Fachartikel
Differential Privacy für den Schutz von personenbezogenen Daten
Von LMIS
Künstliche Intelligenz lässt sich heutzutage überall einsetzen. Wir wissen das, schließlich verhelfen wir unseren Kunden mit KI jeden Tag zu mehr Effizienz und automatisierten Prozessen. Für einen erfolgreichen Einsatz von KI muss sie mit Daten trainiert werden. Diese Daten hängen mit personenbezogenen Informationen zusammen. Sie zu benutzen, birgt die Gefahr, die Privatsphäre von diesen Personen zu verletzen.
Hier kommt Differential Privacy ins Spiel. Ähnlich wie Generative Adversarial Networks ist es ein Verfahren, das ein datenschützendes KI-Training erlaubt.
Differential Privacy: Eine Definition
Differential Privacy (DP) ist ein Konzept, das darauf abzielt, die Privatsphäre von Personen in Datensätzen zu schützen. Gleichzeitig können nützliche Informationen aus diesen Daten extrahiert werden.
Wie DP funktioniert
Stellen wir uns vor, Sie haben einen Datensatz mit Informationen über Menschen, zum Beispiel ihre Altersgruppen und Einkommen. Differential Privacy bedeutet, dass die Ergebnisse einer Abfrage oder Analyse auf diesem Datensatz nicht wesentlich verändert werden, egal ob die Daten eines bestimmten Individuums in die Berechnung einbezogen werden oder nicht.
Dafür wird zu den Daten Rauschen oder Zufälligkeit hinzugefügt. Wenn Sie eine Abfrage an den Datensatz stellen, wird das Ergebnis leicht verändert, indem zufällige Werte hinzugefügt oder entfernt werden.
Auf diese Weise schützt Differential Privacy die individuellen Informationen der Personen im Datensatz, während gleichzeitig nützliche Muster und Informationen aus den Daten gezogen werden können, ohne die Privatsphäre zu verletzen.
DP ist ein wichtiger Baustein für den Schutz der Privatsphäre in der Datenanalyse. Unternehmen wie Apple und Google verwenden Differential Privacy, um sensible Daten zu schützen, ohne auf nützliche Erkenntnisse verzichten zu müssen.
Privacy Budgets und Differential Privacy
Ein Privacy Budget steuert, wie viel Rauschen hinzugefügt wird und wie viele Anfragen an einen Datentopf gestellt werden können, bevor das Risiko eines Datenschutzverlustes zu groß wird. Es ist im Grunde eine Metrik oder ein Grenzwert, der bestimmt, wie viele Informationen (oder wie viel "Privatsphäre") insgesamt preisgegeben werden dürfen, während Anfragen an die Daten gestellt werden.
Das Budget wird bei jeder Anfrage an die Datenbank "ausgegeben". Je mehr Anfragen gestellt werden, desto mehr vom Budget wird verbraucht. Sobald das gesamte Budget aufgebraucht ist, dürfen keine weiteren Anfragen mehr gestellt werden. So wird verhindert, dass zu viele Informationen preisgegeben werden, die die Privatsphäre der Datenbankteilnehmer gefährden könnten.
Was bedeutet das genau für Unternehmen?
Das Privacy Budget und Differential Privacy sind für Unternehmen von entscheidender Bedeutung, insbesondere in einer Ära, in der Datenschutz und -sicherheit zunehmend im Mittelpunkt stehen.
Compliance mit Datenschutzgesetzen
Unternehmen sind gesetzlich verpflichtet, die Datenschutzrechte ihrer Kunden und Mitarbeitenden zu respektieren. Differential Privacy und Privacy Budgets bieten Unternehmen eine Methode, um sicherzustellen, dass sie die Anforderungen verschiedener Datenschutzgesetze erfüllen, indem sie einen angemessenen Schutz der Privatsphäre gewährleisten. Dies ist gerade im Hinblick auf die neue NIS-2-Richtlinie wichtiger denn je.
Risikomanagement
Datenlecks und Datenschutzverletzungen können schwerwiegende finanzielle und rechtliche Konsequenzen für Unternehmen haben. Durch die Verwendung von Differential Privacy können Unternehmen das Risiko von solchen Verletzungen minimieren, indem sie sicherstellen, dass sensible Daten angemessen geschützt sind.
Wettbewerbsvorteil durch Innovation
Daten spielen eine immer wichtigere Rolle für Unternehmen, um fundierte Entscheidungen zu treffen und innovative Produkte und Dienstleistungen zu entwickeln. Differential Privacy ermöglicht es Unternehmen, von den Erkenntnissen aus Datenanalysen zu profitieren.
Verantwortungsvolle Nutzung von Daten
Unternehmen haben eine Verantwortung, Daten ethisch und verantwortungsvoll zu nutzen. Differential Privacy und Privacy Budgets bieten einen Rahmen, der es Unternehmen ermöglicht, Daten für geschäftliche Zwecke zu verwenden, während sie gleichzeitig sicherstellen, dass die Privatsphäre der Personen respektiert wird, deren Daten verarbeitet werden.
Vor- und Nachteile von Differential Privacy
Differential Privacy bietet einen starken Schutz der Privatsphäre. Es verhindert, dass individuelle Personen in einem Datensatz identifiziert werden können, während nützliche Muster und Informationen aus den Daten extrahiert werden können. Dies fördert das Vertrauen der Nutzer in die Datenverarbeitung und ermöglicht es Unternehmen, gesetzliche Anforderungen zu erfüllen.
Allerdings kann das Hinzufügen von Rauschen zu den Daten die Genauigkeit der Analyse beeinträchtigen und zusätzliche Rechenressourcen erfordern, was zu Leistungseinbußen führen kann.
Wer mehr über Differential Privacy erfahren möchte, kann sich den Artikel „Datenschutzkonformes KI-Training sicherstellen – so geht’s“ unseres Gründers Prof. Dr. Marco Barenkamp im Magazin heise online durchlesen. Dort geht er sowohl auf dieses als auch auf ein alternatives Verfahren ein. Beide schützen die Privatsphäre bei der Verwendung von personenbezogenen Daten.