Pseudonymisierung

In der heutigen datengetriebenen Welt sammeln und speichern Organisationen enorme Mengen an sensiblen Informationen in Datenbanken und Datenbanken. Mit dem zunehmenden Fokus auf Datenschutz und -sicherheit ist es entscheidend, effektive Maßnahmen zu implementieren, um diese Daten vor unbefugtem Zugriff und Missbrauch zu schützen. Eine solche Technik ist die Pseudonymisierung, die in den letzten Jahren erheblich an Aufmerksamkeit gewonnen hat.

Was ist Pseudonymisierung?

Pseudonymisierung ist eine Datenschutztechnik, die das Ersetzen von personenbezogenen Daten (PII) durch ein Pseudonym beinhaltet. Ein Pseudonym ist eine eindeutige Kennung, die die veränderten Daten mit den Originaldaten 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. Behörden können jedoch immer noch die Daten identifizieren, wenn dies erforderlich ist.

Was ist der Unterschied zu Maskierung?

Datenmaskierung und Pseudonymisierung sind beides Techniken zum Schutz sensibler Daten, die jedoch leicht unterschiedliche Zwecke erfüllen und unterschiedliche Eigenschaften aufweisen:

Datenmaskierung

Zweck: Der Hauptzweck der Datenmaskierung besteht darin, die originalen Daten mit modifizierten, aber realistischen Daten zu verbergen. Es wird typischerweise in Nicht-Produktionsumgebungen verwendet, in denen echte Daten nicht notwendig sind, wie zum Beispiel bei Softwaretests oder zu Analysezwecken.

Technik: Die Datenmaskierung beinhaltet das Ersetzen sensibler Daten durch fiktive oder verschlüsselte Daten, während das Format und die Eigenschaften der Originaldaten erhalten bleiben. Gängige Techniken sind Substitution (z. B. Ersetzen von Namen durch generische Platzhalter), Shuffle (zufälliges Neuordnen von Daten) und Verschlüsselung.

Beispiel: In einer für Tests verwendeten Datenbank können Kreditkartennummern durch fiktive Kreditkartennummern ersetzt werden, die dasselbe Format haben, aber nicht real sind.

Pseudonymisierung

Zweck: Die Pseudonymisierung umfasst das Ersetzen von identifizierenden Informationen durch Pseudonyme oder künstliche Kennungen. Ihr Hauptzweck besteht darin, Daten zu de-identifizieren und es schwieriger zu machen, sie einer bestimmten Person ohne zusätzliche Informationen zuzuordnen.

Technik: Im Gegensatz zur Datenmaskierung, die häufig das Format der Originaldaten beibehält, beinhaltet die Pseudonymisierung typischerweise das Ersetzen identifizierender Informationen durch irreversible Token oder eindeutige Kennungen. Sie zielt darauf ab, eine Re-Identifizierung zu verhindern, während die Daten weiterhin für bestimmte Zwecke, wie Forschung oder Analyse, verwendet werden können.

Beispiel: In einer medizinischen Datenbank können Patientennamen und Sozialversicherungsnummern durch eindeutige Kennungen ersetzt werden, was es schwieriger macht, die Daten ohne Zugriff auf eine separate Zuordnungstabelle spezifischen Personen zuzuordnen.

Vorteile und andere Maskierungstechniken

Die Vorteile maskierter Daten sind folgende:

1. Verbessert den Datenschutz und die Datensicherheit
2. Reduziert das Risiko von Datenschutzverletzungen
3. Ermöglicht die Datenverarbeitung, ohne sensible Informationen preiszugeben
4. Hilft Organisationen, die Datenschutzvorschriften wie GDPR einzuhalten

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

1. Anonymisierung: Diese Technik beinhaltet das irreversible Entfernen aller persönlich identifizierbaren Informationen aus den Daten, wodurch es unmöglich wird, die ursprüngliche Person zurückzuverfolgen. Anonymisierte Daten können nicht re-identifiziert werden.
2. Verschlüsselung: Verschlüsselung ist der Prozess der Umwandlung von Klartext in ein codiertes Format unter Verwendung eines Schlüssels. Während die Verschlüsselung ein hohes Maß an Sicherheit bietet, schützt sie nicht unbedingt die Privatsphäre der Einzelpersonen, da die verschlüsselten Daten, wenn der Schlüssel kompromittiert wird, immer noch mit den Originaldaten verknüpft werden können.

Implementierung in Datenbanken

Um die 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 eindeutige Ersetzungen für jeden sensiblen Datenwert generiert. Diese Funktion sollte deterministisch sein, d. h. sie sollte für einen gegebenen Eingabewert immer dasselbe Ergebnis liefern.

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 sensitiven Datenfelder in Ihrer Datenbank an.
Beispiel für eine Tabelle:
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-Identifizierungszwecke erforderlich, wenn autorisiert.

Implementierung in Data Warehouses

Sie können die Pseudonymisierung auch in Data Warehouses anwenden, um sensible Informationen zu schützen. Warehouse-Benutzer können dies während des gesamten Prozesses der Untersuchung und Präsentation von Daten anwenden. Der Prozess ist ähnlich wie bei Datenbanken, jedoch mit einigen zusätzlichen Überlegungen:

1. Identifizieren Sie die sensiblen Datenfelder in den Quellsystemen, die in das Data Warehouse einspeisen.
2. Verschleiern Sie die sensiblen Datenfelder während des ETL-Prozesses (Extract, Transform, Load). Verbergen Sie alle PII, 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 hilft, die Genauigkeit der Daten für Analysezwecke zu erhalten. Die Gewährleistung der Einheitlichkeit der Pseudonymisierungsfunktion wird die Zuverlässigkeit der Daten erhalten und eine effektive Analyse ermöglichen.
4. Implementieren Sie Zugriffskontrollen und Überwachungsmechanismen, um den 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 "$1" | sha256sum | cut -d ' ' -f 1
}
# Lesen von sensiblen Daten aus der Quelldatei
while IFS=',' read -r name email ssn; do
# Funktion anwenden
pseudo_name=$(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 ist eine leistungsstarke Technik zum Schutz sensibler Daten in Datenbanken und Data Warehouses. Durch das Ersetzen persönlich identifizierbarer Informationen mit eindeutigen Pseudonymen können Organisationen den Datenschutz und die Datensicherheit verbessern, während die Datenverarbeitung weiterhin möglich ist. Pseudonymisierung unterscheidet sich von anderen Maskierungstechniken wie Anonymisierung und Verschlüsselung in Bezug auf die Möglichkeit der Re-Identifizierung von Daten, wenn dies erforderlich ist.

Bei der Implementierung der Pseudonymisierung ist es entscheidend, bewährte Verfahren einzuhalten. Die Implementierung der Pseudonymisierung erfordert die Einhaltung bewährter Verfahren. Dies bedeutet die Verwendung einer deterministischen Pseudonymisierungsfunktion. Es beinhaltet auch das sichere Speichern der Zuordnung zwischen Pseudonymen und Originalwerten.

Darüber hinaus müssen wir Zugriffskontrollen und Überwachungsmechanismen implementieren. Auf diese Weise können Organisationen ihre sensiblen Daten effektiv schützen und die Datenschutzbestimmungen einhalten.

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