18. Juni 2021
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In der Ausgabe 4/2021 (Juni 2021) lesen Sie u.a.:

  • Zum Nutzen von Big Deals
  • Verändert sich der Publikationsprozess bei den Megajournals?
  • Neue Ansätze zur Informations­kompetenzvermittlung
  • Außen- und Selbstwahrnehmung von Bibliothekarinnen und Bibliothekaren als wichtiges Steuerungsinstrument
  • Die Folgen des Wissenschaftstracking – unbekannt, aber nicht ungefährlich
  • Best Practices für den Umgang mit dem Coronavirus in Bibliotheken
u.v.m.
  fachbuchjournal
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Ausgabe 3 / 2021

IM FOKUS
Über das Sterben reden

  • Dr. Henning Scherf im Gespräch
  • Eine Buchauswahl zum Thema

LANDESKUNDE
Indien: Geschichte und Gegenwart

KUNST | BIOGRAFIEN
Malerinnen: Talent ist keine Frage des Geschlechts

BETRIEBSWIRTSCHAFT
„Leadership“ ist hip

RECHT
Steuerrecht | Umwelt- und Planungsrecht | Kommentare zum Bürgerlichen Recht | Strafrecht | Juristendeutsch? | Rechtsgeschichten

uvm

Wie man KI trainiert, ohne den Datenschutz zu verletzen

Bitkom veröffentlicht Leitfaden „Anonymisierung und Pseudonymisierung von Daten für Projekte des maschinellen Lernens“

Wer im Unternehmen Künstliche Intelligenz entwickeln und einsetzen will, muss diese mit geeigneten Daten trainieren. Nach einer Umfrage unter 503 Unternehmen ab 50 Mitarbeitern im Auftrag des Digitalverbands Bitkom geben zwei Drittel (64 Prozent) derjenigen, die sich mit KI auseinandersetzen, an, dass personenbezogene Daten genutzt werden müssen, damit die KI verwertbare Analyseergebnisse liefert. „Wer mit personenbezogenen Daten arbeitet, muss die Anforderungen des Datenschutzes erfüllen“, sagt Dr. Nabil Alsabah, Bereichsleiter Künstliche Intelligenz beim Bitkom. „Entwicklern stehen zwei wichtige Werkzeuge zur Verfügung, um den Personenbezug zu verschleiern oder ganz zu entfernen: Sie können die Daten pseudonymisieren oder anonymisieren.“ Wie das in der Praxis gelingen kann zeigt der Digitalverband Bitkom in einem neuen Leitfaden „Anonymisierung und Pseudonymisierung von Daten für Projekte des maschinellen Lernens“

Nach einer Einführung in die verschiedenen Methoden der Anonymisierung und Pseudonymisierung werden konkrete Anwendungen und Maßnahmen vorgestellt, wie sich personenbezogene Daten datenschutzkonform nutzen lassen und wo mögliche Gefahren lauern. Unter anderem werden Lösungen für den Umgang mit Geo-Bewegungsprofilen vorgestellt und die Methoden, mit denen Google Mobilitätsdaten für die Covid-19-Warnung erhebt. Jeweils ein eigenes Kapitel widmet sich der Anonymisierung und Pseudonymisierung medizinischer Textdaten, dem Verfahren der der semantischen Anonymisierung sowie Datenschutzrisiken bei Medieninhalten. Ausführlich wird zudem das Konzept des föderierten Lernens vorgestellt, bei dem das maschinelle Lernen nur lokal stattfindet und so keine personenbezogenen Daten an Dritte übertragen werden.

Der Leitfaden „Anonymisierung und Pseudonymisierung von Daten für Projekte des maschinellen Lernens“ steht kostenlos zum Download bereit unter: www.bitkom.org/Bitkom/Publikationen/Anonymisierung-und-Pseudonymisierung-von-Daten-fuer-Projekte-des-maschinellen-Lernens