Entdecken Sie die 10 wichtigsten datenschutzfreundlichen Technologien
Auch bei Vorschriften wie der DSGVO und CCPA sind Kundendaten oft Hackern, Unternehmen und Regierungen ausgesetzt. Während Unternehmen Daten mit Dritten teilen, um die Netzwerksichtbarkeit zu verbessern, wächst das Risiko von Datenlecks.
Datenschutzfreundliche Technologien (PETs) helfen Unternehmen dabei, diese Daten zu nutzen, während persönliche oder sensible Informationen privat bleiben, was sowohl die Einhaltung von Vorschriften als auch den Unternehmensruf verbessert.
Entdecken Sie die 10 wichtigsten PET-Tools und deren Anwendungsfälle, um zu sehen, wie sie Daten schützen und Geschäftsabläufe verbessern können:
Was sind datenschutzfreundliche Technologien (PETs)?
Datenschutzfreundliche Technologien (PETs) sind eine breite Palette von Technologien (Hardware- oder Softwareregelungen), um den Datenschutz zu gewährleisten und gleichzeitig Organisationen zu ermöglichen, Wert aus Daten zu ziehen und deren volles kommerzielles, wissenschaftliches und gesellschaftliches Potenzial auszuschöpfen. Diese Technologien verwenden verschiedene Methoden, einschließlich Kryptografie, Anonymisierung und Verschleierung, um Daten während der Datenverarbeitung zu sichern.
Durch die Implementierung von PETs können Organisationen Unternehmen helfen, indem sie
- Die Datensicherheit maximieren, indem sie das Risiko von Datenverletzungen oder Lecks verringern
- Schädliche Akteure daran hindern, die Daten für bösartige Zwecke nutzbar zu machen
- Sichere Daten Zusammenarbeit über Abteilungen und sogar Organisationen hinweg zu ermöglichen.
Auf diese Weise spielen PETs eine entscheidende Rolle bei der Datenverwaltung und dem Schutz der Datennutzung.
Um ein automatisiertes Tool zu nutzen, finden Sie hier eine Liste der besten Software zur Verhinderung von Datenverlust.
Warum sind datenschutzfreundliche Technologien (PETs) heute wichtig?
Wie bei jeder anderen Datenschutzlösung sind datenschutzfreundliche Technologien aus drei Gründen für Unternehmen wichtig:
- Regulatorische Einhaltung: Datenschutzgesetze wie die DSGVO, CCPA und die Europäische Datenschutzbehörde (EDPB) zwingen Organisationen dazu, Kundendaten zu schützen. Unternehmen können aufgrund von Datenverletzungen erhebliche Geldstrafen zahlen.
- Ein Beispiel aus der Praxis: Europäische Datenschutzbehörden verhängten Strafen in Höhe von 1,2 Mrd. € (~1,4 Mrd. $) gemäß der DSGVO, wobei täglich durchschnittlich über 400 Meldungen über Verstöße eingehen, was die wachsenden Compliance-Risiken verdeutlicht 1 PETs können eine zuverlässige Möglichkeit bieten, diese Vorschriften einzuhalten und rechtliche und finanzielle Sanktionen zu vermeiden.
- Sicherer Datenaustausch: Daten müssen möglicherweise von Drittorganisationen getestet werden, da Ihr Unternehmen in der Analyse und Anwendungstests nicht selbst ausreichend ist. PETs ermöglichen den Datenschutz beim Datenaustausch.
- Verhinderung von Datenverletzungen: Datenschutzverletzungen können den Ruf Ihres Unternehmens schädigen, Unternehmen oder Kunden (abhängig von Ihrem Geschäftsmodell) könnten die Interaktion mit Ihrer Marke einstellen wollen. PETs helfen dabei, sensible Informationen zu schützen und das Risiko von Verletzungen, die personenbezogene Daten wie Kreditkartendetails offenlegen, zu verringern.
- Ein Beispiel aus der Praxis ist der Verlust des Aktienkurses von Facebook nach dem Cambridge-Analytica-Skandal.2
Die 10 wichtigsten Beispiele für datenschutzfreundliche Technologien
Kryptografische Algorithmen
1. Homomorphe Verschlüsselung
Die homomorphe Verschlüsselung ermöglicht Berechnungen auf verschlüsselten Daten, wodurch verschlüsselte Ergebnisse entstehen, die dem Ergebnis von Operationen auf unverschlüsselten Daten entsprechen (d. h. Klartext). Dies ermöglicht es Unternehmen, sensible Daten mit Dritten zur Analyse zu teilen, während sie sicher bleiben. Die Daten können analysiert und an den Eigentümer zurückgegeben werden, der sie entschlüsseln kann, um die Ergebnisse einzusehen. Sie ist auch wertvoll für die Speicherung verschlüsselter Daten in Cloud-Anwendungen.
Einige gängige Arten der homomorphen Verschlüsselung sind:
- Teilweise homomorphe Verschlüsselung:kann eine Art von Operation auf verschlüsselten Daten durchführen, wie nur Additionen oder nur Multiplikationen, aber nicht beides.
- Teilweise homomorphe Verschlüsselung: kann mehr als eine Art von Operation (z. B. Addition, Multiplikation) durchführen, ermöglicht jedoch nur eine begrenzte Anzahl von Operationen.
- Vollständig homomorphe Verschlüsselung: kann mehr als eine Art von Operation durchführen und es gibt keine Beschränkung bezüglich der Anzahl der durchgeführten Operationen.
2. Sichere Mehrparteienberechnung (SMPC)
Die sichere Mehrparteienberechnung ist ein Teilbereich der homomorphen Verschlüsselung mit einem Unterschied: Benutzer können Werte aus mehreren verschlüsselten Datensätzen berechnen. Daher können maschinelle Lernmodelle auf verschlüsselte Daten angewendet werden, da SMPC für größere Datenmengen verwendet wird.
Fallstudie
Der Bostoner Frauenarbeitskräfte-Rat (BWWC) möchte geschlechtsspezifische und rassische Lohnunterschiede in Boston durch eine öffentlich-private Partnerschaft beseitigen, wobei über 250 Arbeitgeber zugesagt haben, diese Ungerechtigkeiten zu beheben, indem sie den „100 % Talent Compact“ unterzeichnen.
Um die stadtbreite Lohnkluft zu messen, verwendete der BWWC von 2015 bis 2023 sichere Mehrparteienberechnung (sMPC), um Gehaltsdaten von einem Sechstel der lokalen Arbeitnehmer zu analysieren, ohne individuelle Gehälter offenzulegen. Arbeitgeber teilten Gehaltsdaten mit dem BWWC und Forschern der Boston University, die nur auf aggregierte Statistiken zugreifen konnten. Eine benutzerfreundliche Webanwendung wurde entwickelt, um die Dateneingabe für teilnehmende Organisationen zu erleichtern.
Aufgrund dieser Anwendungen stellte der BWWC fest, dass:
- Die Zusammenarbeit mit Usability-Experten ist unerlässlich, da die Datenschutzfunktionen von sMPC die Dateneingabe und die Fehlerbehebung komplizieren können.
- sMPC ist eine schnellere und sicherere Alternative, um Vertrauensbeziehungen mit sensiblen Daten aufzubauen.3
3. Differenzielle Privatsphäre
Differenzielle Privatsphäre schützt davor, Informationen über Einzelpersonen preiszugeben. Dieser kryptografische Algorithmus fügt dem Datensatz eine „statistisches Rauschen“-Schicht hinzu, die es ermöglicht, Muster von Gruppen innerhalb des Datensatzes 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 offenzulegen, die sie belegen.
5. Vertrauenswürdige Ausführungsumgebung (TEE)
Eine TEE ist ein sicherer Bereich innerhalb eines Hauptprozessors, der die Integrität und Vertraulichkeit von darin geladenem Code und Daten sicherstellt. Die TEE arbeitet isoliert vom Rest des Systems, was bedeutet, dass die TEE auch dann sicher bleibt, wenn das Hauptbetriebssystem kompromittiert ist.
So funktioniert es:
- Die TEE bietet eine geschützte Ausführungsumgebung, in der sensible Daten und Operationen, wie kryptografische Prozesse oder sichere Authentifizierung, ohne Störung durch das Hauptsystem oder potenzielle Angreifer durchgeführt werden können.
- Sie hält sensible Daten isoliert und führt Berechnungen in einer sicheren Umgebung durch, um vor Bedrohungen wie Malware oder unbefugtem Zugriff zu schützen.
- TEEs werden häufig in Mobilgeräten, IoT-Systemen und Cloud-Umgebungen eingesetzt, um Aufgaben wie Verschlüsselung, digitales Rechtemanagement (DRM) und die Sicherung von Zahlungssystemen durchzuführen.
Fallstudie
Das indonesische Ministerium für Tourismus wollte genaue Tourismusstatistiken aus Mobilfunk-Roaming-Daten erstellen und gleichzeitig Datenschutzbedenken beim Austausch von Datensätzen von zwei Mobilfunknetzbetreibern (MNOs) berücksichtigen. Die verwendete Technologie war eine vertrauenswürdige Ausführungsumgebung (TEE), insbesondere Intel SGX, um gleichmäßig gehashte IMSIs über die Sharemind HI-Plattform sicher zu verarbeiten.
Als Ergebnis konnte das Ministerium:
- Die genaue Berechnung des Roaming-Marktanteils ermöglichen.
- Monatliche Tourismusstatistiken basierend auf Mobilfunkdaten bereitstellen.
- Einen Rahmen für den vertraulichen Datenaustausch zwischen Stakeholdern schaffen.
- Die einzige bekannte Lösung für die Analyse von Überlappungen bei Roaming-Abonnenten bleiben.
- Effiziente Leistung auch auf kommerzieller Hardware erzielen.4
Datenmaskierungstechniken
Einige datenschutzfreundliche Technologien sind auch Datenmaskierungstechniken, die von Unternehmen verwendet werden, um sensible Informationen in ihren Datensätzen zu schützen.
5. Verschleierung
Dies ist ein allgemeiner Begriff für Datenmaskierung, der mehrere Methoden umfasst, um sensible Informationen zu ersetzen, indem irreführende oder ablenkende Daten zu einem Protokoll oder Profil hinzugefügt werden.
6. Pseudonymisierung
Identifikatorfelder (Felder, die Informationen enthalten, die für eine Person spezifisch sind) werden durch fiktive Daten wie Zeichen oder andere Daten ersetzt. Die Pseudonymisierung wird häufig von Unternehmen verwendet, um die DSGVO einzuhalten.
7. Datenminimierung
Minimale Menge an personenbezogenen Daten sammeln, die es dem Unternehmen ermöglicht, die Elemente eines Dienstes bereitzustellen.
8. Kommunikationsanonymisierer
Anonymisierer ersetzen die Online-Identität (IP-Adresse, E-Mail-Adresse) durch eine einmalige, nicht nachverfolgbare Identität.
KI-basierte Datenschutzmethoden
9. Erzeugung synthetischer Daten
Synthetische Daten sind künstlich erstellte Daten, die mithilfe verschiedener Algorithmen, einschließlich ML-Algorithmen, erzeugt werden. Wenn Sie sich für datenschutzfreundliche Technologien interessieren, weil Sie Ihre Daten in eine Testumgebung transformieren müssen, auf die Drittanwender zugreifen können, ist die Erzeugung synthetischer Daten, die die gleichen statistischen Eigenschaften aufweisen, eine bessere Option.
10. Federated Learning
Federated Learning ist eine maschinelle Lernmethode, die einen Algorithmus über mehrere dezentrale Edge-Geräte oder Server trainiert, die lokale Datensätze halten, ohne diese auszutauschen. Durch die Dezentralisierung von Servern können Benutzer auch die Datenminimierung erreichen, indem sie die Menge an Daten reduzieren, die auf einem zentralen Server oder in Cloud-Speichern gespeichert werden müssen.
Fallstudie
Das CARRIER-Projekt verwendet die sekundäre Verarbeitung medizinischer, lebensstilbezogener und persönlicher Daten, um Risiken abzuschätzen und die frühe Erkennung und Intervention bei koronarer Herzkrankheit zu ermöglichen. Dabei muss jedoch die Einhaltung gesetzlicher Standards sichergestellt und das Risiko der Wiederidentifizierung beim Verknüpfen von Datensätzen aus verschiedenen Organisationen vermieden 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 steuert und so eine sichere Datenverarbeitung ohne direkten Datenaustausch ermöglicht.
Als Ergebnis konnte das Projekt:
- Einen robusten rechtlichen Rahmen für die Datenverwaltung entwickeln, um die Verfahren des Federated Learning zu unterstützen.
- Den Datenschutz und die Datensicherheit während der Entwicklung des prognostischen Modells sicherstellen und so die kontinuierliche Forschung ermöglichen.
- Den Bedarf an fortlaufender Governance erkennen, um die Einhaltung ethischer und rechtlicher Vorschriften während der Projektphasen aufrechtzuerhalten.5
Überblick über den PET-Markt
Der PET-Markt umfasst eine Vielzahl von Tools, Modellen und Bibliotheken, die entwickelt wurden, um den Datenschutz zu gewährleisten. Beispielsweise verfügt jede Kategorie, wie Generatoren synthetischer Daten oder Tools zur Datenmaskierung, über mehr als 20 verschiedene Tools.
Die kurze Liste dieser Tools ist aufgrund ihrer Vielfalt schwierig. Um Klarheit zu schaffen, haben wir sie gruppiert und bieten einen umfassenden Überblick im Titelbild oben.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenWas sind die wichtigsten Anwendungsfälle für PETs?
- Testdatenmanagement: Anwendungstests und Datenanalysen 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 verantwortlich für den Schutz der Privatsphäre der Kunden aufgrund der Freiheit der Bürger, private Geschäfte und Transaktionen mit anderen Parteien durchzuführen.
- Gesundheitsdienstleistungen: Die Gesundheitsbranche sammelt und teilt (wenn nötig) elektronische Gesundheitsakten (EHR) von Patienten. Beispielsweise können klinische Daten verwendet werden, um nach Nebenwirkungen verschiedener Arzneimittelkombinationen zu suchen. Gesundheitsunternehmen stellen in solchen Fällen den Datenschutz der Patientendaten sicher, indem sie PETs verwenden.
- Erleichterung des Datentransfers zwischen mehreren Parteien einschließlich Vermittlern: Für Unternehmen, die als Vermittler zwischen zwei Parteien fungieren, ist die Nutzung von PETs entscheidend, da diese Unternehmen dafür verantwortlich sind, die Privatsphäre der Informationen beider Parteien zu schützen.
FAQs
Die Navigation durch die Vielzahl datenschutzfreundlicher 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 berücksichtigen:
1. Identifizieren Sie Ihre Bedürfnisse und Ziele
Sie müssen die Probleme identifizieren, die Sie durch den Einsatz eines PETs lösen möchten. Dazu können Sie:
a.) Bewerten Sie Ihre Datenlandschaft: Identifizieren Sie das Volumen und die Art der Daten, die Ihr Unternehmen verwaltet. Bestimmen Sie, ob es sich hauptsächlich um strukturierte oder unstrukturierte Daten handelt, da dies die Wahl der PETs beeinflusst, die Ihren Anforderungen am besten entsprechen.
b.) Kartieren Sie den Datenaustausch mit Dritten: Verstehen Sie die Komplexität des Datenaustauschs mit Dritten. Wenn Ihre Daten externe Kanäle durchlaufen, priorisieren Sie Lösungen wie die homomorphe Verschlüsselung, um Sicherheit und Vertraulichkeit während des Transports zu gewährleisten.
c.) Definieren Sie den Datenzugriff:
Unterscheiden Sie klar, welcher Zugriff auf den Datensatz erforderlich ist, und prüfen Sie, ob vollständiger Zugriff notwendig ist oder ob der Zugriff auf das Ergebnis/Ausgabe ausreicht. Berücksichtigen Sie außerdem die Möglichkeit, personenbezogene Daten zu verschleiern, um den Datenschutz zu verbessern.
d.) Bestimmen Sie die Datennutzung: Prüfen Sie, ob Sie Daten für statistische Analysen, Markteinblicke, das Training von ML-Modellen oder ähnliche Zwecke verwenden möchten.
2. Bewerten Sie verschiedene Arten von PETs:
Berücksichtigen Sie die drei Hauptkategorien von PETs, nämlich kryptografische Tools, Datenmaskierungstechniken und KI-basierte Lösungen wie Generatoren synthetischer Daten. Identifizieren Sie, welche Art Ihren Datenschutzzielen und den Anforderungen zum Schutz Ihrer Daten am besten entspricht.
3. Erstellen Sie eine kurze Liste von Tools basierend auf Kategorien:
Sobald Sie die für Ihre Bedürfnisse relevanten PET-Kategorien identifiziert haben, erstellen Sie eine kurze Liste spezifischer Tools innerhalb jeder Kategorie. Berücksichtigen Sie Aspekte wie Funktionalität, Skalierbarkeit und Kompatibilität mit Ihrer bestehenden Infrastruktur.
4. Bewerten Sie die IT-Infrastruktur:
Führen Sie eine gründliche Bewertung Ihrer IT-Infrastruktur durch und berücksichtigen Sie Netzwerk- und Rechenkapazitäten. Diese Bewertung wird Ihnen helfen, PETs auszuwählen, die nahtlos in Ihre Unternehmensressourcen integriert werden können. Identifizieren Sie Bereiche, die möglicherweise ein Upgrade für die Kompatibilität erfordern.
5. Berücksichtigen Sie die Budgetplanung:
Seien Sie proaktiv bei der Budgetplanung, da PETs in den Kosten variieren können. Ordnen Sie Ressourcen basierend auf Ihren spezifischen Datenschutzanforderungen und finanziellen Möglichkeiten zu. Berücksichtigen Sie Faktoren wie Skalierbarkeit, Wartung und mögliche zusätzliche Kosten im Zusammenhang mit der gewählten PET-Lösung.
Diese Forschung zitieren
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author = {Dilmegani, Cem},
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year = {2026},
month = feb,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/privacy-enhancing-technologies}},
note = {AIMultiple. Abgerufen am 26. Februar 2026}
}Referenzlinks
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