Daten nutzen, ohne sie sichtbar zu machen

 

Datenschutz wird oft als Bremse für Innovation wahrgenommen. Doch ein hochspezialisiertes Technologiefeld zeigt, dass sich beides verbinden lässt: Privacy-Enhancing Technologies, kurz PETs. Diese Technologien ermöglichen es, Daten auszuwerten, ohne sensible Inhalte offenzulegen. Statt Informationen im Klartext zu verarbeiten, kommen mathematische Verfahren zum Einsatz, die Schutz und Analyse kombinieren.

 

Warum ist dieses Thema besonders relevant?

Unternehmen stehen vor der Herausforderung, datengetriebene Geschäftsmodelle zu entwickeln und gleichzeitig regulatorische Anforderungen einzuhalten. Klassische Schutzmaßnahmen wie Verschlüsselung sichern Daten bei Speicherung oder Übertragung, doch PETs gehen einen Schritt weiter. Sie erlauben Berechnungen auf verschlüsselten Datensätzen oder die Analyse verteilter Informationen, ohne dass einzelne Datensätze vollständig offengelegt werden. Ein Beispiel ist die homomorphe Verschlüsselung. Dabei bleiben Daten selbst während der Berechnung verschlüsselt. Ergebnisse können entschlüsselt werden, ohne dass der Verarbeiter jemals Zugriff auf die ursprünglichen Inhalte hatte. Auch Secure Multi-Party Computation zählt zu diesen Ansätzen: Mehrere Parteien führen gemeinsame Berechnungen durch, ohne ihre jeweiligen Rohdaten preiszugeben.

 

Wo liegen konkrete Anwendungsfelder?

Im Finanzsektor können Risikoanalysen über mehrere Institute hinweg erfolgen, ohne Kundendaten auszutauschen. In der Forschung lassen sich medizinische Studien auswerten, ohne personenbezogene Details zu zentralisieren. Selbst im Marketing eröffnen PETs Möglichkeiten, Zielgruppenanalysen datenschutzkonform durchzuführen. Die Implementierung erfordert allerdings spezialisiertes Know-how. Rechenaufwand und Systemkomplexität sind höher als bei klassischen Methoden. Unternehmen müssen sorgfältig prüfen, welche Verfahren wirtschaftlich und technisch sinnvoll sind. Obwohl Privacy-Enhancing Technologies bislang eher in Expertenkreisen diskutiert werden, entwickeln sie sich zu einem strategischen Baustein digitaler Infrastruktur. Sie ermöglichen Innovation in sensiblen Umgebungen und schaffen Vertrauen, ohne auf datenbasierte Erkenntnisse zu verzichten.