer erneuten Identifizierung führen könnten. Darüber hinaus kann es für die Akzeptanz und Validierung synthetischer Daten durch Interessengruppen und Regulierungsbehörden erforderlich sein, Standards und Maßstäbe für die Bewertung ihrer Wirksamkeit und Zuverlässigkeit festzulegen.