Pseudonymisierung

Mit zunehmendem Schwerpunkt auf Datenschutz wenden sich Unternehmen der Pseudonymisierung als zentraler Methode zum Schutz sensibler Informationen zu. Die Pseudonymisierung hilft, Risiken zu reduzieren, indem persönliche Identifikatoren durch nicht-identifizierende Bezeichnungen ersetzt werden, während gleichzeitig die Datenverwendbarkeit bei autorisiertem Zugriff erhalten bleibt.

Was ist Pseudonymisierung?

Pseudonymisierung ist eine Methode des Datenschutzes, bei der personenbezogene Daten (PII) durch ein Pseudonym ersetzt werden. Ein Pseudonym ist ein eindeutiger Identifikator, der die veränderten Daten wieder mit den Originaldaten verknüpft. Das Ziel dieses Datenschutzverfahrens ist es, die Wahrscheinlichkeit von Datenlecks zu minimieren. Dies schützt die Privatsphäre der Personen, deren Informationen in der Datenbank enthalten sind.

Der Begriff „Pseudonymisierung“ leitet sich von den griechischen Wörtern „pseudes“ (falsch) und „onoma“ (Name) ab, was zusammen „falscher Name“ bedeutet. Dies beschreibt, wie Personen ihre echten Identitäten durch fiktive ersetzen können. Behörden können die Daten jedoch bei Bedarf weiterhin identifizieren.

Was ist der Unterschied zum Maskieren?

Datenmaskierung und Pseudonymisierung sind beides Techniken zum Schutz sensibler Daten, erfüllen jedoch leicht unterschiedliche Zwecke und weisen verschiedene Eigenschaften auf:

Datenmaskierung

Zweck: Der Hauptzweck der Datenmaskierung besteht darin, die Originaldaten durch veränderte, aber realistische Daten zu verbergen. Sie wird typischerweise in Nicht-Produktionsumgebungen eingesetzt, in denen echte Daten nicht erforderlich sind, wie beispielsweise bei Softwaretests oder zu Analysezwecken.

Technik: Bei der Datenmaskierung werden sensible Daten durch fiktive oder durcheinandergebrachte Daten ersetzt, wobei das Format und die Eigenschaften der Originaldaten erhalten bleiben. Übliche Techniken umfassen Substitution (z. B. Ersetzen von Namen durch generische Platzhalter), Mischen (zufällige Neuordnung der Daten) und Verschlüsselung.

Beispiel: In einer Datenbank, die für Testzwecke verwendet wird, können Kreditkartennummern durch Dummy-Kreditkartennummern ersetzt werden, die dem gleichen Format folgen, jedoch real nicht existieren.

Pseudonymisierung

Zweck: Bei der Pseudonymisierung werden identifizierende Informationen durch Pseudonyme oder künstliche Identifikatoren ersetzt. Der Hauptzweck ist es, Daten zu de-identifizieren, sodass es ohne zusätzliche Informationen schwieriger ist, sie einer bestimmten Person zuzuordnen.

Technik: Im Gegensatz zur Datenmaskierung, die oft das Format der Originaldaten beibehält, beinhaltet die Pseudonymisierung typischerweise den Ersatz identifizierender Informationen durch irreversible Tokens oder eindeutige Identifikatoren. Ziel ist es, die Re-Identifikation zu verhindern und gleichzeitig die Nutzung der Daten für bestimmte Zwecke wie Forschung oder Analysen zu ermöglichen.

Beispiel: In einer medizinischen Datenbank können Patientennamen und Sozialversicherungsnummern durch eindeutige Identifikatoren ersetzt werden, wodurch es schwieriger wird, die Daten ohne Zugriff auf eine separate Zuordnungstabelle bestimmten Personen zuzuordnen.

Vorteile von Pseudonymisierung und verwandten Techniken

Die Vorteile maskierter Daten sind folgende:

1. Verbesserung des Datenschutzes und der Datensicherheit
2. Reduzierung des Risikos von Datenpannen
3. Ermöglicht die Datenverarbeitung, ohne sensible Informationen preiszugeben
4. Unterstützt Organisationen bei der Einhaltung von Datenschutzvorschriften wie der DSGVO

Durch die Anwendung von Pseudonymisierung können Organisationen Daten verarbeiten, ohne die Identitäten der Personen direkt offenzulegen, was sie besonders nützlich für Analysen, Berichte und die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben macht.

Pseudonymisierung wird oft mit anderen Datenmaskierungstechniken verwechselt. Beispielsweise gibt es Anonymisierung und Verschlüsselung. Es gibt jedoch wesentliche Unterschiede zwischen diesen Methoden:

1. Anonymisierung: Diese Technik beinhaltet das unwiderrufliche Entfernen aller personenbezogenen Informationen aus den Daten, sodass ein Zurückverfolgen zur ursprünglichen Person unmöglich ist. Sie können anonymisierte Daten nicht wieder re-identifizieren.
2. Verschlüsselung: Verschlüsselung ist der Prozess der Umwandlung von Klartext in ein codiertes Format mittels eines Schlüssels. Während Verschlüsselung ein hohes Maß an Sicherheit bietet, schützt sie nicht notwendigerweise die Privatsphäre der Einzelnen, da die verschlüsselten Daten, falls der Schlüssel kompromittiert wird, wieder auf die ursprünglichen Daten zurückgeführt werden können.

Implementierung in Datenbanken

Um Pseudonymisierung in einer Datenbank zu implementieren, können Sie die folgenden Schritte befolgen:

1. Identifizieren Sie die sensiblen Datenfelder, die pseudonymisiert werden müssen, wie Namen, E-Mail-Adressen oder Sozialversicherungsnummern.
2. Erstellen Sie eine Funktion, die für jeden sensiblen Datenwert eindeutige Ersatzwerte generiert. Diese Funktion sollte deterministisch sein, das heißt, sie erzeugt für einen gegebenen Eingabewert immer das gleiche Ergebnis.

Beispiel: Funktion in SQL

CREATE FUNCTION pseudo(value VARCHAR(255)) RETURNS VARCHAR(255)
BEGIN
RETURN SHA2(CONCAT('secret_key', value), 256);
END;

-- Wenden Sie die Funktion auf die sensiblen Datenfelder in Ihrer Datenbank an
UPDATE users
SET name = pseudo(name),
email = pseudo(email),
ssn = pseudo(ssn);

Speichern Sie die Zuordnung zwischen den Originalwerten und ihren Pseudonymen an einem separaten, sicheren Ort. Diese Zuordnung ist für Re-Identifikationszwecke bei autorisiertem Zugriff erforderlich.

Implementierung in Data Warehouses

Sie können auch in Data Warehouses Pseudonymisierung anwenden, um sensible Informationen zu schützen. Warehouse-Benutzer können diese Technik im gesamten Prozess der Datenanalyse und -präsentation anwenden. Der Prozess ähnelt dem in Datenbanken, beinhaltet jedoch einige zusätzliche Überlegungen:

1. Identifizieren Sie die sensiblen Datenfelder in den Quellsystemen, die in das Data Warehouse einfließen.
2. Verwenden Sie während des ETL-Prozesses (Extract, Transform, Load) Techniken zur Verschleierung der sensiblen Datenfelder. Verbergen Sie alle personenbezogenen Daten, bevor Sie die Daten in das Data Warehouse importieren.
3. Stellen Sie sicher, dass die Pseudonymisierungsfunktion in allen Quellsystemen und im Data Warehouse konsistent ist. Dies trägt dazu bei, die Genauigkeit der Daten für Analysezwecke zu wahren. Die Sicherstellung einer einheitlichen Pseudonymisierungsfunktion bewahrt die Zuverlässigkeit der Daten und ermöglicht eine effektive Analyse.
4. Implementieren Sie Zugriffskontrollen und Überwachungsmechanismen, um unbefugten Zugriff auf die pseudonymisierten Daten und die Zuordnung zwischen Pseudonymen und Originalwerten zu verhindern.

Die konsequente Anwendung einer Pseudonymisierungsstrategie über alle Systeme hinweg hilft, den analytischen Wert zu erhalten und gleichzeitig den individuellen Datenschutz zu gewährleisten.

Beispiel mit einem Bash-Skript

#!/bin/bash
function pseudo() {
echo "$1" | sha256sum | cut -d ' ' -f 1
}
# Sensible Daten aus der Quelldatei einlesen
while IFS=',' read -r name email ssn; do
# Funktion anwenden
pseudo_name=$(pseudo "$name")
pseudo_email=$(pseudo "$email")
pseudo_ssn=$(pseudo "$ssn")
# Versteckte Daten in die Ausgabedatei schreiben
echo "$pseudo_name,$pseudo_email,$pseudo_ssn" >> pseudonymized_data.csv
done < source_data.csv

Fazit

Pseudonymisierung bietet einen flexiblen und datenschutzorientierten Ansatz zum Schutz sensibler Daten. Durch den Ersatz persönlicher Identifikatoren durch Pseudonyme können Organisationen das Risiko von Datenexposition verringern und gleichzeitig die Nutzbarkeit der Daten erhalten.

Die Implementierung der Pseudonymisierung erfordert die Befolgung bewährter Verfahren, was den Einsatz einer deterministischen Pseudonymisierungsfunktion bedeutet. Zudem umfasst sie die sichere Speicherung der Zuordnung zwischen Pseudonymen und Originalwerten.

Um eine effektive Pseudonymisierung zu unterstützen, sollten Organisationen auch strenge Zugriffskontrollen und robuste Überwachungswerkzeuge implementieren, um Missbrauch oder unautorisierte Re-Identifikationsversuche zu erkennen.

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