Privacy by Design & Privacy-Enhancing Technologies

GDPR verstehen

Shalini Kurapati, CIPP/E

Co-founder and CEO, Clearbox AI

Überblick

  • Privacy by Design
    • Ein proaktiver Systemansatz für Datenschutz
  • Kern von Artikel 25 – DSGVO
  • Privacy-Enhancing Technologies (PETs)
  • Neue PETs
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Datenschutz durch Technikgestaltung und Voreinstellungen

By design

Eine Hand zeichnet Prozesse auf Papier.

  • Proaktiver Systemansatz
  • Datenschutz in Prozesse und Systeme eingebettet

By default

Illustration mehrerer Symbole, die Einstellungen darstellen.

  • Datenschutzfreundliche Standard-Einstellungen, Datenminimierung
  • Beides wirkt abstrakt, lässt sich aber umsetzen.
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Privacy-Enhancing Technologies

Was sind PETs?

  • Software- und Hardwarelösungen, Prozesse, Methoden oder Wissen, um Privatsphäre zu wahren oder Risiken zu vermeiden

Häufig genutzte PETs:

  • Anonymisierung und Pseudonymisierung
  • Verschlüsselung
  • Differenzieller Datenschutz (neu)

State of the Art/aufkommende Technologien:

  • Synthetische Daten, föderiertes Lernen
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Synthetische Daten

  • Künstlich erzeugte Daten

  • Erhalten statistische und prognostische Aussagekraft realer Daten bei gewahrter Privatsphäre

    Eine Illustration eines typischen Prozesses zur Erzeugung synthetischer Daten.

1 https://www.jpmorgan.com/synthetic-data
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Anwendungsfälle für synthetische Daten

  • Wahrung der Privatsphäre und Steigerung der Datenqualität
  • Open-Innovation-Projekte, KI-Modelltests, Data Sandboxes und Datenaustausch zwischen Organisationen
1 https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2022-08-22-gartner-data-analytics-summit-2022-orlando-day-1-highlights
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Föderiertes Lernen

Illustration des Prozesses des föderierten Lernens.

  • Normalerweise müssen Daten zum Trainieren von KI-Modellen auf externe Server „abfließen" – nicht datenschutzsicher
  • Föderiertes Lernen trainiert Modelle auf entfernten Geräten und lässt die Daten lokal
  • Modelltransfer statt Datentransfer
1 P. Kairouz et al., Fortschritte und offene Probleme im föderierten Lernen, Foundations and Trends in Machine Learning, Bd. 4, Ausgabe 1, 2021.
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Beispiel: Föderiertes Lernen

Illustration des Beispiels: Next-Word-Prediction-Algorithmus, trainiert über mehrere Smartphones.

1 Li, T., Sahu, A. K., Talwalkar, A., & Smith, V. (2020). Föderiertes Lernen: Herausforderungen, Methoden und zukünftige Richtungen. IEEE Signal Processing Magazine, 37(3), 50–60.
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Bevor du gehst

  • Es gibt keine perfekte Datenschutzmethode oder -technologie
  • Denke an Zweck und Kontext
  • Verhältnismäßigkeit: Risiko vs. Nutzen
  • Geeignete Maßnahmen basierend auf der Risiko-Nutzen-Analyse
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Lass uns üben!

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