DH BE 2023 - Individualdaten für alle

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1. Mass der Identifizierbarkeit OpenClipart SVG ID: 82902 / publicdomainvectors.org SVG ID: 84078 / OpenClipart SVG ID: 117805 1 Challenge «Mass von Identifizierbarkeit» - 25.01.2023 [ei, ap] Data Hackdays BE 2023
2. Was? (Beschreibung) Wir suchen nach Möglichkeiten, die tatsächliche Anonymität innerhalb von Daten zu beurteilen. 2 Bild: https://de.freepik.com/fotos-vektoren-kostenlos/daten-symbol Challenge «Mass von Identifizierbarkeit» - 25.01.2023 [ei, ap] Data Hackdays BE 2023
3. Ziel Anonymisierte Test-Datensätze sollen «gehackt» werden. • Gesundheitsdaten (Daten für kantonsinterne Zwecke – «Geringes Risiko») • Einwohnerdaten (Daten für die Öffentlichkeit – «Hohes Risiko») Wie kann technisch nachgewiesen werden, dass die Daten anonym sind und somit keine Individuen identifiziert werden können? 3 Challenge «Mass von Identifizierbarkeit» - 25.01.2023 [ei, ap] Data Hackdays BE 2023
4. Erwartungen (Was sollte am Ende der Hackdays vorliegen?) 4 Bilder: https://www.vectorstock.com/royalty-free-vector/anonymous-data-icons-set-vector-38150724 https://de.freepik.com/fotos-vektoren-kostenlos/daten-symbol https://www.gtx-messaging.com/en/homepage/ https://www.colourbox.de/vektor/vektor-recht-und-gerechtigkeit-symbole-satz-vektor-9305795 Anonymisierter Datensatz - Zweck der Analyse - Enduser (Risikoabschätzung) Funktion / Tool - Risiko für die Identifizierung von Individuen? - Was sind die identifizierenden Elemente? Datenauswertungen Bessere Anonymiserungsmethoden Rechtliche Aspekte? Risiko Personenidentifikation erfüllt? (Richtwerte bestimmen) Ja Nein Challenge Challenge «Mass von Identifizierbarkeit» - 25.01.2023 [ei, ap] Data Hackdays BE 2023
5. Kontakt Stadt Bern Walter Eichhorn Sektionsleiter Wirtschaft / Informatik Statistik Stadt Bern Junkerngasse 47, 3000 Bern 8 T +41 31 321 75 43 walter.eichhorn@bern.ch 5 Kanton Bern Andrea Printz Data Analystin Gesundheits-, Sozial- und Integrationsdirektion des Kantons Bern, Rathausgasse 1, 3000 Bern T +41 31 633 79 20 andrea.printz@be.ch Challenge «Mass von Identifizierbarkeit» - 25.01.2023 [ei, ap] Data Hackdays BE 2023
6. Was? (Warum?) • Daten bringen nur Nutzen, wenn sie gebraucht werden können • Daten können schützenswerte Informationen zu Individuen enthalten • Bei der Datenbereitstellung muss gewährleistet sein, dass keine Rückschlüsse auf Individuen möglich sind Wir benötigen verlässliche Angaben, ob in vorliegenden Daten Rückschlüsse auf Individuen möglich sind. Falls ja: Was sind die identifizierenden Elemente? In welchem Ausmass? Falls nein: Wie hoch ist der Schutz? Was sind die potentiellen Gefahren? 6 Challenge «Mass von Identifizierbarkeit» - 25.01.2023 [ei, ap] Data Hackdays BE 2023
7. Wer hat etwas davon? • Die Datenbereitstellenden Kenntnis über Schutzbedarf von Daten: Müssen weitere Vorkehrungen getroffen werden Weitere Datenmanipulationen, Nutzendenkreise beschränken, Notwendigkeit von Datenschutzverträgen, ... • Die Datennutzenden Transparenz, warum Daten allenfalls nicht, nur in veränderter Form oder unter bestimmten Rahmenbedingungen erhältlich sind • Die Aufsichtsorgane Entscheidungshilfe, ob Daten freigegeben werden dürfen Mass, inwiefern Daten- und Persönlichkeitsschutz eingehalten werden 7 Bild: https://de.freepik.com/fotos-vektoren-kostenlos/daten-symbol Challenge «Mass von Identifizierbarkeit» - 25.01.2023 [ei, ap] Data Hackdays BE 2023
8. Ressourcen und Hilfsmittel Bekannte Methoden zu Transformationstechniken und Links zu den Ressourcen •«Data Masking»: k-Anonymität, L -Diversität •Hash-Anonymisierung •«Generalization»: Aggregation, k-Anonymität •«Suppression» •«Data Perturbation» •«Data Swapping» •. . . 8 Challenge «Mass von Identifizierbarkeit» - 25.01.2023 [ei, ap] Data Hackdays BE 2023
9. Outlook (Wie könnte es nach den Hackdays weitergehen?) Anwenden des Prozesses auf andere Individualdaten Methoden, zur Verbesserung der Anonymisierung Ausweiten des Lösungsansatzes auf verknüpfte Datenstände • Langzeitdaten (z. B. Wiederansteckungen) • Sekundärdaten (z. B. aus dem Internet) 9 Challenge «Mass von Identifizierbarkeit» - 25.01.2023 [ei, ap] Data Hackdays BE 2023