Datenschutz bei Big-Data-Analyse
Fachhochschule St. Pölten

Die fortschreitende Digitalisierung fast aller Arbeits- und Lebensbereiche sowie die täglich steigende Menge an Daten eröffnen nicht nur neue Möglichkeiten, sondern werfen auch vermehrt Probleme hinsichtlich des Schutzes sensibler Informationen auf. Gängige Anonymisierungsverfahren haben den Nachteil, dass die Qualität der bereitgestellten Daten oftmals wesentlich verzerrt wird. Forscher des Instituts für IT Sicherheitsforschung der FH St. Pölten erforschen deshalb aktuell Methoden, die negativen Effekte von Anonymisierungsmaßnahmen auf die Ergebnisse von Big-Data-Analysen einzudämmen.

Das Thema Datenschutz erlebte in den letzten Jahren einen enormen Aufschwung, nicht zuletzt durch die im Mai in Kraft getretene EU-Datenschutzgrundverordnung (DSGVO). Den Datenschutzbemühungen stehen jedoch eine Vielzahl von Interessen in Forschung und Wirtschaft gegenüber, die auf die Bereitstellung von oftmals sensiblen und personenbezogenen Daten angewiesen sind, beispielsweise wenn es um die Erforschung von Krankheiten geht. Die bisher häufig genutzte Methode der Pseudonymisierung darf nach der DSGVO nicht mehr als Datenschutzmaßnahme eingesetzt werden. Klassische Anonymisierungsverfahren verzerren die Daten im Allgemeinen jedoch sehr stark und wirken sich damit nachteilig auf die Qualität der Informationen aus. Ein weiterer wesentlicher Aspekt der DSGVO ist die informationelle Selbstbestimmung – dazu gehören das Recht auf nachträgliche Rücknahme der Zustimmung, das Recht auf Transparenz sowie das Recht auf Datenlöschung. Diese Regelung stellt viele Unternehmen vor enorme Herausforderungen, denn: Wie behalte ich den Überblick, wo ich wann welche Daten verwendet habe? Und wie lassen sich Datensätze komplett löschen? Auch daran arbeitet das Team der FH St. Pölten im Rahmen des Projekts.

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