ReIdentifikationsrisikos

Das ReIdentifikationsrisiko bezeichnet die Wahrscheinlichkeit, dass eine zuvor anonymisierte oder pseudonymisierte Personendaten durch Verbindung mit externen Informationsquellen wieder einer bestimmten Person zugeordnet werden können. Es entsteht, wenn Merkmale in einem Datensatz allein oder in Kombination mit öffentlich zugänglichen Informationen ausreichend eindeutig sind, um eine Identität abzuleiten.

Zentrale Begriffe sind quasi-Identifikatoren, Merkmale wie Geburtsdatum, Geschlecht, Postleitzahl oder Erhebungszeitraum, die allein oder in Kombination eine Identifikation ermöglichen. Selbst wenn direkte Namens- oder Kontaktinformationen entfernt werden, kann das ReIdentifikationsrisiko hoch bleiben, insbesondere in kleinen Populationen oder bei umfangreichen Datensätzen.

Angriffe erfolgen oft durch Record Linkage oder Matching mit externen Datenquellen, etwa Personenregistern, Sozialen Medien oder Nachrichtenartikeln. Die Risikobewertung basiert auf der Wahrscheinlichkeit einer richtigen Zuordnung oder der Anzahl eindeutig identifizierbarer Datensätze. Kennzahlen wie k-Anonymität, l-Diversität und t-Closeness werden verwendet, um das Maß an Identifizierbarkeit abzuschätzen.

Zur Risikominderung kommen sowohl technische als auch organisatorische Maßnahmen zum Einsatz. Technisch bedeutet dies Generalisierung, Suppression, Hinzufügen von Rauschen oder den Einsatz von Privacy-Preserving-Techniken wie Differential Privacy. Organisatorisch gehören Datenminimierung, klare Zugriffsregelungen, Nutzungsbedingungen und kontinuierliche Risikoüberprüfungen dazu.

Legale Einordnung und Ethik spielen eine zentrale Rolle: In vielen Rechtsordnungen gelten identifizierbare Daten als personenbezogene Daten; Pseudonymisierung reduziert das Risiko, macht es jedoch nicht grundsätzlich unmöglich. Bei Veröffentlichung oder Weitergabe von Datensätzen ist eine Risikoeinschätzung Teil eines verantwortungsvollen Datenschutzkonzepts.

Beispiele aus der Praxis verdeutlichen das ReIdentifikationsrisiko, etwa, wie anonymisierte Datensätze durch Verknüpfung mit externen Quellen wieder Personen zugeordnet werden können. Allgemein sind sorgfältige Abwägung von Nutzen und Risiko sowie transparente Datenschutzmaßnahmen notwendig. Weitere relevante Begriffe sind Anonymisierung, Differential Privacy und Datenschutzgesetzgebung.