Daten und Sicherheit

Anonymisierung und KI: Namen zu entfernen reicht nicht aus

Anonymisierung und Pseudonymisierung unterscheiden, indirekte Hinweise erkennen und Dokumente vor der Nutzung eines KI-Dienstes im Team vorbereiten.

Redaktionelle Illustration: Ein teilweise geschwärztes Dokument veranschaulicht den Schutz von Informationen.

Den Namen eines Kunden durch „Kunde A“ zu ersetzen, bevor eine KI ein Dokument zusammenfasst, verringert einen Teil der Offenlegung. Das Dokument wird dadurch nicht automatisch anonym. Eine ungewöhnliche Berufsbezeichnung, eine Adresse, ein genaues Datum oder die Beschreibung einer Situation können die Identifizierung weiterhin ermöglichen.

Die CNIL unterscheidet Anonymisierung, die eine Identifizierung unumkehrbar verhindern soll, von Pseudonymisierung. Letztere ersetzt Identifikatoren, lässt aber mithilfe zusätzlicher Daten eine erneute Zuordnung zu. Pseudonymisierte Daten bleiben personenbezogene Daten. Diese Unterscheidung sollte die Wortwahl in einer Oberfläche, einem Vertrag oder einer internen Richtlinie bestimmen.

Von der Aufgabe ausgehen, nicht vom gesamten Dokument

Stellen Sie sich eine Kanzlei oder Praxis vor, die ein Schreiben umformulieren möchte. Braucht das Modell den Namen des Mandanten oder Patienten, dessen Geburtsdatum und die vollständige Fallgeschichte, um Ton oder Aufbau zu verbessern? Häufig lässt sich bereits ein Teil des Textes entfernen, bevor überhaupt ein Ersetzungsverfahren erwogen wird.

Dieses Beispiel beschreibt eine Vorbereitungsmethode, keine für jeden Fall geltende Garantie. Berufliche Verschwiegenheit, Datenkategorien und berufsspezifische Regeln müssen mit den zuständigen Fachpersonen der Organisation bewertet werden.

Auch indirekte Hinweise suchen

Eine gründliche Vorbereitung berücksichtigt Namen, Kontaktdaten, Aktenzeichen, genaue Orte, auffällige Beträge, Daten und Kombinationen von Informationen. Sie bezieht außerdem Anhänge, Dateinamen und Metadaten ein, wenn diese an den Dienst übermittelt werden.

Ein automatisiertes Werkzeug kann beim Erkennen und Ersetzen von Informationen helfen. Seine Qualität hängt jedoch vom Format, der Sprache und dem Kontext ab. Ein schlecht erkannter Scan oder ein ungewöhnlich geschriebener Identifikator kann übersehen werden. Vor dem Versand bleibt deshalb eine Prüfung erforderlich, die der Sensibilität des Materials entspricht.

Die Zuordnungstabelle schützen

Wenn „Kunde A“ über eine Tabelle mit einem echten Namen verknüpft werden kann, benötigt diese Tabelle einen getrennten, eingeschränkten Zugriff. Sie zusammen mit dem ersetzten Text zu versenden, würde den praktischen Nutzen der Trennung aufheben.

Berücksichtigen Sie auch temporäre Kopien und Protokolle. Eine Oberfläche kann vorbereiteten Text anzeigen, während eine technische Aufzeichnung das Originaldokument aufbewahrt. Die Beschreibung des vollständigen Datenwegs macht Unterschiede zwischen der Nutzeransicht und der tatsächlichen Verarbeitung sichtbar.

Dienst und erlaubte Verwendungen auswählen

Die Vorbereitung von Dokumenten ersetzt nicht die Prüfung des Anbieters. Bedingungen für eine Weiterverwendung, Aufbewahrung, Unterauftragsverarbeiter, Verarbeitungsorte und Löschverfahren bleiben eigenständige Fragen. Die CNIL empfiehlt Organisationen, erlaubte Nutzungen festzulegen und Anwender über die Grenzen generativer Systeme zu schulen.

Für Ihr Team ist eine konkrete Regel hilfreicher als eine allgemeine Aufforderung zur Vorsicht. Legen Sie erlaubte Dokumentkategorien, zu entfernende Informationen, das Prüfverfahren und eine Ansprechperson für Zweifelsfälle fest. Planen Sie auch den Umgang mit einer versehentlichen Offenlegung.

Vor einer breiteren Nutzung testen

Erstellen Sie fiktive Dokumente, die Ihre üblichen Formate abbilden: Briefe, Tabellen, Besprechungsnotizen und Scans. Bauen Sie gezielt direkte und indirekte Identifikatoren ein. Beobachten Sie anschließend, was erkannt, übersehen oder fälschlich entfernt wird.

Dieser Test hilft, die Rolle des Werkzeugs und die notwendigen menschlichen Prüfungen festzulegen. Für sich genommen ist er keine rechtliche Feststellung, dass eine Anonymisierung erreicht wurde. Unser Ansatz für Sicherheit und Kontrolle über Daten beginnt mit einer solchen konkreten Eingrenzung, bevor die Integration und geeignete Schutzmaßnahmen ausgewählt werden.

Quellen und weiterführende Literatur

Geschrieben von

Stellarr Studio

Leitfäden zu KI, Daten und digitalen Produkten. Quellen und Lehrbeispiele sind in jeder Veröffentlichung angegeben.

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