Reidentifikation

Reidentifikation bezeichnet den Prozess, bei dem anonymisierte oder pseudonymisierte Daten mithilfe zusätzlicher Informationen oder Hintergrundwissen so verknüpft werden, dass einzelne Personen identifiziert werden können. Reidentifikationen können in verschiedenen Bereichen auftreten, etwa bei Gesundheitsforschung, bei öffentlich zugänglichen Datensätzen oder im Marketing, wenn scheinbar entfernte Merkmale mit einer Identität in Verbindung gebracht werden.

Typische Angriffswege sind das Zusammenführen mehrerer Datensätze, die jeweils unbedenkliche Merkmale enthalten, sowie der Einsatz von öffentlich verfügbaren Informationen, wie Personenlisten, Social-Media-Profilen oder detaillierten Ortsangaben. Schon kleine Mengen identifizierender Merkmale oder einzigartige Merkmalskombinationen erhöhen das Risiko einer Reidentifikation.

Das Risiko steigt mit feiner Granularität der Daten, kleinen Stichproben, seltenen Kategorien oder exakten Zeit- bzw. Ortsangaben. Hinzu kommt, dass vorhandenes Hintergrundwissen eines Angreifers die Identität wesentlich erleichtern kann.

Schutzmaßnahmen umfassen Datenminimierung, Pseudonymisierung statt vollständiger Anonymisierung, Generalisierung, Maskierung oder das Hinzufügen von Rauschen. Fortgeschrittene Ansätze sind Differential Privacy, K-Anonymität, L-Diversität und T-Closeness. Zugriffskontrollen, Nutzungsprotokolle und Privacy by Design (PbD)-Praktiken erhöhen zusätzlich den Schutz.

Rechtlich gilt in der Europäischen Union die Datenschutz-Grundverordnung (GDPR). Personenbezogene Daten genießen Schutz; auch pseudonymisierte Daten können unter bestimmten Bedingungen personenbezogene Daten bleiben. Organisationen sollten Risikobewertungen, Datenschutz-Folgenabschätzungen und geeignete technische sowie organisatorische Maßnahmen beachten.

Reidentifikation bleibt ein zentrales Thema in Datenschutzforschung und -praxis. Ziel ist es, Identifizierbarkeit zu reduzieren, ohne die Nutzbarkeit der Daten unnötig zu beeinträchtigen.