Die Technologie für synthetische Daten von Statice ist jetzt Teil von Anonos Data Embassy, der preisgekrönten Lösung für Datensicherheit und Datenschutz.
Synthetische Daten erfreuen sich zunehmender Beliebtheit. Für viele Teams stellen synthetische Daten eine sichere Möglichkeit dar, Innovationen zu entwickeln und gleichzeitig die Datenschutzbestimmungen einzuhalten. Die Verwendung synthetischer Daten entbindet die Unternehmen jedoch nicht von der in der DSGVO vorgeschriebenen Bewertung der Re-Identifizierungsrisiken.
Unsere Datenschutz-Evaluatoren ermöglichen es Datenteams, die Robustheit synthetischer Daten gegen Re-Identifizierungsangriffe mit einem einzigen Klick zu bewerten. Mit Statice Evaluators können Unternehmen die Einführung synthetischer Daten vereinfachen, Anonymisierungsanforderungen problemlos erfüllen und die Privatsphäre von Personen schützen.
Bei der Erzeugung synthetischer Daten werden die Eins-zu-eins-Verknüpfungen zwischen synthetischen und realen Datensätzen irreversibel aufgehoben. Dieser irreversible Ansatz verringert das Risiko der Re-Identifizierung.
Die Deep-Learning-Modelle, die für die Erzeugung synthetischer Daten verwendet werden, können sich jedoch während des Syntheseprozesses Merkmale einprägen. Letztendlich können diese gespeicherten Muster in den synthetischen Daten reproduziert werden, was zu einem Verlust der Privatsphäreführt .
Die Risikobewertung von synthetischen Daten liegt im Ermessen des jeweiligen Unternehmens. Aufgrund der begrenzten Empfehlungen, die zur Verfügung stehen, wird die Durchführung einer Risikobewertung zu einer Herausforderung, die die Privatsphäre des Einzelnen gefährdet. Um diese Lücke zu schließen, haben wir eine Reihe von Bewertungen entwickelt, mit denen Sie die Re-Identifizierungsrisiken von synthetischen Daten messen können.
Dieses Bewertungskit bietet eine datengestützte Bewertung des Schutzes vor allen bekannten Re-Identifizierungsrisiken im Zusammenhang mit synthetischen Daten.
Schnelle Bereitstellung synthetischer Daten für Data-Science-Teams dank eines sofort einsetzbaren Datenschutz-Kits
Einfache Dokumentation der Robustheit des Datenschutzes zur Erleichterung der Compliance-Prozesse für die behördlichen Datenschutzbeauftragten
Schutz der Privatsphäre und der Geschäftsgeheimnisse der betroffenen Personen auf dem neuesten Stand der Technik
Dieser Linkability-Evaluator misst das Re-Identifizierungsrisiko, indem er bewertet, inwieweit die synthetischen Daten einem Angreifer helfen, Verbindungen zwischen Datensätzen herzustellen , die zu derselben Person gehören.
Der Inferenz-Evaluator erkennt Lecks in der Privatsphäre, indem er abschätzt, wie viele Informationen ein Angreifer mit Teilwissen über die Originaldaten durch Einsicht in die synthetischen Daten gewinnen könnte. Wenn die synthetischen Daten mehr Informationen über die Trainingsdaten liefern als über die zurückgehaltenen Testdaten, liegt ein Datenschutzleck vor.
Der Singling-Out-Evaluator analysiert die Wahrscheinlichkeit der Isolierung von Datensätzen, die eine Person identifizieren würden. Er misst die Robustheit des Datensatzes gegenüber einem Szenario, in dem ein Angreifer die synthetischen Daten verwenden würde, um das Vorhandensein einer Person im Datensatz zu bestimmen.
Das Datenteam der Provinzial musste eine datenschutzfreundliche Lösung bereitstellen, die nicht nur die DSGVO, sondern auch die internen Datenschutzanforderungen erfüllte. Andere Tools stellten ein größeres Risiko der Re-Identifizierung dar und boten keine Möglichkeit zur Bewertung des Datenschutzes. Mit den Statice-Bewertern konnte die Provinzial den Prozess der Bewertung von Datenschutzrisiken um drei Monate verkürzen.
Leitfaden | Anonymisierung & synthetische Daten: Ein Leitfaden zu den rechtlichen Anforderungen an die Datenanonymisierung.
Leitfaden lesen
Broschüre | Privatsphäre und Datenschutz mit Statice: umfassender Ansatz zum Schutz der Privatsphäre
Broschüre lesen
Webinar | Die Herausforderungen des Datenschutzes und Schutzmechanismen für synthetische Daten.
Zugang zum Webinar
