1. Grundprobleme von Datenschutz und Datensicherheit
Datenabgleich
- Zusammenführen von Informationen aus verschiedenen Quellen
- Inferenzen, z. B. Deanonymisierung, durch Überschneidungswissen:
Identifizierung um so leichter,
- je größer das Überschneidungswissen ist,
- je differenzierter die einzelnen Merkmale oder gewisse
Merkmalskombinationen sind.
Auch nach »formaler« Anonymisierung sind genügend Merkmale zur eindeutigen
Identifizierung vorhanden.
Ein (fiktives) Beispiel
Merkmale |
externes Wissen |
Datensatz |
Identität: |
Name Geburtsdatum |
Mustermann, Klaus 26.8.1946 |
--- --- |
Überschneidungswissen: |
Beruf Familienstand Zahl der Kinder
Wohnort Alter |
Professor verheiratet
2 55218 Ingelheim (siehe Geburtsdatum) |
Universitätsprofessor verheiratet
2 Ingelheim 52 |
Zieldaten: |
Schulden Vorstrafen |
? ? |
241000 DM bei XY-Bank keine |
5 harmlose Merkmale reichen zur Identifizierung.
Vorlesung Datenschutz und Datensicherheit.
Autor: Klaus Pommerening, 31. März 1999,
letzte Änderung: 29. April 1999
E-Mail an Pommerening »AT« imbei.uni-mainz.de.