Datenanonymisierung im Kontext von Künstlicher Intelligenz und Big Data
Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH (Verlag)
978-3-658-37587-4 (ISBN)
Das Buch befasst sich mit der Anonymisierung im Kontext der KI und Big Data. Dazu werden die wesentlichen Grundlagen dargestellt sowie pseudonymisierte und anonymisierte Daten mit Personenbezug im Rahmen der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und des Bundesdatenschutzgesetzes (BDSG) beleuchtet. Es werden Möglichkeiten zur Pseudonymisierung, zu den jeweiligen Techniken und Verfahren der Anonymisierung sowieentsprechende Risikobetrachtungen behandelt. Abschließend wird die Vorgehensweise der Anonymisierung aus rechtlicher und technischer Sicht unter Anwendung entsprechender Software behandelt.
lt;b>Dr. Heinz-Adalbert Krebs ist geschäftsführender Gesellschafter der Green Excellence GmbH, welche Unternehmen der Energiewirtschaft bei Softwareimplementierungen, Geschäftsprozessoptimierungen, der Informationssicherheit und des Datenschutzes berät. Daneben lehrt er regelmäßig am Fachbereich Wirtschaftsinformatik der Universität Kassel die Einführung von ERP-Systemen (SAP) und ist zertifizierter Datenschutzbeauftragter sowie ISO 27001 Lead Auditor.
Dr. Patricia Hagenweiler ist langjährige Mitarbeiterin der Green Excellence GmbH und zertifizierte Datenschutzbeauftragte.
Einleitung.- Künstliche Intelligenz.- Big Data und Analysemethoden.- Personenbezogene, pseudonymisierte und anonymisierte Daten.- Techniken der Pseudonymisierung.- Anonymisierung strukturierter Daten.- Anonymisierung unstrukturierter Daten.- Risiken der Nutzung anonymisierter Daten.- Verfahren zur Durchführung der Anonymisierung.- Software zur Unterstützung der Anonymisierung.- Fazit und Ausblick.- Literatur.
Erscheinungsdatum | 30.06.2022 |
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Zusatzinfo | XIII, 173 S. |
Verlagsort | Wiesbaden |
Sprache | deutsch |
Maße | 148 x 210 mm |
Gewicht | 253 g |
Themenwelt | Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken |
Informatik ► Netzwerke ► Sicherheit / Firewall | |
Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik | |
Schlagworte | Big Data • Datenanonymisierung • Datenarchitektur • Datenschutz • Deep learning • Digitalisierung • DSGVO • Künstliche Intelligenz • machine learning • Pseudonymisierung |
ISBN-10 | 3-658-37587-6 / 3658375876 |
ISBN-13 | 978-3-658-37587-4 / 9783658375874 |
Zustand | Neuware |
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