Entdecken Sie die Top 10 datenschutzfördernden Technologien
Selbst mit Vorschriften wie DSGVO und CCPA sind Verbraucherdaten oft Hackern, Unternehmen und Regierungen ausgesetzt. Wenn Unternehmen Daten an Dritte weitergeben, um die Netzwerktransparenz zu verbessern, wächst das Risiko von Datenlecks.
Datenschutzfördernde Technologien (Privacy Enhancing Technologies, PETs) helfen Unternehmen, diese Daten zu nutzen und gleichzeitig persönliche oder sensible Informationen privat zu halten.
Entdecken Sie die Top 10 PET-Tools und ihre Anwendungsfälle, um zu sehen, wie sie Daten schützen und den Geschäftsbetrieb verbessern können:
Was sind datenschutzfördernde Technologien (PETs)?
Datenschutzfördernde Technologien (Privacy Enhancing Technologies, PETs) sind eine breite Palette von Technologien (Hardware- oder Softwarelösungen), um Datenschutz und Datensicherheit zu gewährleisten und gleichzeitig Organisationen zu ermöglichen, Wert aus Daten zu ziehen und ihr volles kommerzielles, wissenschaftliches und soziales Potenzial zu entfalten. Diese Technologien verwenden verschiedene Methoden, darunter Kryptografie, Anonymisierung und Verschleierung, um Daten während der Datenverarbeitung zu sichern.
Durch die Implementierung von PETs können Organisationen Unternehmen helfen durch
- Maximierung der Datensicherheit durch Verringerung des Risikos von Datenschutzverletzungen oder -lecks
- Verhinderung von böswilligen Akteuren, indem die Daten für böswillige Zwecke unbrauchbar gemacht werden
- Erleichterung sicherer Daten zusammenarbeit zwischen Abteilungen und sogar Organisationen.
Um ein automatisiertes Tool zu nutzen, finden Sie hier eine Liste der Top-Software zur Verhinderung von Datenverlust.
Warum sind datenschutzfördernde Technologien (PETs) jetzt wichtig?
PETs adressieren drei spezifische Geschäftsanforderungen:
- Einhaltung gesetzlicher Vorschriften: Datenschutzgesetze wie DSGVO und CCPA zwingen Organisationen, Verbraucherdaten zu schützen. Unternehmen können bei Nichteinhaltung mit erheblichen Geldstrafen belegt werden.
- Ein Praxisbeispiel: Europäische Datenschutzbehörden verhängten €1,2 Milliarden (~$1,4 Milliarden) an DSGVO-Bußgeldern, mit durchschnittlich über 400 täglichen Meldungen von Datenschutzverletzungen pro Tag, was die wachsenden Compliance-Risiken verdeutlicht. 1 PETs können einen zuverlässigen Weg bieten, diese Vorschriften einzuhalten und rechtliche und finanzielle Sanktionen zu vermeiden.
- Letztes Jahr entschied der EuGH in EDPS gegen SRB (C-413/23 P), dass pseudonymisierte Daten nicht automatisch für jeden, der sie besitzt, personenbezogene Daten sind.2 Derselbe Datensatz kann für den Absender personenbezogen sein, aber anonym für einen Empfänger, der keine vernünftige Re-Identifizierung vornehmen kann. Ein PET kann also ändern, welche Regeln gelten, nicht nur wie wahrscheinlich eine Geldstrafe ist.
- Sicherer Datenaustausch: Daten müssen möglicherweise von Drittorganisationen getestet werden, aufgrund der mangelnden Selbstständigkeit Ihres Unternehmens in Analytik und Anwendungstests. PETs ermöglichen Datenschutz beim Datenaustausch.
- Kürzlich wurde dies zu einem KI-Problem. Die Private Cloud Compute von Apple und die WhatsApp Private Processing von Meta führen Inferenzen auf Benutzerdaten innerhalb von TEEs aus, sodass der Anbieter nicht lesen kann, was er verarbeitet.
- Verhinderung von Datenschutzverletzungen: Datenschutzverletzungen können den Ruf Ihres Unternehmens schädigen, Unternehmen oder Kunden (je nach Geschäftsmodell) möchten möglicherweise die Interaktion mit Ihrer Marke einstellen. PETs helfen, sensible Informationen zu schützen und das Risiko von Datenschutzverletzungen zu reduzieren, die personenbezogene Daten wie Kreditkartendaten offenlegen.
- Ein Praxisbeispiel ist der Aktienkursverlust von Facebook nach dem Cambridge-Analytica-Skandal.3
Top 10 Beispiele für datenschutzfördernde Technologien
Kryptografische Algorithmen
1. Homomorphe Verschlüsselung
Homomorphe Verschlüsselung (HE) erlaubt es einem Dritten, wie einem Cloud-Anbieter, Berechnungen auf verschlüsselten Daten durchzuführen, ohne sie jemals zu entschlüsseln (d.h. Klartext). Der Datenbesitzer behält den Schlüssel, erhält die verschlüsselten Ergebnisse und entschlüsselt sie lokal. Dies macht HE perfekt für das sichere Outsourcing von Datenanalysen. Sie ist auch quantenresistent.
Allerdings passt HE schlecht, wenn mehrere Parteien gemeinsame Daten mit unterschiedlichen privaten Eingaben berechnen wollen. Da HE auf einem einzigen Entschlüsselungsschlüssel beruht, kann jeder, der diesen Schlüssel besitzt, alle Rohdaten sehen. Um dieses Mehrparteienszenario zu lösen, ist stattdessen sichere Mehrparteienberechnung (MPC) erforderlich.
Einige gängige Arten der homomorphen Verschlüsselung sind:
- Teilweise homomorphe Verschlüsselung: kann eine Art von Operation auf verschlüsselten Daten durchführen, z.B. nur Additionen oder Multiplikationen, aber nicht beides.
- Etwas homomorphe Verschlüsselung: kann mehr als eine Art von Operation durchführen (z.B. Addition, Multiplikation), ermöglicht aber eine begrenzte Anzahl von Operationen.
- Vollständig homomorphe Verschlüsselung: kann mehr als eine Art von Operation durchführen, und es gibt keine Einschränkung der Anzahl der durchgeführten Operationen.
2. Sichere Mehrparteienberechnung (SMPC)
Wie homomorphe Verschlüsselung (HE) ermöglicht sichere Mehrparteienberechnung (SMPC) die Berechnung auf verschlüsselten Daten. Jedoch erlaubt SMPC mehreren unabhängigen Parteien, gemeinsam eine Funktion über ihre kollektiven Eingaben zu berechnen. SMPC ermöglicht es Organisationen, models auf kombinierten datasets zu trainieren, ohne jemals ihre privaten Rohdaten gegenseitig offenzulegen.
SMPC-Fallstudie
Der Boston Women’s Workforce Council (BWWC) strebt danach, geschlechts- und rassenspezifische Lohnunterschiede in Boston durch eine öffentlich-private Partnerschaft zu beseitigen, wobei sich über 250 Arbeitgeber verpflichtet haben, diese Ungleichheiten durch Unterzeichnung des "100% Talent Compact" anzugehen.
Um das stadtweite Lohngefälle zu messen, verwendete der BWWC von 2015 bis 2023 SMPC und analysierte Gehaltsdaten von einem Sechstel der lokalen Angestellten, ohne individuelle Gehälter preiszugeben. Arbeitgeber teilten Gehaltsdaten mit dem BWWC und Forschern der Boston University, die auf aggregierte Statistiken zugriffen. Eine benutzerfreundliche Webanwendung wurde für die einfache Dateneingabe durch teilnehmende Organisationen entwickelt.
Auf Basis dieser Anwendungen stellte der BWWC fest, dass:
- Zusammenarbeit mit Usability-Experten unerlässlich ist, da die Datenschutzfunktionen von sMPC Dateneingabeprozesse und die Fehlerbehebung erschweren können.
- sMPC eine schnellere und sicherere Alternative zum Aufbau von Vertrauensbeziehungen mit sensiblen Daten ist.4
3. Differential Privacy
Differential Privacy schützt vor der Weitergabe von Informationen über Einzelpersonen. Der kryptografische Algorithmus fügt dem dataset eine Schicht "statistischen Rauschens" hinzu, die es ermöglicht, Muster von Gruppen innerhalb des datasets zu beschreiben, während die Privatsphäre der Einzelpersonen gewahrt bleibt.
4. Zero-Knowledge-Beweise (ZKP)
Zero-Knowledge-Beweise verwenden eine Reihe kryptografischer Algorithmen, die es ermöglichen, Informationen zu validieren, ohne Daten preiszugeben, die sie beweisen.
Google hat ZKP-Altersverifikation zu Google Wallet mit Bumble als Launch-Partner hinzugefügt und die Bibliotheken als Open Source veröffentlicht.5 Die EU folgte im April 2026 mit einer ZKP-basierten Altersverifikations-App, die in sieben Mitgliedstaaten pilotiert wird, und eIDAS 2.0 verlangt von jedem Mitgliedstaat, bis Ende 2026 eine digitale Identitäts-Wallet anzubieten.6
5. Trusted Execution Environment (TEE)
Eine Trusted Execution Environment (TEE) ist ein sicherer Tresor, der direkt in den Hauptprozessor eines Computers eingebaut ist. Er hält die Programme und Daten darin vollständig isoliert, das heißt, selbst wenn das Hauptbetriebssystem gehackt wird, bleibt der Tresor verschlossen. Der Nachweis, dass dieser Tresor für externe Benutzer echt ist, beruht auf einem Verifizierungsprozess namens "Attestierung", und genau dort sind diese sicheren Systeme in letzter Zeit defekt.
Kürzlich umgingen Forscher diese sicheren Verbindungen mit "Relay-Angriffen", bei denen Verifizierungsnachrichten abgefangen und weitergeleitet werden. Diese Sicherheitslücke, verfolgt als CVE-2026-33697, betraf das Cocos KI framework, wobei ähnliche Schwachstellen in Metas WhatsApp Private Processing und Contrast von Edgeless Systems gefunden wurden.7 Die zugrunde liegenden Chips und die Mathematik hielten stand; der Fehler lag in der Logik des Protokolldesigns. Da Standard-Sicherheitsaudits diesen Fehler übersahen, sollten Organisationen sicherstellen, dass Anbieter "formal verifizierte" (mathematisch bewiesene) Protokolle verwenden.
Die Funktionsweise:
- Die TEE bietet eine geschützte Ausführungsumgebung, in der sensible Daten und Operationen, wie kryptografische Prozesse oder sichere Authentifizierung, ohne Beeinträchtigung durch das Hauptsystem oder potenzielle Angreifer durchgeführt werden können.
- Sie hält sensible Daten isoliert und berechnet Operationen in einer sicheren Umgebung und schützt so vor Bedrohungen wie Malware oder unbefugtem Zugriff.
- TEEs werden weit verbreitet in mobilen Geräten, IoT-Systemen und Cloud-Umgebungen für Aufgaben wie Verschlüsselung, digitales Rechtemanagement (DRM) und Sicherung von Zahlungssystemen eingesetzt.
- Kürzlich haben sich TEEs über CPUs hinaus auf GPUs ausgeweitet. Beispielsweise führte NVIDIA vertrauliches Computing auf GPUs auf der H100 ein und entwickelte es durch Hopper und Blackwell weiter.8
TEE-Fallstudie
Das indonesische Tourismusministerium wollte genaue Tourismusstatistiken aus mobilen Roaming-Daten erstellen und gleichzeitig Datenschutzbedenken bei der gemeinsamen Nutzung von datasets von zwei Mobilfunknetzbetreibern (MNOs) berücksichtigen. Die verwendete Technologie war eine Trusted Execution Environment (TEE), speziell Intel SGX, um einheitlich gehashte IMSIs sicher über die Sharemind HI-Plattform zu verarbeiten.
Im Ergebnis konnte das Ministerium:
- Eine genaue Berechnung des Roaming-Marktanteils ermöglichen.
- Monatliche Tourismusstatistiken auf Basis von Mobilfunkdaten bereitstellen.
- Einen Rahmen für den vertraulichen Datenaustausch zwischen Beteiligten etablieren.
- Bleibt die einzige bekannte Lösung zur Analyse der Überlappung von Cross-Roaming-Teilnehmern.
- Die Leistung ist selbst auf handelsüblicher Hardware effizient.9
Datenmaskierungstechniken
Einige datenschutzfördernde Technologien sind auch Datenmaskierungstechniken, die von Unternehmen verwendet werden, um sensible Informationen in ihren Datensätzen zu schützen.
6. Verschleierung
Verschleierung ist eine Datenmaskierungstechnik, die Daten erschwert, um Reverse Engineering zu behindern, während die Funktionalität für autorisierte Benutzer erhalten bleibt.
7. Pseudonymisierung
Identifikatorfelder (Felder, die Informationen enthalten, die für eine Person spezifisch sind) werden durch fiktive Daten wie Zeichen oder andere Daten ersetzt. Pseudonymisierung wird häufig von Unternehmen genutzt, um der DSGVO zu entsprechen.
8. Datenminimierung
Erhebung der minimalen Menge personenbezogener Daten, die es dem Unternehmen ermöglicht, die Elemente eines Dienstes bereitzustellen.
9. Kommunikations-Anonymisierer
Anonymisierer ersetzen die Online-Identität (IP-Adresse, E-Mail-Adresse) durch eine disposable/einmalige, nicht rückverfolgbare Identität.
KI-basierte Datenschutzmethoden
10. Synthetische Datengenerierung
Synthetische Daten sind künstlich erstellte Daten durch Verwendung verschiedener Algorithmen, einschließlich ML-Algorithmen. Wenn Sie an datenschutzfördernden Technologien interessiert sind, weil Sie Ihre Daten in eine Testumgebung transformieren müssen, auf die Drittbenutzer Zugriff haben, ist die Generierung synthetischer Daten mit denselben statistischen Eigenschaften eine bessere Option.
11. Federated Learning
Federated Learning ist eine Machine-Learning-Technik, die einen Algorithmus über mehrere dezentrale Edge-Geräte oder Server hinweg trainiert, die lokale Datenproben halten, ohne diese auszutauschen. Mit der Dezentralisierung von Servern können Benutzer auch Datenminimierung erreichen, indem sie die Datenmenge reduzieren, die auf einem zentralen Server oder in der Cloud gespeichert werden muss.
Federated-Learning-Fallstudie
Das CARRIER-Projekt nutzt die sekundäre Verarbeitung medizinischer, Lebensstil- und personenbezogener Daten, um Risiken zu schätzen und eine Früherkennung und Intervention bei koronarer Herzkrankheit zu ermöglichen. Es muss jedoch die Einhaltung rechtlicher Standards sicherstellen und vor Re-Identifikationsrisiken schützen, wenn datasets von verschiedenen Organisationen verknüpft werden, unter Einhaltung nationaler Gesetze und der europäischen DSGVO.
Um diese Herausforderung zu bewältigen, setzte das Projekt Federated Learning ein, das die Ausführung genehmigter Docker-Images kontrolliert und so eine sichere Datenverarbeitung ohne direkte Datenweitergabe ermöglicht.
Im Ergebnis konnte das Projekt:
- Einen robusten rechtlichen Data-Governance-Rahmen zur Unterstützung von Federated-Learning-Verfahren entwickeln.
- Datenschutz und Datensicherheit während der Entwicklung des prognostischen Modells gewährleisten und so kontinuierliche Forschung ermöglichen.
- Die Notwendigkeit einer laufenden Governance identifizieren, um ethische und rechtliche Compliance während der Projektphasen aufrechtzuerhalten.10
PETs-Marktübersicht
Der PETs-Markt umfasst eine vielfältige Auswahl an Tools, Modellen und Bibliotheken, die darauf ausgelegt sind, die Privatsphäre von Daten zu schützen. Beispielsweise bietet jede Kategorie, wie synthetische Datengeneratoren oder Datenmaskierungstools, über 20 verschiedene Tools.
Diese Tools sind aufgrund ihrer großen Vielfalt einzeln schwer in die engere Wahl zu ziehen. Zur besseren Übersicht haben wir sie gruppiert und bieten einen umfassenden Überblick auf dem Titelbild oben.
Was sind die wichtigsten Anwendungsfälle von PETs?
- Testdatenmanagement: Anwendungstests und Datenanalyse werden manchmal von Drittanbietern durchgeführt. Auch wenn sie intern durchgeführt werden, sollten Unternehmen den internen Zugriff auf Kundendaten minimieren. Die Verwendung eines geeigneten PET, das die Testergebnisse nicht wesentlich beeinträchtigt, ist für Organisationen wichtig.
- Finanztransaktionen: Finanzinstitute sind aufgrund der Freiheit der Bürger, private Geschäfte und Transaktionen mit anderen Parteien durchzuführen, für den Schutz der Privatsphäre der Kunden verantwortlich.
- Gesundheitsdienstleistungen: Die Gesundheitsbranche sammelt und teilt (bei Bedarf) elektronische Gesundheitsakten (EHR) von Patienten. Beispielsweise können klinische Daten zur Suche nach Nebenwirkungen verschiedener Arzneimittelkombinationen verwendet werden. Gesundheitsunternehmen stellen in solchen Fällen die Privatsphäre der Patientendaten durch den Einsatz von PETs sicher.
- Erleichterung des Datentransfers zwischen mehreren Parteien einschließlich Vermittlern: Für Unternehmen, die als Vermittler zwischen zwei Parteien fungieren, ist die Verwendung von PETs entscheidend, da diese Unternehmen für den Schutz der Privatsphäre der Informationen beider Parteien verantwortlich sind.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenFAQs
Die Navigation durch die Vielfalt der datenschutzfördernden Tools (PETs) auf dem Markt erfordert einen strategischen Ansatz, der auf Ihre spezifischen Geschäftsanforderungen zugeschnitten ist. Um eine optimale Integration und Ausrichtung auf Ihren Software-Stack und Ihre IT-Infrastruktur sicherzustellen, sollten Sie die folgenden Schritte beachten:
1. Identifizieren Sie Ihre Bedürfnisse und Ziele
Sie müssen die Probleme identifizieren, die Sie durch den Einsatz eines PET lösen wollen. Dazu können Sie:
a.) Ihre Datenlandschaft bewerten: Identifizieren Sie Umfang und Art der Daten, die Ihr Unternehmen verwaltet. Bestimmen Sie, ob sie überwiegend strukturiert oder unstrukturiert sind, da dies die Wahl der PETs beeinflusst, die Ihren Anforderungen am besten entsprechen.
b.) Datenaustausch mit Dritten abbilden: Verstehen Sie die Feinheiten des Datenaustauschs mit Dritten. Wenn Ihre Daten externe Kanäle durchlaufen, priorisieren Sie Lösungen wie homomorphe Verschlüsselung, um Sicherheit und Vertraulichkeit während der Übertragung zu gewährleisten.
c.) Datenzugriffsbedarf definieren:
Unterscheiden Sie klar das erforderliche Zugriffsniveau auf das dataset, indem Sie bewerten, ob vollständiger Zugriff unerlässlich ist oder ob der Zugriff nur auf das Ergebnis/den Output ausreicht. Berücksichtigen Sie zusätzlich die Möglichkeit, personenbezogene Daten zur Verbesserung des Datenschutzes zu verschleiern.
d.) Datennutzung bestimmen: Prüfen Sie, ob Sie Daten für statistische Analysen, Markteinblicke, das Training von Machine-Learning-Modellen oder ähnliche Zwecke nutzen wollen.
2. Evaluieren Sie verschiedene Arten von PETs:
Berücksichtigen Sie die drei Hauptkategorien von PETs: kryptografische Tools, Datenmaskierungstechniken und KI-basierte Lösungen wie synthetische Datengeneratoren. Identifizieren Sie, welcher Typ am besten mit Ihren Datenschutzzielen und Datenschutzanforderungen übereinstimmt.
3. Erstellen Sie eine Shortlist von Tools basierend auf Kategorien:
Sobald Sie die für Ihre Bedürfnisse relevanten PET-Kategorien identifiziert haben, erstellen Sie eine Shortlist spezifischer Tools innerhalb jeder Kategorie. Berücksichtigen Sie Aspekte wie Funktionalität, Skalierbarkeit und Kompatibilität mit Ihrer bestehenden Infrastruktur.
4. IT-Infrastruktur bewerten:
Führen Sie eine gründliche Bewertung Ihrer IT-Infrastruktur durch und berücksichtigen Sie dabei die Netzwerk- und Rechenkapazitäten. Diese Bewertung wird Sie bei der Auswahl von PETs leiten, die sich nahtlos in Ihre Unternehmensressourcen integrieren. Identifizieren Sie Bereiche, die möglicherweise Upgrades für die Kompatibilität erfordern.
5. Budgetzuweisungen berücksichtigen:
Seien Sie proaktiv bei der Budgetplanung und berücksichtigen Sie, dass PETs in ihren Kosten variieren können. Weisen Sie Ressourcen basierend auf Ihren spezifischen Datenschutzanforderungen und Ihrer finanziellen Kapazität zu. Berücksichtigen Sie Faktoren wie Skalierbarkeit, Wartung und potenzielle zusätzliche Kosten im Zusammenhang mit der gewählten PET-Lösung.
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author = {Dilmegani, Cem},
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month = jul,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/privacy-enhancing-technologies}},
note = {AIMultiple. Abgerufen am 16. Juli 2026}
}Referenzlinks
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