Matthias Templ
Anonymisierung von Daten im Lichte alternativer Konzepte
Verschiedene Wissensgemeinschaften haben unterschiedliche Ansichten und Meinungen zum Umgang mit Personendaten.
Dieser Vortrag ist eine praktische Präsentation, die einen kleinen Überblick und eine Taxonomie verschiedener Konzepte für den Umgang mit vertraulichen Daten geben soll. Diese Konzepte reichen von privacy preserving computation, synthetischer Datengenerierung, Anonymisierung von Daten bis hin zu Remote Access Lösungen.
Der Fokus des Vortrages wird anschliessend auf Anonymisierungsmethoden gelegt.
Bei diesen werden Daten geringfügig in einer Art und Weise verändert sodass deren Analysegehalt erhalten bleibt um somit noch entsprechende weitgehende Analysen zu ermöglichen. Wenn das Re-Identifizierungsrisiko jeder Person im Datensatz sehr klein ist führt dies dazu, dass das Datenschutzgesetz auf diese nicht mehr anwendbar ist und die sich ergebenen Einschränkungen des Datenschutzes vermieden werden können. Der akzeptierte Schwellwert um ein Re-Identifizierungsrisiko als klein genug bezeichnen zu können, hängt von einer Vielzahl an Parametern ab. Diese werden im Vortrag herausgearbeitet und beschrieben.
In der gesamten Präsentation wird betont, dass es kein Allheilmittel und beste Methode für alle Situationen, Datenstrukturen, Anwendungen, Usergruppe und Sensibilität der Daten gibt, denn – wie immer – kommt es auf diesen Kontext an.
Matthias Templ hat eine Professor für Statistik an der Fachhochschule Nordwestschweiz inne. Davor promovierte er in Technischer Mathematik und habilitierte in Statistik an der Technischen Universität Wien, an er danach 10 Jahre gelehrt und geforscht hatte. In seiner beruflichen Zeit an der Zürcher Hochschule für Angewandte Wissenschaften veröffentlichte er ein Fachbuch über Datenanonymisierung bei Springer und viele wissenschaftliche Artikel. Er ist Autor und Maintainer von state-of-the-art R Paketen zur Datenanonymisierung und synthetischer Datengenerierung. In den letzten Jahren führte er zahlreiche internationale Projekte im Bereich Datenanonymisierung mit der Weltbank, dem International Household Survey Network, der Malawi Epidemiology and Intervention Research Unit und Eurostat durch als auch nationale Projekte mit Helsana, Swisscom, SBB und EnerSuisse.