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Technologie und Gesellschaft

Michael Seemann
Kulturwissenschaftler, Autor, Internettheoretiker
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piqer: Michael Seemann
Mittwoch, 15.06.2016

Apples Differential Privacy erklärt - Zukunft oder Sackgasse?

Wie bekommen wir die Privatsphäre zurück in die Datenberge? Das ist eine Frage, die sich zunehmend nicht nur Datenschützer stellen, sondern auch Technologiekonzerne. Zumindest Apple glaubt sehr stark daran, dass es einen Markt für privatsphäreschonende Technologien gibt. 

Gleichzeitig brauchen sie - wie alle - Daten. Wie sammelt man also Daten, ohne die Privatsphäre zu gefährden? Bisherige Ansätze der Anonymisierung haben sich als unzureichend erwiesen. "Differential Privacy" geht das Problem frontaler an und verspricht mathematisch beweisbaren Schutz vor Deanonymisierung.

Dieser Text versucht nun auch für Nichtmathematiker zu erklären, wie das Verfahren funktioniert. 

(Meine Frage hingegen ist weniger, wie sicher das Verfahren wirklich ist, sondern viel mehr, welche Einschränkungen für Apple damit einhergehen. Ein solches Verfahren kann man nur anwenden, wenn man vorher weiß, welche Fragen man an die Daten stellen will und was man auf keinen Fall wissen will. Eine Frage, die einem hinterher einfällt, kann man dann nicht mehr stellen. Ein neu entwickeltes Verfahren der Datenauswertung wird mit den historischen Datensätzen also nichts mehr anfangen können.

Vielleicht erschließt sich Apple damit wirklich neue Käufermärkte, aber tut das um den Preis, bestimmte datengetriebene Anwendungen nicht mehr frei entwickeln zu können. Auf dem Weg zum smarten, digitalen Assistenten zum Beispiel könnte sich Differential Privacy als Showstopper erweisen.)

Apples Differential Privacy erklärt - Zukunft oder Sackgasse?
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