Pseudonymisierung

In der heutigen datengesteuerten Welt sammeln und speichern Organisationen enorme Mengen sensibler Informationen in Datenbanken und Data Warehouses. Angesichts des zunehmenden Fokus auf Datenschutz und Sicherheit ist es entscheidend, wirksame Maßnahmen zu ergreifen, um diese Daten vor unbefugtem Zugriff und Missbrauch zu schützen. Eine solche Technik ist die Pseudonymisierung, die in den letzten Jahren erhebliche Aufmerksamkeit erlangt hat.

Was ist Pseudonymisierung?

Pseudonymisierung ist eine Datenschutztechnik, die das Ersetzen von personenbezogenen Daten (PII) durch ein Pseudonym beinhaltet. Ein Pseudonym ist ein einzigartiger Identifikator, der die geänderten Daten mit den ursprünglichen Daten verknüpft. Ziel dieses Datenschutzes ist es, die Wahrscheinlichkeit von Datenlecks zu minimieren. Dies schützt die Privatsphäre der Personen, deren Informationen die Datenbank enthält.

Der Begriff „Pseudonymisierung“ leitet sich von den griechischen Wörtern „pseudes“ (falsch) und „onoma“ (Name) ab, die zusammen „falscher Name“ bedeuten. Dies beschreibt, wie reale Identitäten durch falsche ersetzt werden können. Behörden können jedoch bei Bedarf immer noch die Daten identifizieren.

Was ist der Unterschied zum Maskieren?

Das Maskieren von Daten und die Pseudonymisierung sind beides Techniken zum Schutz sensibler Daten, aber sie dienen leicht unterschiedlichen Zwecken und haben unterschiedliche Merkmale:

Datenmaskierung

Zweck: Der Hauptzweck der Datenmaskierung besteht darin, originale Daten durch modifizierte, aber realistische Daten zu verbergen. Diese Technik wird typischerweise in Nicht-Produktionsumgebungen verwendet, in denen echte Daten nicht benötigt werden, wie bei Softwaretests oder für analytische Zwecke.

Technik: Die Datenmaskierung beinhaltet das Ersetzen sensibler Daten durch fiktive oder verschlüsselte Daten, wobei das Format und die Eigenschaften der originalen Daten erhalten bleiben. Gängige Techniken umfassen Substitution (z.B. Ersetzen von Namen durch generische Platzhalter), Zufälliges Anordnen (willkürliches Umordnen von Daten) und Verschlüsselung.

Beispiel: In einer für Tests verwendeten Datenbank können Kreditkartennummern durch Dummy-Kreditkartennummern ersetzt werden, die das gleiche Format haben, aber nicht real sind.

Pseudonymisierung

Zweck: Die Pseudonymisierung beinhaltet das Ersetzen von identifizierenden Informationen durch Pseudonyme oder künstliche Identifikatoren. Der Hauptzweck besteht darin, Daten zu de-identifizieren und somit die Wiederherstellbarkeit der Daten auf eine spezifische Person zu erschweren.

Technik: Im Gegensatz zur Datenmaskierung, bei der oft das Format der originalen Daten beibehalten wird, beinhaltet die Pseudonymisierung typischerweise das Ersetzen von identifizierenden Informationen durch irreversible Tokens oder einzigartige Identifikatoren. Ziel ist es, eine Re-Identifizierung zu verhindern, während die Daten weiterhin für bestimmte Zwecke wie Forschung oder Analysen verwendet werden können.

Beispiel: In einer medizinischen Datenbank könnten Patientennamen und Sozialversicherungsnummern durch einzigartige Identifikatoren ersetzt werden, was es erschwert, die Daten ohne Zugang zu einer separaten Zuordnungstabelle bestimmten Personen zuzuordnen.

Vorteile und andere Maskierungstechniken

Die Vorteile von maskierten Daten sind folgende:

1. Verbesserung des Datenschutzes und der Datensicherheit
2. Reduzierung des Risikos von Datenpannen
3. Ermöglicht die Datenverarbeitung ohne die Offenlegung sensibler Informationen
4. Hilft Organisationen dabei, Datenschutzvorschriften wie die DSGVO einzuhalten

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

1. Anonymisierung: Diese Technik beinhaltet das irreversible Entfernen aller personenbezogenen Informationen aus den Daten, sodass eine Rückverfolgung auf die ursprüngliche Person unmöglich wird. Anonymisierte Daten können nicht wieder re-identifiziert werden.
2. Verschlüsselung: Verschlüsselung ist der Prozess der Umwandlung von Klartext in ein kodiertes Format mittels eines Schlüssels. Während die Verschlüsselung ein hohes Maß an Sicherheit bietet, schützt sie nicht notwendigerweise die Privatsphäre der Personen, da die verschlüsselten Daten bei einem Schlüsselkompromiss wieder auf die originalen Daten zurückgeführt werden können.

Implementierung in Datenbanken

Um die Pseudonymisierung in einer Datenbank zu implementieren, können Sie folgende 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 eindeutige Ersetzungen für jeden sensitiven Datenwert generiert. Diese Funktion sollte deterministisch sein, das heißt, sie sollte immer das gleiche Ergebnis für einen gegebenen Eingabewert liefern.

Beispiel: Funktion in SQL

CREATE FUNCTION pseudo(value VARCHAR(255)) RETURNS VARCHAR(255)
BEGIN
RETURN SHA2(CONCAT('secret_key', value), 256);
END;
Anwenden der Funktion auf die sensiblen Datenfelder in Ihrer Datenbank.
Beispiel für eine Tabelle:
UPDATE users
SET name = pseudo(name),
email = pseudo(email),
ssn = pseudo(ssn);

Speichern Sie die Zuordnung zwischen den Ursprungswerten und ihren Pseudonymen an einem separaten, sicheren Ort. Diese Zuordnung ist notwendig für die Re-Identifikation zu autorisierten Zwecken.

Implementierung in Data Warehouses

Sie können auch Pseudonymisierung in Data Warehouses anwenden, um sensible Informationen zu schützen. Warehouse-Benutzer können dies während des gesamten Prozesses der Prüfung und Präsentation von Daten 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 eingespeist werden.
2. Obfuskieren Sie die sensiblen Datenfelder während des ETL-Prozesses (Extrahieren, Transformieren, Laden). Verschleiern Sie alle PII, bevor die Daten in das Data Warehouse importiert werden.
3. Sorgen Sie dafür, dass die Pseudonymisierungsfunktion in allen Quellsystemen und im Data Warehouse konsistent ist. Dies hilft, die Genauigkeit der Daten zu Analysezwecken zu erhalten. Die einheitliche Anwendung der Pseudonymisierungsfunktion erhält die Zuverlässigkeit der Daten und ermöglicht eine effektive Analyse.
4. Implementieren Sie Zugangskontrollen und Überwachungsmechanismen, um unbefugten Zugriff auf die pseudonymisierten Daten und die Zuordnung zwischen Pseudonymen und Originalwerten zu verhindern.

Beispiel mit einem Bash-Skript

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

Fazit

Pseudonymisierung ist eine leistungsstarke Technik zum Schutz sensibler Daten in Datenbanken und Data Warehouses. Durch das Ersetzen personenbezogener Informationen durch eindeutige Pseudonyme können Organisationen den Datenschutz und die Datensicherheit verbessern und gleichzeitig die Datenverarbeitung ermöglichen. Die Pseudonymisierung unterscheidet sich von anderen Maskierungstechniken wie der Anonymisierung und der Verschlüsselung durch die Möglichkeit zur Re-Identifikation der Daten bei Bedarf.

Bei der Implementierung der Pseudonymisierung ist es entscheidend, bewährte Praktiken zu befolgen. Dazu gehört die Verwendung einer deterministischen Pseudonymisierungsfunktion sowie das sichere Speichern der Zuordnung zwischen Pseudonymen und Originalwerten.

Zusätzlich sollten Zugangskontrollen und Überwachungsmechanismen implementiert werden. So können Organisationen sensible Daten effektiv schützen und die Datenschutzvorschriften einhalten.

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