Big Data in Form von SmartCity und SmartLiving funktioniert nur, wenn die Algorithmen die Daten von uns allen kennen.
Datenschutzgesetz und Bankgeheimnis stellen diese Daten aber unter ihren Schutz und fordern strenge Rechtsgrundlagen für die Nutzung, auch im eigenen Unternehmen.
Das erfordert angemessene Anonymisierung und Pseudonymisierung.
Je mehr über Datenanalyse und Big Data gesprochen wird, desto mehr bekommt Anonymisierung und Pseudonymisierung an Bedeutung.
Der Vortrag zeigt die grundlegenden Konzepte dieser beiden Techniken auf, demonstriert aber auch an Hand von vielen Beispielen, welche Fallstricke dort zu erwarten sind und welche Fehler dabei oft gemacht werden.
The workshop introduces the concept of anonymization vs pseudonymization. It shows the major mistakes that have been committed in the past when publishing anonymized data.
From this, the lesson asks how each of these mistakes could have been avoided.
The session introduces concepts like quasi-identifier, k-anonymity, l-identity, dominance attack, and shows that it is nearly impossible to truly anonymize location data.
The author has plenty of experience doing anomization concepts for critical data.
