Lesetipp: Narayanan/Felten, No silver bullet: De-identification still doesn’t work – zur Frage der effektiven Anonymisierung von Daten

Im Juli 2014 haben Arvind Narayanan (@random_walker) und Edward Felten (@EdFelten) (beide Princeton University) ein Paper mit dem Titel “No silver bullet: De-identification still doesn’t work” veröffentlicht, das im Wesentlichen eine Replik auf ein Paper von Cavoukian/Castro (Big Data and Innovation, Setting the Record Straight: Deidentification Does Work) darstellt. Cavoukian und Castro hatten in ihrem Paper im Kern dargestellt, dass es wirksame Techniken gibt, die eine Anonymisierung von Datensätzen ermöglichen. Narayanan und Felten wenden sich sehr überzeugend gegen diese Theorie.

1. Hintergrund

Zunächst kurz zum Hintergrund:

Wir befinden uns vermutlich noch am Anfang des Big Data-Zeitalters. Über jede einzelne Person werden immer mehr und immer genauere Daten erhoben und gespeichert (näher z.B. Kurz/Rieger, Die Datenfresser, 2012). Wer sich die Daten von/über Malte Spitz ansieht, die im Zuge der Kritik an der (deutschen und europäischen) Vorratsdatenspeicherung erhoben wurden, erhält eine leichte Idee davon. Man stelle sich zusätzlich vor, dass auch alle anderen Tätigkeiten von uns digital erfasst werden. Wenn sich alle diese Daten zusammenführen ließen und dann auch noch jeweils einer einzelnen Person zugeordnet werden kann, entsteht ein sehr genaues Bild über diese eine Person. Diesen Zustand soll unser Datenschutzrecht verhindern bzw. die Kontrolle über den Vorgang zumindest teilweise der jeweiligen Person erhalten.

Sollen nun Daten ohne konkrete Einwilligung oder gesetzlichen Erlaubnistatbestand erhoben und genutzt werden, bleibt dem Verarbeitungswilligen nur die Variante, die Daten dem Schutz des Datenschutzrechts vollständig zu entziehen. Das ist – möchte man meinen – eigentlich ganz einfach: Die Daten müssen ja „einfach nur“ anonymisiert werden. Wie das geht, sagt uns (in der Theorie) z.B. § 3 Abs ...

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