Anonymisierung (Datenanonymisierung)

Was ist Datenanonymisierung?

Datenanonymisierung beschreibt verschiedene Techniken zur Entfernung oder Sperrung von Daten, die personenbezogene Informationen (PII) enthalten. Die Datenanonymisierung fördert den Datenschutz und erhält gleichzeitig die Integrität und Nützlichkeit des gesamten Datensatzes.

Dieser Ansatz unterstützt Analyse und Forschung, ohne die Identität der beteiligten Personen preiszugeben. Ein Beispiel: Eine Medikamentenstudie benötigt alle Daten über die Wirkung eines neuen Medikaments, muss aber nicht die Namen der einzelnen Patienten kennen. Die Anonymisierung von Daten ist einer von mehreren Ansätzen, um den Zugang zu den personenbezogenen Daten der Patienten zu unterbinden und den Forschern dennoch die Möglichkeit zu geben, von den klinischen Daten zu profitieren. Sollte ein Cybersicherheitsvorfall zu einer Sicherheitsverletzung führen, helfen anonymisierte Daten den Nutzern, in Sicherheit zu bleiben, indem sie sicherstellen, dass ihre PII von den gefährdeten Daten isoliert wurden.

Arten von Datenanonymisierungstechniken

Die Anonymisierung von Daten umfasst verschiedene Techniken, die sicherstellen, dass personenbezogene Daten nicht mit einer Person in Verbindung gebracht werden können. Zu den gebräuchlichsten Arten gehören die folgenden:

• Datenmaskierung (Data Masking). Durch das Ausblenden oder Verändern von Werten in einem Datensatz bleiben die Daten nutzbar, aber die Originalwerte können nicht identifiziert oder zurückverfolgt werden.
• Pseudonymisierung. Bei dieser Technik werden private Identifikatoren durch falsche Identifikatoren oder Pseudonyme ersetzt, die die Vertraulichkeit der Daten und die statistische Genauigkeit wahren, aber eine direkte Identifizierung verhindern.
• Verallgemeinerung. Bei dieser Technik der Datenanonymisierung werden einige Teile der Daten entfernt oder durch allgemeinere Informationen ersetzt, um die Identifizierbarkeit der Daten zu verringern.
• Datenvertauschung oder Datenverschiebung. Bei dieser Technik (Data Swapping or Data Shuffling) werden die Attributwerte des Datensatzes so umgeordnet, dass sie nicht mehr mit den Originaldaten übereinstimmen.
• Datenstörungen (Perturbation). Hierbei wird der Datensatz leicht verändert, indem zufälliges Rauschen hinzugefügt oder Rundungstechniken auf die Daten angewendet werden.
• Synthetische Daten. Ganz anders als bei den anderen aufgeführten Techniken werden bei synthetischen Datenkünstliche Datensätze algorithmisch erstellt, so dass sie keinen direkten Bezug zu tatsächlichen Personen haben.

Vorteile der Anonymisierung von Daten

Die Anonymisierung von Daten bietet Unternehmen mehrere Vorteile gegenüber nicht anonymisierten Daten. Im Folgenden sind einige der wichtigsten Vorteile aufgeführt:

• Schutz der Privatsphäre. Der grundlegendste und wichtigste Vorteil der Datenanonymisierung ist die Fähigkeit, personenbezogene Daten und die Privatsphäre des Einzelnen zu schützen.
• Einhaltung gesetzlicher Vorschriften. Mehrere Datenschutzvorschriften, darunter die Allgemeine Datenschutzverordnung in der Europäischen Union und der Health Insurance Portability and Accountability Act in den Vereinigten Staaten, verlangen die Anonymisierung von Daten.
• Geringeres Datensicherheitsrisiko. Im Falle einer Datenschutzverletzung verringert die Anonymisierung von Daten die Auswirkungen des Angriffs auf Einzelpersonen.
• Schnelle und geschützte Weitergabe von Daten. Anonymisierte Daten können zu Analysezwecken freier zwischen Abteilungen innerhalb einer Organisation – oder mit Dritten – ausgetauscht werden, ohne die Privatsphäre des Einzelnen zu gefährden.
• Unterstützung für Forschung und Analyse. Auch ohne PII bleiben anonymisierte Daten für Forschung und Analyse wertvoll. Im Gesundheitswesen werden anonymisierte Patientendaten beispielsweise zur Untersuchung von Trends im Gesundheitswesen verwendet, ohne die Vertraulichkeit der Daten zu gefährden.

Nachteile der Anonymisierung von Daten

Trotz ihrer Vorteile bringt die Anonymisierung von Daten auch Herausforderungen mit sich. Zu den Nachteilen, die Unternehmen berücksichtigen müssen, gehören folgende:

• Potenzielle De-Anonymisierung. Es besteht nach wie vor das Risiko, dass anonymisierte Daten de-anonymisiert, enttarnt oder mit anderen Techniken abgeleitet werden.
• Verlust des Datennutzens. Da sensible oder einzigartige Datenpunkte entfernt oder verschleiert werden, kann die Anonymisierung es erschweren, genaue Erkenntnisse aus den Daten zu ziehen oder sie für bestimmte Zwecke zu verwenden, die detaillierte Informationen erfordern.
• Belastung der Ressourcen. Die Anonymisierung von Daten kann komplex und ressourcenintensiv sein, um die Wahrung der Privatsphäre zu gewährleisten.
• Einschränkungen bei der Personalisierung. Anonymisierte Daten eignen sich nicht für die Personalisierung gezielter Angebote oder Dienste, da die Möglichkeit, Erkenntnisse mit einer Einzelperson in Verbindung zu bringen, durch die Entfernung der personenbezogenen Daten verloren geht.

Beispiele für anonymisierte Daten

Bei der Anonymisierung von Daten geht es nicht nur um den Schutz der Privatsphäre der Nutzer. Es geht auch darum, nützliche Daten zu erhalten. Im Folgenden finden Sie einige branchenspezifische Beispiele dafür, wie anonymisierte Daten effektiv genutzt werden:

• Bildungsdaten. Leistungsdaten von Schülern werden anonymisiert, um Bildungsergebnisse und die Effektivität des Unterrichts zu untersuchen.
• Daten aus dem Gesundheitswesen. Patientenakten werden zu Forschungszwecken anonymisiert. Alle PII-Details – wie Namen und Adressen – werden geändert, so dass die Daten nicht mit einzelnen Patienten in Verbindung gebracht werden können. Die Forscher untersuchen Gesundheitstrends, Krankheitsmuster und Behandlungsergebnisse, ohne die Privatsphäre der Patienten zu gefährden.
• Finanzdaten. Die Anonymisierung persönlicher Identifikatoren aus Bank- und Kreditkartentransaktionsdaten ermöglicht die Analyse von Ausgabengewohnheiten, die Erkennung von Betrugsmustern oder die Bewertung von Kreditrisiken, ohne die Identität der Kunden preiszugeben.
• Internet-Nutzungsdaten. Unternehmen anonymisieren Suchanfragen, Browserverläufe und Daten zum Online-Verhalten, um Produkte und Dienste, wie zum Beispiel Suchmaschinenalgorithmen, zu verbessern, ohne die Privatsphäre der Nutzer zu gefährden.
• Marketingdaten. Daten zum Verbraucherverhalten, die von digitalen Agenturen gesammelt werden, werden anonymisiert, um die Datenschutzbestimmungen einzuhalten, bieten aber weiterhin Einblicke für personalisierte Benutzererfahrungen.
• Forschungsdaten. Umfrageantworten und andere Forschungsdaten werden anonymisiert und ermöglichen Forschern die Analyse von Trends.
• Telekommunikationsdaten. Telekommunikationsunternehmen anonymisieren Anrufaufzeichnungen, Nachrichtenprotokolle und Standortdaten, um Nutzungsmuster, Netzwerkleistung oder Kundenverhalten zu untersuchen.
• Verkehrsdaten. Daten aus öffentlichen Verkehrssystemen, wie zum Beispiel Reisezeiten und Streckennutzung, werden anonymisiert, um Dienstleistungen und Infrastrukturplanung zu verbessern. Persönliche Angaben wie Namen und Zahlungsinformationen werden entfernt, damit einzelne Reisende nicht identifiziert werden können.