Schutz personenbezogener Daten in der KI

Im Bereich der Daten- & PII-Schutz für Künstliche Intelligenz (KI) gewinnt die PII-Redaktion und Maskierung immer mehr an Bedeutung. Der Schutz personenbezogener Informationen (PII) ist nicht nur gesetzlich vorgeschrieben, sondern auch ein zentraler Faktor für die Vertrauenswürdigkeit und Sicherheit von KI-Anwendungen. Ziel dieses Artikels ist es, typische Fehler im Umgang mit PII-Redaktion und Maskierung aufzuzeigen sowie praktische Lösungen und einen Handlungsplan anzubieten.

Typische Fehler und deren Korrektur

Ein häufiger Fehler besteht darin, dass Unternehmen die PII-Redaktion nicht frühzeitig in ihren Datenfluss integrieren. Oftmals wird die PII-Redaktion erst in späteren Projektphasen implementiert, was zu Inkonsistenzen und Sicherheitslücken führen kann. Die Lösung besteht darin, die PII-Redaktion bereits in der Planungsphase von Projekten zu berücksichtigen. Dadurch wird sichergestellt, dass personenbezogene Daten von Anfang an geschützt sind und nicht zu einem späteren Zeitpunkt aufwendig bereinigt werden müssen.

Ein weiterer typischer Fehler ist die unzureichende Maskierung von Daten. Dabei wird häufig nicht zwischen verschiedenen Arten von Daten unterschieden, und es werden allgemeine Maskierungsstrategien angewendet, die möglicherweise nicht den spezifischen Sicherheitsanforderungen gerecht werden. Um dies zu beheben, sollten Unternehmen datenabhängige Maskierungsstrategien entwickeln, die den unterschiedlichen Sensibilitätsstufen der PII gerecht werden. Eine Anpassung der Maskierungsverfahren an die Art und Sensibilität der Daten ist entscheidend, um einen effektiven Schutz zu gewährleisten.

Zudem kommt es häufig vor, dass die Verantwortlichkeiten für die PII-Redaktion und Maskierung nicht klar zugewiesen sind, was zu mangelnder Kontrolle und Überwachung führen kann. Die Korrektur besteht darin, klare Verantwortlichkeiten festzulegen und ein Überwachungssystem einzurichten, damit alle Prozesse zur PII-Redaktion und Maskierung effektiv gesteuert und geprüft werden können.

Handlungsanleitung für 14–30 Tage

1. Analyse der Datenflüsse (Tag 1–7): Beginnen Sie mit einer umfassenden Analyse der Datenflüsse in Ihren KI-Projekten. Identifizieren Sie alle Berührungspunkte, an denen PII erhoben, verarbeitet oder gespeichert wird. Diese Analyse bildet die Grundlage für die Definition der Redaktions- und Maskierungsstrategien.
2. Erstellung eines PII-Redaktionsplans (Tag 8–14): Entwickeln Sie, basierend auf der Analyse, einen detaillierten Redaktionsplan. Dieser Plan sollte die spezifischen Datenkategorien und deren jeweilige Maskierungsanforderungen beinhalten. Berücksichtigen Sie dabei auch rechtliche Vorgaben und branchenspezifische Standards.
3. Implementierung der Maskierungsstrategien (Tag 15–21): Setzen Sie die entwickelten Maskierungsstrategien in Ihren Systemen und Prozessen um. Nutzen Sie hierbei geeignete Tools oder entwickeln Sie spezifische Algorithmen, um sicherzustellen, dass die Umsetzung effizient und effektiv ist.
4. Schulung und Sensibilisierung (Tag 22–26): Schulen Sie Ihre Mitarbeitenden, insbesondere jene, die direkt mit PII arbeiten. Sensibilisieren Sie sie hinsichtlich der Wichtigkeit der PII-Redaktion und Maskierung und sorgen Sie dafür, dass diese Praktiken in ihren täglichen Aufgaben verankert werden.
5. Überwachung und Anpassung (Tag 27–30): Richten Sie ein kontinuierliches Überwachungssystem ein, um die Effektivität der implementierten Maßnahmen zu überprüfen. Seien Sie bereit, Anpassungen vorzunehmen, um auf neue Erkenntnisse oder Änderungen in den gesetzlichen Anforderungen reagieren zu können.

Mit diesen Schritten stellen Sie sicher, dass Ihre KI-gestützten Prozesse sowohl sicher als auch gesetzeskonform sind, und schaffen eine solide Grundlage für den langfristigen Schutz personenbezogener Daten.