Datenanonymisierung im Kontext von Künstlicher Intelligenz und Big Data

Grundlagen - Elementare Techniken - Anwendung
1. Auflage 2022
ISBN: 978-3-658-37587-4
Verlag: Springer

Buch, Deutsch, 173 Seiten, Format (B × H): 148 mm x 210 mm, Gewicht: 251 g

Die fortschreitende Digitalisierung, die immer höhere Verfügbarkeit des Internets in Echtzeit sowie die progressive Entwicklung der IT ermöglichen es Unternehmen und Organisationen, Daten in einem nie zuvor dagewesenen Umfang zu erzeugen und zu verarbeiten, wodurch sie einen enormen Stellen- und Marktwert erhalten haben. Zudem kann mithilfe der künstlichen Intelligenz (KI) das in den Daten enthaltene Wissen extrahiert werden. Oft handelt es sich dabei um gesammelte Daten von Personen, mit denen Vorhersagen über verschiedene Aspekte der Personen getroffen werden können.

Das Buch befasst sich mit der Anonymisierung im Kontext der KI und Big Data. Dazu werden die wesentlichen Grundlagen dargestellt sowie pseudonymisierte und anonymisierte Daten mit Personenbezug im Rahmen der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und des Bundesdatenschutzgesetzes (BDSG) beleuchtet. Es werden Möglichkeiten zur Pseudonymisierung, zu den jeweiligen Techniken und Verfahren der Anonymisierung sowieentsprechende Risikobetrachtungen behandelt. Abschließend wird die Vorgehensweise der Anonymisierung aus rechtlicher und technischer Sicht unter Anwendung entsprechender Software behandelt.

Zielgruppe

Professional/practitioner

Autoren/Hrsg.

Krebs, Heinz-Adalbert

Hagenweiler, Patricia

Fachgebiete

• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Daten / Datenbanken Big Data
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Informatik Künstliche Intelligenz
• Mathematik | Informatik EDV | Informatik Technische Informatik Computersicherheit Datensicherheit, Datenschutz

Inhaltsverzeichnis

Einleitung.- Künstliche Intelligenz.- Big Data und Analysemethoden.- Personenbezogene, pseudonymisierte und anonymisierte Daten.- Techniken der Pseudonymisierung.- Anonymisierung strukturierter Daten.- Anonymisierung unstrukturierter Daten.- Risiken der Nutzung anonymisierter Daten.- Verfahren zur Durchführung der Anonymisierung.- Software zur Unterstützung der Anonymisierung.- Fazit und Ausblick.- Literatur.

Über Autor(innen)

Dr. Heinz-Adalbert Krebs ist geschäftsführender Gesellschafter der Green Excellence GmbH, welche Unternehmen der Energiewirtschaft bei Softwareimplementierungen, Geschäftsprozessoptimierungen, der Informationssicherheit und des Datenschutzes berät. Daneben lehrt er am Fachbereich Wirtschaftsinformatik der Universität Kassel die Einführung von ERP-Systemen (SAP) und ist zertifizierter Datenschutzbeauftragter sowie ISO 27001 Lead Auditor.
Dr. Patricia Hagenweiler ist langjährige Mitarbeiterin der Green Excellence GmbH und zertifizierte Datenschutzbeauftragte.