Künstliche Intelligenz für mehr Privatsphäre: Anonymisierungslösungen im digitalen Zeitalter

Im Umgang mit Daten ist es für Unternehmen unerlässlich, ihre Dokumente und darin enthaltene sensible Informationen zu anonymisieren. Dabei geht es nicht nur um die Einhaltung von gesetzlichen Vorschriften, sondern auch um den Schutz vor Missbrauch und Manipulation.

In diesem Blogartikel werden wir die Gründe erläutern, warum es wichtig für Unternehmen ist, Dokumente zu anonymisieren, welche rechtlichen Konsequenzen bei Verstößen drohen und wie KI und maschinelle Anonymisierung Unternehmen helfen können, zeitsparender und skalierbarer sensible Daten zu schützen.

Es gibt mehrere Gründe, warum es für Unternehmen wichtig ist, ihre Dokumente zu anonymisieren, insbesondere wenn sie intern und extern verarbeitet werden. Dazu gehören unter anderem:

• Datenschutz: indem sensible Informationen wie Namen, Adressen oder Kontonummern entfernt oder ersetzt werden, können Unternehmen sicherstellen, dass persönliche Daten von Kunden oder Mitarbeitern geschützt werden.
• Wahrung von Geschäftsgeheimnissen: Durch die Anonymisierung von Dokumenten können sich Unternehmen absichern, dass vertrauliche Informationen wie Preisstrategien oder geistiges Eigentum vor unbefugtem Zugriff geschützt werden.
• Einhaltung rechtlicher Grundlagen: Maßgeblich ist hier Erwägungsgrund Nr. 26, nachdem anonymisierte Daten nicht unter die DSGVO fallen. Dieser besagt, dass die Anonymisierung personenbezogener Daten ein wichtiges Mittel zur Einhaltung der Grundsätze des Datenschutzes darstellt. Durch die Anonymisierung können personenbezogene Daten so verarbeitet werden, dass sie nicht mehr einer bestimmten oder bestimmbaren natürlichen Person zugeordnet werden können. Dadurch wird das Risiko einer unzulässigen Verarbeitung oder Offenlegung von personenbezogenen Daten minimiert.

Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) spielt eine zentrale Rolle bei der Anonymisierung von Dokumenten, da sie Unternehmen dazu verpflichtet, personenbezogene Daten zu schützen und sicherzustellen, dass sie nur für legitime Zwecke verwendet werden.

Unternehmen, die personenbezogene Daten verarbeiten, müssen sicherstellen, dass diese Daten rechtmäßig, fair und transparent verarbeitet werden und dass angemessene technische und organisatorische Maßnahmen zum Schutz dieser Daten ergriffen werden.

Wenn ein Unternehmen gegen die DSGVO verstößt, können empfindliche Strafen verhängt werden. Die Höhe der Strafen hängt von der Art und Schwere des Verstoßes ab und kann bis zu 4% des weltweiten Jahresumsatzes oder 20 Millionen Euro betragen, je nachdem, welcher Betrag höher ist. Darüber hinaus kann ein Verstoß gegen die DSGVO auch zu Schadensersatzansprüchen von betroffenen Personen oder Unternehmen führen.

Es ist daher wichtig, dass Unternehmen die Anforderungen der DSGVO einhalten und angemessene Maßnahmen ergreifen, um personenbezogene Daten zu schützen und sicherzustellen, dass sie nur für legitime Zwecke verwendet werden. Die Anonymisierung von Dokumenten kann dabei helfen, dieses Ziel zu erreichen und das Risiko von Verstößen gegen die DSGVO zu minimieren.

Anonymisierung ist also unumgänglich für Unternehmen, wenn sie mit sensiblen Daten arbeiten.

Typische Prozesse sehen dabei so aus, dass personenbezogenen Daten identifiziert und klassifiziert werden, um festzustellen, welche Daten anonymisiert werden sollen. Anschließend müssen die Daten manuell anonymisiert werden, entweder durch das Ausblenden oder das Entfernen der personenbezogenen Daten. Danach müssen die anonymisierten Daten validiert werden, um sicherzustellen, dass alle personenbezogenen Daten erfolgreich entfernt wurden. Schließlich müssen die anonymisierten Daten aufbewahrt und vor unautorisiertem Zugriff geschützt werden.

Der Anonymisierungsvorgang durch Mitarbeiter ist zeitaufwändig, arbeitsintensiv und fehleranfällig.
Eine zeit- und ressourcensparende Methode ist maschinelle Anonymisierung mithilfe von KI.

Wir wollen im Folgenden näher auf die Möglichkeiten und Chancen der automatischen Anonymisierung für Unternehmen eingehen.

Wie kann KI dabei helfen, Dokumente automatisch zu anonymisieren und welche Technologie steht dahinter, wenn verlässlich personenbezogene Daten erkannt und ersetzt werden sollen?

Die zugrundeliegende Technologie für die Verschlüsselung von Text ist NLP (Natural Language Processing), um Namen und andere personenbezogene Daten zu erkennen und automatisch zu schwärzen oder durch Platzhalter zu ersetzen.

Hierbei können Machine-Learning-Modelle wie Entscheidungsbäume oder neuronale Netze eingesetzt werden, um Muster in den Daten zu erkennen und die Anonymisierung auf eine effektive und zuverlässige Weise durchzuführen.

Insgesamt gibt es viele Möglichkeiten, KI für die automatische Anonymisierung von Dokumenten einzusetzen. Die Wahl der besten Methode hängt von der Art der Daten ab, die anonymisiert werden müssen, sowie von den spezifischen Anforderungen des Unternehmens oder der Organisation.

Evaluierung der Anonymisierungsqualität

Um sicherzustellen, dass die Anonymisierungsmethoden effektiv sind und alle personenbezogenen Daten im Dokument entfernt wurden, müssen Unternehmen die Anonymisierungsqualität evaluieren. 

Es gibt verschiedene Möglichkeiten, die Qualität der Anonymisierung zu bewerten, wie zum Beispiel das manuelle Überprüfen der anonymisierten Dokumente oder das Verwenden von automatisierten Methoden wie der F-Measure.

• Der F-Measure ist eine Kennzahl zur Bewertung der Performance eines Machine-Learning-Modells, insbesondere bei der Klassifizierung von Daten. Im Kontext der Evaluierung von maschinell anonymisierten Dokumenten wird der F-Measure verwendet, um die Genauigkeit der Anonymisierung zu messen.
  Der F-Measure berechnet sich aus der Kombination von Precision und Recall.
• Precision gibt an, wie viele der als positiv klassifizierten Elemente tatsächlich positiv sind.
• Recall zeigt an, wie viele der tatsächlich positiven Elemente korrekt als positiv klassifiziert wurden.

Ein hoher F-Measure-Wert zeigt an, dass das Modell sowohl eine hohe Precision als auch Recall aufweist und somit eine gute Anonymisierungsleistung erbringt.

Es ist wichtig, dass Unternehmen regelmäßig die Anonymisierungsqualität evaluieren, um sicherzustellen, dass ihre Methoden effektiv sind und den Datenschutzrechtlichen Anforderungen entsprechen.

Eine KI kann es heute schon schaffen deutlich schneller und mit geringerer Fehlerquote zu arbeiten als der Mensch. Im Gegensatz zum händischen Anonymisieren durch externe Dienstleister und Mitarbeiter kann die KI das sozusagen auf Knopfdruck in Sekundenschnelle erledigen.

Um zu veranschaulichen, wie viel schneller und kostengünstiger eine KI ist, haben wir ein konkretes Rechenbeispiel aufgestellt.

Angenommen, ein mittelständisches Unternehmen hat im Jahr rund 50.000 Seiten zu anonymisieren, weil es sich um Verträge handelt, die in eine Cloud hochgeladen werden.

Wir vergleichen dabei die Kosten und Zeit, die ein Mitarbeiter benötigen würde, verglichen mit der KI.

Die Tabelle zeigt die Kosten und den Zeitaufwand für die manuelle Anonymisierung im Vergleich zur maschinellen Anonymisierung.

• Die Zeitersparnis der maschinellen Lösung beträgt 5,42 Arbeitstage im Vergleich zu 3.300 Stunden bei der manuellen Lösung.
• Die Genauigkeit der maschinellen Lösung beträgt 92%, während die Genauigkeit der manuellen Lösung von der Sorgfalt und dem Fachwissen des Mitarbeiters abhängt. Die Forschung geht von einer durchschnittlichen Accuracy von 75% bei manueller Anonymisierung aus.
• Die Kosten für die manuelle Lösung betragen 83.000 Euro (Lohnkosten), während die Kosten für die maschinelle Lösung bei 3.600 Euro pro Jahr für ein Abo liegen.

Dokumente manuell zu anonymisieren beansprucht viel Zeit und verzögert Prozesse intern wie extern. Automatische Anonymisierung kann hierbei helfen. Um Unternehmen dabei zu unterstützen, Prozesse zu beschleunigen und Daten freizugeben, hat Glanos die anoymization.ai entwickelt.

Die Künstliche Intelligenz liest und “versteht” Dokumente mithilfe von Natural Language Processing.  Die Methode basiert auf statistischen Modellen und Trainingsdaten. Der Maschine wird mithilfe eines Trainingskorpus beigebracht, was Personen- oder Firmennamen sein können und so erkennt sie zuverlässig verschiedene Kategorien in einem zu anonymisierenden Dokument in Millisekunden.

Sensible Daten kann sie schwärzen oder durch sinnerhaltende Platzhalter wie Name1, Name2, Firma1, Land4, usw. ersetzen, wodurch die Lesbarkeit erhalten bleibt. Es kann individuell ausgewählt werden, welche Kategorien anonymisiert werden sollen. Diese reichen von Telefonnummern und Adressen über Geldwerte bis hin zu Bildern.

Die Anonymisierung kann jederzeit wieder rückgängig gemacht werden falls nötig. Das geschieht mit einem persönlichen De-pseudonymisierungs-Schlüssel. Nur wer diesen Code besitzt, kann das Dokument in seine ursprüngliche, unverschlüsselte Form zurückführen. Das DSGVO-konforme Dokument kann anschließend sofort heruntergeladen, weiterverarbeitet oder verschickt werden.

Auf diese Weise stellen Unternehmen sicher, DSGVO-konform nach innen und außen zu arbeiten und schützen sensible Daten ihrer Kunden innerhalb weniger Sekunden in einer individuell anpassbaren Form.

Teste uns gerne! Mehr Information gibt es auf www.glanos.de oder probiere unsere kostenlose Demo der anonymization.ai aus und arbeite von jetzt an immer DSGVO konform.