Anonymisierung

Die Anonymisierung ist ein Prozess, bei dem personenbezogene Daten so verändert werden, dass die Menschen hinter den Daten nicht mehr identifizierbar sind.

Wozu eine Anonymisierung?

Viele Unternehmen wollen dadurch die Privatsphäre von Kunden oder Personal schützen, Daten für forschungsbezogene Zwecke nutzbar machen, firmeninterne Data Science betreiben, Kundenerlebnisse optimieren oder Informationen veröffentlichen.

Wie funktioniert eine Anonymisierung?

Es gibt verschiedene Methoden, um eine Anonymisierung vorzunehmen:

Aggregierung
Besonders numerische Daten kann man durch eine Aggregierung zusammenfassen und Durchschnittswerte bilden, sodass individuelle Details anschließend verloren gehen. Das passiert beispielsweise, wenn ein Onlineshop eine durchschnittliche Altersgruppe ermittelt und dieser ein durchschnittliches Ausgabeverhalten zuordnet.
Maskierung
Hierbei wird bei bestimmten Daten ein Teil maskiert. Aus Max.Muster@muster.de wird z.B. XXXXX@muster.de. Diese Methode wird häufig im Zusammenhang mit anderen Anonymisierungsarten verwendet.
Datenverschleierung
Bei der Datenverschleierung werden Daten durch verschiedene ad-hoc Techniken leicht verändert, um Identifikationsmöglichkeiten zu minimieren. So können in einer Studie die Geburtsdaten von Probanden um einige Wochen und Tage verschoben werden.
Differential Privacy
Bei Differential Privacy kommt es ebenfalls zu einem Hinzufügen oder zur leichten Veränderung von Daten. In diesem Fall steht allerdings ein mathematisches Modell dahinter, das dafür sorgt, dass es im Vergleich zu der Datenverschleierung noch schwieriger ist, Personen zu identifizieren.

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