2 Fragen zu Anonymisierung

Anonymisierung bezieht sich auf den Prozess, bei dem personenbezogene Daten so verändert werden, dass die betroffene Person nicht mehr identifiziert werden kann. Dies kann durch verschiedene Methoden erreicht werden, wie zum Beispiel: 1. **Datenmaskierung: Sensible Informationen werden durch Platzhalter ersetzt. Zum Beispiel könnte der Name "Max Mustermann" durch "XXXX XXXX" ersetzt werden. 2. **Aggregation**: Daten werden zusammengefasst, sodass individuelle Informationen nicht mehr erkennbar sind. Beispielsweise könnten Altersdaten in Altersgruppen (z.B. 20-30 Jahre) zusammengefasst werden. 3. **Pseudonymisierung**: Identifizierende Informationen werden durch Pseudonyme ersetzt. Zum Beispiel könnte eine Kundennummer anstelle des Namens verwendet werden, wobei die Zuordnung zu den echten Daten nur durch autorisierte Personen möglich ist. 4. **Rauschen hinzufügen**: Zufällige Daten werden hinzugefügt, um die Identifizierbarkeit zu verringern, ohne die Gesamtdatenintegrität zu beeinträchtigen. 5. **Kollusion vermeiden**: Durch die Kombination von Daten aus verschiedenen Quellen wird sichergestellt, dass die Identität einer Person nicht durch die Verknüpfung von Informationen aus verschiedenen Datensätzen ermittelt werden kann. Diese Methoden helfen, die Privatsphäre der Personen zu schützen und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten.

Bei der anonymisierten Übergabe von Daten in einem Data Cleanroom wie Adality kann ein Match der E-Mail-Adressen als Identifier durch verschiedene Techniken erfolgen, ohne dass die tatsächlichen E-Mail-Adressen offengelegt werden. Hier sind einige Ansätze, wie dies funktionieren kann: 1. **Hashing**: E-Mail-Adressen können vor der Übergabe in einen Hash-Wert umgewandelt werden. Dabei wird ein kryptografischer Hash-Algorithmus verwendet, um die E-Mail-Adresse in eine nicht umkehrbare Zeichenfolge zu konvertieren. Beide Parteien (z. B. Datenanbieter und Datenempfänger) können dann die gleichen Hash-Algorithmen verwenden, um die E-Mail-Adressen zu vergleichen, ohne die ursprünglichen Adressen preiszugeben. 2. **Tokenisierung**: Anstatt E-Mail-Adressen direkt zu verwenden, können diese tokenisiert werden. Dabei wird jede E-Mail-Adresse durch einen einzigartigen Token ersetzt, der in einem sicheren System gespeichert wird. Der Token kann dann als Identifier verwendet werden, um Übereinstimmungen zu finden. 3. **Kollisionsresistenz**: Bei der Verwendung von Hashing ist es wichtig, einen Algorithmus zu wählen, der kollisionsresistent ist, um sicherzustellen, dass unterschiedliche E-Mail-Adressen nicht denselben Hash-Wert erzeugen. 4. **Datenanonymisierung**: Neben dem Hashing oder der Tokenisierung können auch andere Anonymisierungstechniken eingesetzt werden, um sicherzustellen, dass die Daten nicht auf die ursprünglichen E-Mail-Adressen zurückgeführt werden können. 5. **Sichere Umgebung**: Der Data Cleanroom selbst sollte eine sichere Umgebung bieten, in der die Daten verarbeitet werden können, ohne dass sie nach außen gelangen. Dies kann durch strenge Zugriffs- und Sicherheitskontrollen gewährleistet werden. Durch diese Methoden kann ein effektives Matching der E-Mail-Adressen als Identifier erfolgen, während gleichzeitig die Anonymität und der Datenschutz gewahrt bleiben.