Sicherer Umgang mit PII in KI-Systemen

Der Schutz personenbezogener Daten (PII) ist im Zeitalter der Künstlichen Intelligenz von grösster Bedeutung. Unternehmen müssen sicherstellen, dass PII ordnungsgemäss redigiert und maskiert wird, um Datenschutzverletzungen zu verhindern. Die Kernaufgabe besteht darin, sensible Informationen unkenntlich zu machen, bevor sie durch KI-Systeme verarbeitet werden.

Typische Fehler bei der PII-Redaktion

Ein häufiger Fehler besteht darin, dass Unternehmen unstrukturierte Daten nicht effektiv analysieren, bevor sie die PII-Redaktion vornehmen. Viele Firmen konzentrieren sich ausschliesslich auf strukturierte Daten, was dazu führen kann, dass PII in unstrukturierten Quellen wie E-Mails oder Chat-Protokollen übersehen wird. Die Lösung liegt in der Implementierung eines umfassenden Analysewerkzeugs, das beide Datenarten überwachen kann.

Ein weiterer häufiger Fehler sind unzureichende Maskierungsalgorithmen, die es Dritten ermöglichen, trotz Maskierung auf PII zuzugreifen. Oft ist die Maskierung nicht vollständig und Lücken ermöglichen Rückschlüsse auf die ursprünglichen Daten. Besser ist es, robuste Algorithmen zu verwenden, die Daten sicher unkenntlich machen, wie etwa Techniken zur vollständigen Anonymisierung oder die Anwendung dynamischer Datenmaskierung.

PII-Maskierung: Korrekte Ansätze

Anstatt sensitive Daten einfach zu entfernen, ist die Pseudonymisierung ein effektiverer Ansatz, bei dem die PII durch künstliche Daten ersetzt werden. Diese Methode ermöglicht den Betrieb von KI-Anwendungen, während der tatsächliche Schutz der Daten erhalten bleibt. Wichtig ist, dass die Pseudonyme nicht ohne Weiteres zurückgeführt werden können.

Der Einsatz von Data-Masking-Software kann ebenfalls helfen. Solche Programme automatisieren die PII-Maskierung und bieten eine zusätzliche Sicherheitsebene durch regelmässige Updates und konfigurierbare Einstellungen, die an neue Gesetze und Sicherheitsstandards angepasst werden können.

Handlungsanleitung für die nächsten 14–30 Tage

In den kommenden Wochen sollten Unternehmen einen klaren Plan zur Verbesserung ihrer PII-Schutzmassnahmen in Folge der oben erwähnten Fehler entwickeln.

1. Analysephase (Tage 1–7): Führen Sie eine umfassende Bewertung der vorhandenen Datenstrukturen und der genutzten Maskierungsmethoden durch. Stellen Sie sicher, dass alle Datentypen berücksichtigt werden und identifizieren Sie Sicherheitslücken.
2. Implementierungsphase (Tage 8–21): Implementieren Sie geeignete Softwarelösungen für die Datenmaskierung und Pseudonymisierung. Sicherstellen Sie, dass alle Mitarbeiter, die Zugang zu KI-Systemen haben, entsprechend geschult werden.
3. Evaluations- und Anpassungsphase (Tage 22–30): Überprüfen Sie die Wirksamkeit der neuen Massnahmen durch regelmässige Audits. Passen Sie Prozesse und Systeme nach Bedarf an und stellen Sie sicher, dass sie mit den aktuellen Datenschutzanforderungen konform sind.

Durch konsequente Verbesserung der PII-Redaktion und -Maskierungstechniken können Schweizer KMU sicherstellen, dass ihre Datenbestände gegen Unbefugten Zugriff geschützt sind, während sie KI effektiv nutzen.