{"id":69726,"date":"2023-05-16T11:07:02","date_gmt":"2023-05-16T09:07:02","guid":{"rendered":"https:\/\/staging.consileon.de\/differential-privacy\/"},"modified":"2024-10-25T09:17:57","modified_gmt":"2024-10-25T07:17:57","slug":"differential-privacy","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.consileon.de\/en\/blog\/2023\/05\/16\/differential-privacy\/","title":{"rendered":"Differential Privacy"},"content":{"rendered":"\n<p><em>Um bei der Analyse und Auswertung von Datenbest\u00e4nden die einschl\u00e4gigen Datenschutzvorschriften sicher und vollumf\u00e4nglich einhalten zu k\u00f6nnen, reicht eine einfache Anonymisierung der zugrundeliegenden Daten oftmals nicht aus. Abhilfe schafft das Konzept der sogenannten Differential Privacy (\u00fcbersetzt: differenzieller Datenschutz), das statistische Analysen und Auswertungen von Daten unter gleichzeitiger Wahrung des individuellen Datenschutzes erm\u00f6glicht. Informationen werden dabei so verrauscht, dass keine R\u00fcckschl\u00fcsse auf einzelne Individuen gezogen, statistisch relevante Analysen und Auswertungen jedoch weiterhin durchgef\u00fchrt werden k\u00f6nnen.<\/em><\/p>\n\n\n\n<p><\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-das-konzept-der-differential-privacy\">Das Konzept der Differential Privacy<\/h2>\n\n\n\n<p>Gro\u00dfe Datenmengen und einschl\u00e4gige Technologien, die zur Analyse von Big-Data-Speichern verwendet werden, bieten ein enormes Potenzial. So k\u00f6nnen Big-Data-Ressourcen beispielsweise in der Forschung und Entwicklung und in zahlreichen anderen Bereichen dazu genutzt werden, wichtige Erkenntnisse zu gewinnen, eventuelle Probleme zu identifizieren und \u2013 daraus abgeleitet \u2013 ad\u00e4quate L\u00f6sungen zu finden. Zudem k\u00f6nnen sie f\u00fcr die Bereitstellung neuer technologiebasierter Dienste genutzt werden.<\/p>\n\n\n\n<p>Da gro\u00dfe Datenmengen jedoch h\u00e4ufig auch pers\u00f6nliche Informationen \u00fcber einzelne Individuen enthalten, k\u00f6nnen berechtigte Bedenken hinsichtlich des Datenschutzes m\u00f6gliche Nutzerinnen und Nutzer davon abhalten, auf potenziell wertvolle Datenbest\u00e4nde zuzugreifen. H\u00e4ufig haben sich die in diesem Zusammenhang eingesetzten Ma\u00dfnahmen zum Schutz der Privatsph\u00e4re als unzureichend erwiesen. So ist bereits seit langem bekannt, dass die einfache Anonymisierung von Datens\u00e4tzen in Datenbanken ausgehebelt werden kann. Das Entfernen von personenbezogenen Daten \u2013 wie beispielsweise des Namens, der Adresse, der Telefonnummer oder der Sozialversicherungsnummer \u2013 reicht im Allgemeinen nicht aus, um die Identit\u00e4t einer Person, deren Daten in einer Datenbank gespeichert sind, vollst\u00e4ndig zu verbergen.<\/p>\n\n\n\n<p>Das Konzept der Differential Privacy wurde entwickelt, um diesem Problem des mangelnden individuellen Datenschutzes zu begegnen. Unerw\u00fcnschte Identifizierungen von Individuen, deren pers\u00f6nliche Informationen in gro\u00dfen Datens\u00e4tzen enthalten sind, werden verhindert, w\u00e4hrend gleichzeitig statistisch relevante Analysen und Auswertungen der Daten m\u00f6glich sind.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-anwendungsmoglichkeiten-von-differential-privacy\">Anwendungsm\u00f6glichkeiten von Differential Privacy<\/h2>\n\n\n\n<p>Urspr\u00fcnglich von <a href=\"https:\/\/cloudblogs.microsoft.com\/opensource\/2020\/05\/19\/new-differential-privacy-platform-microsoft-harvard-opendp\/\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Microsoft<\/a> entwickelt, um gro\u00dfe Datenbest\u00e4nde in der Gesundheitsforschung zu analysieren, er\u00f6ffnet Differential Privacy zahlreiche Anwendungsm\u00f6glichkeiten, beispielsweise im Rahmen der Produktentwicklung, der Prozessoptimierung oder der Durchf\u00fchrung langfristiger Studien.<\/p>\n\n\n\n<p>Ein bekannter Anwender von Differential Privacy ist <a href=\"https:\/\/www.apple.com\/privacy\/docs\/Differential_Privacy_Overview.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Apple<\/a>: Differential Privacy wird dort bei der Erfassung von Nutzerdaten eingesetzt, damit einzelne Nutzerinnen und Nutzer von Apple-Diensten nicht mehr erkennbar sind. Konkret geht es darum, sicherzustellen, dass die Server von Apple keine eindeutigen personenbezogenen Daten erhalten, indem Ger\u00e4tekennungen aus den Daten entfernt werden. [1]<\/p>\n\n\n\n<p>Datenschutzkonforme Analysen von Datenbest\u00e4nden k\u00f6nnen dabei helfen, Prozesse effizienter zu gestalten und Wettbewerbsvorteile auszubauen. Ein denkbarer Anwendungsfall ist beispielsweise die Analyse von mittels Differential Privacy verrauschter Kundendaten durch Personen, die \u00fcblicherweise keinen Zugriff auf pers\u00f6nliche Kundeninformationen erlangen d\u00fcrfen. So k\u00f6nnte etwa ein Marketingspezialist Kundendaten einer Versicherung f\u00fcr die Erstellung einer neuen Werbekampagne analysieren. Ein weiteres Anwendungsbeispiel ist die Analyse von via Differential Privacy anonymisierter Bankkundendaten durch Unternehmen, die so die Einkommenssituation potenzieller Kunden ermitteln und damit ihr Produktportfolio zielgerichtet anpassen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n<p>Wir sind \u00fcberzeugt, dass Differential Privacy zuk\u00fcnftig in zahlreichen Branchen eine wichtige Rolle spielen wird. Differential Privacy macht es \u00fcberhaupt erst m\u00f6glich, Daten umfassend und effizient zu verwenden sowie einen bisher nicht dagewesenen Nutzen zu generieren.<\/p>\n\n\n\n<h2 class=\"wp-block-heading\" id=\"h-der-differential-privacy-ansatz-von-consileon\">Der Differential-Privacy-Ansatz von Consileon<\/h2>\n\n\n\n<p>Das Konzept der Differential Privacy wird derzeit vorwiegend von gro\u00dfen US-Unternehmen wie Microsoft, Apple und <a href=\"https:\/\/ai.googleblog.com\/2022\/12\/differential-privacy-accounting-by.html\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Google<\/a> vorangetrieben. Die dort verfolgten Differential-Privacy-L\u00f6sungen sind jedoch nur auf eine sehr gro\u00dfe Anzahl von Individuen (> 100.000 Personen) und einfache Auswertungen ausgelegt.<\/p>\n\n\n\n<p>Consileon hat einen neuen Ansatz der Differential Privacy erarbeitet, der die quantitative Genauigkeit erh\u00f6ht und Analysen mit einer kleineren Anzahl von Individuen erm\u00f6glicht. Dar\u00fcber hinaus sind auch komplexere Datenauswertungen m\u00f6glich.<\/p>\n\n\n\n<p>Sprechen Sie uns gerne unverbindlich an, wenn Sie mehr \u00fcber unser Differential-Privacy-Konzept erfahren m\u00f6chten oder einen konkreten Anwendungsfall in Ihrem Unternehmen sehen. Wir beraten Sie gerne!<\/p>\n\n\n\n<p>[1] <a href=\"https:\/\/www.apple.com\/privacy\/docs\/Differential_Privacy_Overview.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noreferrer noopener\">Apple, 2017<\/a> (Differential Privacy)<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Eine einfache Anonymisierung von Daten reicht oft nicht aus, um Datenschutzvorschriften einzuhalten. Differential Privacy ist ein Konzept, das statistische Analysen und Auswertungen von Daten erm\u00f6glicht, w\u00e4hrend der individuelle Datenschutz gewahrt bleibt. Der neue Ansatz von Consileon unterst\u00fctzt Sie bei der Umsetzung von Differential Privacy in der Datenanalyse.<\/p>\n","protected":false},"author":39,"featured_media":69451,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"image","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[65,77,15],"tags":[],"class_list":["post-69726","post","type-post","status-publish","format-image","has-post-thumbnail","hentry","category-banking-en","category-capital-markets-en","category-news","post_format-post-format-image"],"acf":[],"yoast_head":"<!-- This site is optimized with the Yoast SEO Premium plugin v24.5 (Yoast SEO v27.4) - https:\/\/yoast.com\/product\/yoast-seo-premium-wordpress\/ -->\n<title>Differential Privacy |<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"Consileon unterst\u00fctzt Sie bei der Umsetzung von Differential Privacy in der Datenanalyse. 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