Anonymisierungsregeln
Anonymisierungsregeln bezeichnet Richtlinien, Verfahren und Kriterien, mit denen personenbezogene Daten so verarbeitet werden, dass eine Zuordnung zu einzelnen Personen ausgeschlossen oder stark eingeschränkt wird. Sie kommen vor allem zum Einsatz, wenn Datensätze freigegeben, veröffentlicht oder für statistische Analysen genutzt werden sollen.
Ziel ist es, personenbezogene Informationen zu schützen, während die Nützlichkeit der Daten erhalten bleibt. Typische Maßnahmen
Zu den theoretischen Fundamenten gehören Konzepte wie k-Anonymität, l-Diversität, t-Closeness und Differential Privacy. Diese Modelle beschreiben,
Herausforderungen bestehen darin, dass vollständige Anonymisierung stets ein Kompromiss zwischen Datenschutz und der Nutzbarkeit der Daten
Im Rechtskontext gilt: Nach vielen Datenschutzgesetzen gelten vollständig anonymisierte Daten nicht mehr als personenbezogen. Pseudonymisierte Daten