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Der „Gläserne Nutzer“ ist bereits Realität

Was Big Data Protection können müsste

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Herkömmliche Analyse-Tools sind überfordert und zu langsam

Klassische Ansätze sehen vor, dass die anfallenden personenbezogenen Daten entsprechend klassifiziert und geschützt werden. Dazu werden in den Daten bestimmte Schlüsselworte (Keywords) gesucht, die den Hinweis darauf geben, dass es sich um eine bestimmte Datenkategorie handelt.

Hier ist ein Auszug aus dem Big Data Vendor Benchmark der Experton Group von 2013: In der Grafik geht es um die in der Kategorie Appliances bewerteten Unternehmen und ihre Positionierung im Wettbewerbsumfeld.
Hier ist ein Auszug aus dem Big Data Vendor Benchmark der Experton Group von 2013: In der Grafik geht es um die in der Kategorie Appliances bewerteten Unternehmen und ihre Positionierung im Wettbewerbsumfeld.
(Bild: Experton Group)

Ein Wort wie „Kreditkartennummer“ weist auf die besonders zu schützenden Kreditkartendaten hin. Doch herkömmliche Werkzeuge zur Keyword-Suche sind bei großen Datenmengen schnell überfordert oder brauchen für die Analysen viel zu lange.

Wo liegt die Herausforderung?

Die im Datenschutz so zentrale Anonymisierung personenbezogener Daten stellt ebenfalls eine große Herausforderung dar, wenn umfangreiche Datenmengen einer so genannten Maskierung unterzogen werden sollen. Die Daten mit Personenbezug sollen dabei so verändert werden, dass kein Rückschluss auf einzelne Personen mehr möglich ist.

Auch hierzu müssen die personenbezogenen Daten aufgespürt und dann einer automatischen Bearbeitung unterzogen werden. Bereits bei überschaubaren Datenmengen klappt dies nicht immer zuverlässig.

Die deshalb geforderte Kontrolle, ob die Datenmaskierung erfolgreich war, würde aber ein Werkzeug erfordern, dass zuverlässiger und schneller arbeitet als das Anonymisierungsprogramm selbst. Eine manuelle Kontrolle ist ebenso ausgeschlossen wie die Beschränkung auf wenige Stichproben.

Der Ausweg aus dem Dilemma

Die gute Nachricht ist, dass es zunehmend Werkzeuge gibt, die sich der Herausforderung Big Data stellen, die eine Big Data Protection, die Übertragung der Datenschutzmaßnahmen auf Big Data, möglich machen wollen. Die Experton Group wird im nächsten Big Data Vendor Benchmark deshalb auch Security-Lösungen untersuchen, die den Datenschutz bei Big-Data-Anwendungen unterstützen wollen, also dabei helfen, personenbezogene Daten innerhalb von großen Datenmengen zu identifizieren, zu klassifizieren und bei Bedarf zu anonymisieren.

Über den Autor:

Der Autor Oliver Schonschek
Der Autor Oliver Schonschek
(Bild: privat)
Oliver Schonschek ist als Research Fellow bei der Experton Group AG tätig. Parallel zu seiner Advisor-Tätigkeit arbeitet er als Herausgeber, Fachautor und Fachjournalist für verschiedene Fachverlage und Redaktionen. Die Schwerpunkte seiner Analysen und Publikationen liegen bei der Informationssicherheit und dem Datenschutz. Dabei behandelt er insbesondere die Schnittstellen zwischen IT, Business, Recht, Compliance, Datenschutz und Datensicherheit.

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