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DA3KMU

Datenschutz durch statistische Analyse und adaptive Anonymisierung von personenbezogenen Daten für KMU

Ziel des DA3KMU-Projekts ist die Entwicklung einer Open-Source Software, die es Unternehmen ermöglichen soll, Daten adaptiv und maßgeschneidert zu anonymisieren bzw. zu pseudonymisieren – unter Berücksichtigung der zugrundeliegenden Daten und Anforderungen, und ohne spezialisierte Kenntnisse im technischen Datenschutz. Sensible Daten können auf diese Weise für ausgewählte Anwendungsfälle aufbereitet und für Analysen durch Dritte sowie für die Realisierung von Mehrwerten eingesetzt werden, die ansonsten ungenutzt bleiben.

Weitere Informationen zum Projekt finden Sie hier.

Viele Unternehmen stehen vor einem Dilemma: Sie verfügen einerseits über umfangreiche Daten, die erhebliches Potenzial für Analysen, KI-Training oder andere Zwecke bieten, andererseits enthalten diese Daten teilweise personenbezogene oder andere sensible Informationen (die z. B. Aufschlüsse über interne Prozesse erlauben), die eine Verwendung verhindern. Anonymisierungswerkzeuge können dieses Dilemma gerade für viele KMU-relevante Anwendungsbereiche lösen – aber nur dann, wenn sie keine hochspezialisierten Kenntnisse verlangen, die Charakteristika der jeweiligen Daten und Anforderungen berücksichtigen und dem Nutzer Auskunft über die Qualität der Anonymisierung geben können.

In DA3KMU entsteht eine teilautomatisierte und einfach zu handhabende Software, die unternehmenskritische Daten adaptiv und maßgeschneidert anonymisiert. KMU können mit Hilfe der Software einen „Basischeck“ für ihre Daten durchführen und diese im zweiten Schritt maßgeschneidert anonymisieren. So können die Daten in datenschutzkonformer und geschäftsfreundlicher Weise bereitgestellt, für die Gewinnung von Mehrwerten genutzt oder Dritten für Analysen zur Verfügung gestellt werden. Das Dilemma zwischen Schutz und Analyse der Daten wird so aufgelöst. Die DA3KMU-Software wird im Projekt exemplarisch für zwei weit verbreitete Use Cases angepasst und validiert:

  • für die Anonymisierung von Log-Daten für KI-basierte SIEM (Security Information and Event Management) Systeme
  • für die Anonymisierung von Gesundheitsdaten und Befunden

Das Fraunhofer IDMT führt die Forschungs- und Entwicklungsarbeiten durch und wird dabei von zwei Unternehmen im Unterauftrag unterstützt. Die Psoido GmbH übernimmt einen Teil der Entwicklungsarbeiten und die EurA AG unterstützt insbesondere bei der Anforderungsanalyse. Darüber hinaus sind verschiedene assoziierte Partner im Projekt beteiligt, die sich mit Anforderungen einbringen und die Software für die beiden oben genannten Use Cases testen.

Das Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT ist eines von über 70 Instituten der Fraunhofer-Gesellschaft, der weltweit führenden Organisation für angewandte Forschung. Das Forschungsinstitut ist international anerkannt für seine angewandte Forschung in den Bereichen Psycho- und Elektroakustik und Audiotechnik, A/V-Content-Analyse, intelligente Signalanalyse, Maschinelle Lernverfahren, Mensch-Technik-Interaktion sowie IT Sicherheit und Datenschutz.

  • Erschließung von Mehrwerten unter Einhaltung von Datenschutz- und Vertraulichkeitsanforderungen durch maßgeschneidertes Entfernen von sensiblen Daten vor deren Speicherung bzw. Übertragung an Dritte
  • Senkung des Angriffsrisikos sowie Reduzierung der Kosten für aufwändige Sicherheitsvorkehrungen und Löschkonzepte
  • Vermittlung technologischer IT-Sicherheitskompetenzen, die das Vertrauen in IKT-Systeme stärken und KMU zu fundierten IT-sicherheitsrelevanten Entscheidungen befähigen
  • Erhöhung des Datenschutz- und Sicherheitsniveaus von KMU

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Patrick Aichroth
Fraunhofer-Institut für Digitale Medientechnologie IDMT