QuasiIdentifikatoren

Quasi-Identifikatoren sind Merkmale in Datensätzen, die für sich genommen nicht eindeutig eine Person identifizieren, aber bei Kombination mit anderen Merkmalen oder mit externem Hintergrundwissen die Identität stark eingrenzen können. Sie stehen im Mittelpunkt von Datenschutzfragen bei der Veröffentlichung von Personendaten, der Anonymisierung und der Risikobewertung der Reidentifikation.

Typische Beispiele sind Geburtsjahr, Postleitzahl, Geschlecht oder Berufsbezeichnung. Einzelne Quasi-Identifikatoren sind oft unproblematisch, doch in der Gesamtheit oder in konkreten Kontexten können sie ausreichen, um eine Person wiederzuerkennen, insbesondere wenn zusätzliche öffentliche Informationen vorhanden sind.

Zur Minimierung von Reidentifikationsrisiken werden Quasi-Identifikatoren in der Praxis durch Techniken der Anonymisierung bearbeitet, etwa Generalisierung, Unterdrückung oder Rauschen. In Ansätzen wie k-Anonymität oder l-Diversität werden Daten so transformiert, dass jede Kombination von Quasi-Identifikatoren mindestens k Mal vorkommt. Differential Privacy geht noch einen Schritt weiter, indem es statistische Abweichung hinzufügt, um Identifizierung zu erschweren.

Im Rechtsrahmen der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) gelten personenbezogene Daten als solche, die identifizierbar sind. Quasi-Identifikatoren können bei ausreichender Verknüpfung zu einer Identifizierung beitragen; daher ist deren sorgfältige Handhabung zentral für Datenschutz, Anonymisierung und Datensouveränität.

Quasi-Identifikatoren bleiben ein Schlüsselaspekt bei der Abwägung zwischen Nutzbarkeit von Daten und Schutz der Privatsphäre.