Big Data: Dieser Schutz muss sein
Bei Big Data darf „Protection“ nicht zu kurz kommen. Die Experten der Experton Group machen jetzt darauf aufmerksam, was umfassender Schutz leisten muss.
Oliver Schonschek, Research Fellow bei Experton Group, zeigt auf, was Big Data Protection leisten muss.
Bild Quelle: Experton Group
Wenn Datenschützer vor Big Data warnen, sehen sie die Gefahr, dass die enormen Datenmengen zahlreiche Ansatzpunkte dafür liefern, um personenbezogene und personenbeziehbare Daten zu umfassenden Nutzerprofilen zu verknüpfen.
„Die Sorgen der Daten- und Verbraucherschützer muss man ernst nehmen, insbesondere deshalb, weil viele der klassischen Datenschutzmaßnahmen und Sicherheitswerkzeuge nicht für die riesigen Datenvolumina ausgelegt sind“, sagt Oliver Schonschek, Experton Group Research Fellow.
In folgenden Szenarien ist der Schutzbedarf besonders hoch
Will man personenbezogene Daten in einem Projekt schützen, muss man diese zuerst einmal identifizieren. Es stelle sich dabei die Frage, welche Kategorien personenbezogener Daten denn vorliegen, denn davon hängt der Schutzbedarf ab.
Besonders kritisch seien die sogenannten besonderen Arten personenbezogener Daten: Dies sind laut Bundesdatenschutzgesetz (BDSG) Angaben über die rassische und ethnische Herkunft, politische Meinungen, religiöse oder philosophische Überzeugungen, Gewerkschaftszugehörigkeit, Gesundheit oder Sexualleben.
Ähnliches gelte für personenbezogene Daten, die einem Berufsgeheimnis unterliegen, die sich auf strafbare Handlungen oder Ordnungswidrigkeiten oder den Verdacht strafbarer Handlungen oder Ordnungswidrigkeiten beziehen sowie für personenbezogene Daten zu Bank- oder Kreditkartenkonten.
Auch bei diesen Daten treten nämlich unter bestimmten Voraussetzungen die für das Unternehmensimage meist schädlichen Informationspflichten (§ 42a BDSG) ein, wenn es zu einer Datenpanne kommt.
Empfindliche Daten müssen maskiert werden
Dazu werden in den Daten bestimmte Schlüsselworte gesucht, die den Hinweis darauf geben, dass es sich um eine bestimmte Datenkategorie handelt.
Ein Wort wie „Kreditkartennummer“ weist auf die besonders zu schützenden Kreditkartendaten hin. Doch herkömmliche Werkzeuge zur Keyword-Suche seien bei großen Datenmengen schnell überfordert oder brauchen für die Analysen viel zu lange.
Die im Datenschutz zentrale Anonymisierung personenbezogener Daten stelle ebenfalls eine große Herausforderung dar, wenn umfangreiche Datenmengen einer Maskierung unterzogen werden sollen. Die Daten mit Personenbezug sollten dabei so verändert werden, dass kein Rückschluss auf einzelne Personen mehr möglich ist.
Auch hierzu müssen die personenbezogenen Daten aufgespürt und dann einer automatischen Bearbeitung unterzogen werden. Die deshalb geforderte Kontrolle, ob die Daten-Maskierung erfolgreich war, würde aber ein Werkzeug erfordern, dass zuverlässiger und schneller arbeitet als das Anonymisierungsprogramm selbst.
„Die gute Nachricht ist, dass es zunehmend Werkzeuge gibt, die sich der Herausforderung Big Data stellen, die eine Big Data Protection, die Übertragung der Datenschutzmaßnahmen auf Big Data möglich machen wollen“, beschreibt Schonschek.
