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Corona-App: Warum anonymisiert nicht 100% anonym bedeutet

Alle Experten sind sich einig: Wir werden noch lange mit dem Coronavirus leben müssen. Bis Medikamente und Impfstoffe zur Verfügung stehen, werden Einschränkungen und Vorsichtsmaßnahmen weiterhin unser tägliches Leben prägen. Große Hoffnungen für den Weg zurück in eine relative Normalität werden dabei auf die „Corona-App“ gesetzt. Genauer gesagt: in eine Tracing-App. Sie soll dabei helfen, Infektionswege aufzuspüren und Personen zu warnen, die vorher mit möglicherweise Infektiösen Kontakt hatten. Eine wichtige Forderung an eine solche App ist, dass sie die Privatheit ihrer Nutzer gewährleisten muss. Beim Streit um die Frage, ob Kontaktdaten zentral oder dezentral gespeichert werden, äußerten Sicherheitsforscher und Datenschützer große Bedenken gegen das zentrale Modell. Doch warum eigentlich – wenn doch die Kontaktdaten ohnehin anonymisiert sind? Wer Antworten sucht, sollte das Konzept „Social Graph“ kennen.

Autor: Stefan Achleitner; Aufmacherbild: (C) Pixabay/Gert Altmann

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Machine Learning kann sensible Daten preisgeben

Die Erfolge von maschinellem Lernen basieren auf dem Training der Algorithmen mit möglichst umfangreichen und realistischen Daten. Unternehmen wie Facebook oder Google sind hier klar im Vorteil – schließlich sitzen sie auf unermesslichen Datenschätzen. Dabei wird jedoch dem Schutz sensibler, persönlicher Daten zu wenig Aufmerksamkeit gewidmet. Neuartige Angriffe auf Machine-Learning-Systeme zeigen, dass unsere Daten dort ganz und gar nicht sicher sind.

Autor: Stefan Achleitner; Aufmacherbild: (C) Pixabay/ahmedgad; CC0

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