Datenschutztechnik: Datenschutz in der heutigen Welt

Was ist Datenschutz-Engineering?

Privacy Engineering bezeichnet die Praxis, Datenschutzprinzipien und -maßnahmen in die Gestaltung, Entwicklung und Implementierung von Technologiesystemen, -prozessen und -praktiken zu integrieren, um Gewährleistung des Schutzes der Privatsphäre und der Daten des Einzelnen. Dabei wird der Datenschutz als grundlegender Aspekt der Systemgestaltung betrachtet und nicht als nachträglicher Einfall oder Zusatz.

Das Ziel von Datenschutztechnik ist zu schaffen datenschutzbewusste und datenschutzwahrende Lösungen die aufrechterhalten Datenschutzrechte von Einzelpersonen und fördert Vertrauen, Transparenz und Verantwortlichkeit im Umgang mit personenbezogenen Daten. Privacy Engineering umfasst verschiedene Techniken, Tools und Best Practices, um Datenschutzbedenken und -risiken wie Datenerfassung, -speicherung, -verarbeitung, -freigabe und -entsorgung proaktiv anzugehen und gleichzeitig geltende Gesetze, Vorschriften und Branchenstandards einzuhalten.

Mehr als nur Compliance

Beim Privacy Engineering geht es nicht nur um Datenschutzbestimmungen— Der Hauptzweck besteht darin, die Datenschutzrechte des Einzelnen proaktiv zu schützen und einen verantwortungsvollen und ethischen Umgang mit personenbezogenen Daten während des gesamten Lebenszyklus von Technologiesystemen, -prozessen und -praktiken sicherzustellen.

Beim Privacy Engineering geht es darum, Datenschutzprinzipien, -maßnahmen und Best Practices in die Konzeption, Entwicklung und Implementierung von Technologiesystemen und -prozessen zu integrieren, um Datenschutzrisiken zu minimieren, sensible Daten zu schützen und potenziellen Datenschutzverletzungen vorzubeugen. Ziel ist es, Datenschutz in die Kernfunktionen, Datenflüsse, Benutzeroberflächen und Sicherheitsmaßnahmen von Systemen und Prozessen zu integrieren, um sicherzustellen, dass Datenschutz standardmäßig und konzeptionell gewährleistet ist.

Die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen ist zwar ein wichtiger Aspekt im Privacy Engineering, aber nicht der einzige Zweck. Privacy Engineering geht über die bloße Einhaltung von Vorschriften hinaus und zielt darauf ab, eine datenschutzorientierte Denkweise und Kultur innerhalb eines Unternehmens zu etablieren, in der Datenschutz als grundlegender Aspekt von Technologiedesign und -betrieb betrachtet wird und die Datenschutzrechte des Einzelnen proaktiv respektiert werden.

Datenschutz-Engineering vs. Privacy-by-Design

Privacy Engineering und Privacy-by-Design sind verwandte Konzepte, aber nicht identisch. Obwohl sie ähnliche Prinzipien und Ziele verfolgen, gibt es einige feine Unterschiede.

Datenschutz-Engineering

Privacy Engineering bezeichnet die Integration von Datenschutzprinzipien und -maßnahmen in die Konzeption, Entwicklung und Implementierung von Technologiesystemen, -prozessen und -praktiken. Dabei werden Datenschutzbedenken und -risiken während des gesamten Lebenszyklus eines Systems oder Prozesses – vom Entwurf über die Bereitstellung bis hin zur Wartung – proaktiv berücksichtigt, um den Schutz der Datenschutzrechte und der Daten von Einzelpersonen zu gewährleisten. Privacy Engineering umfasst den Einsatz verschiedener Techniken, Tools und Best Practices, um Datenschutz in die Konzeption und den Betrieb von Systemen, Prozessen und Praktiken zu integrieren. Dabei werden Faktoren wie Datenerfassung, -speicherung, -verarbeitung, -freigabe und -entsorgung sowie die Einhaltung geltender Gesetze, Vorschriften und Branchenstandards berücksichtigt.

Datenschutz durch Technikgestaltung

Auf der anderen Seite, Datenschutz durch Technikgestaltung (Privacy-by-Design, PbD) ist ein spezifischer Ansatz oder Rahmen, um Datenschutz von Anfang an in das Design von Systemen oder Prozessen zu integrieren. PbD wurde ursprünglich vorgeschlagen von Dr. Ann Cavoukian, der ehemalige Informations- und Datenschutzbeauftragte von Ontario, Kanada. PbD legt Wert auf die Integration von Datenschutzprinzipien und -maßnahmen in das Design und die Architektur von Systemen oder Prozessen, anstatt sie nachträglich oder als Zusatz zu betrachten. Es beinhaltet die Einbettung des Datenschutzes in die Kernfunktionen des Systems, Datenflüsse, Benutzeroberflächen und Sicherheitsmaßnahmen mit dem Ziel, den Datenschutz proaktiv durch Voreinstellungen und durch Design zu schützen.

Im Wesentlichen ist Privacy Engineering ein umfassenderes Konzept, das verschiedene Datenschutzpraktiken umfasst, darunter auch Privacy-by-Design, als Teil eines ganzheitlichen Ansatzes zur Integration von Datenschutz in Technologiesysteme und -prozesse. Privacy-by-Design hingegen bezeichnet die Integration von Datenschutz in Design und Architektur von Systemen oder Prozessen als proaktive Maßnahme zum Schutz der Privatsphäre von Einzelpersonen. Sowohl Privacy Engineering als auch Privacy-by-Design zielen auf die Förderung datenschutzbewusster und datenschutzwahrender Lösungen ab. Privacy Engineering ist jedoch ein umfassenderer Begriff, der verschiedene Methoden, Frameworks und Praktiken umfassen kann, zu denen auch Privacy-by-Design gehört.

Die Rolle eines Datenschutzingenieurs verstehen

Ein Datenschutzingenieur ist ein Fachmann, der sich darauf spezialisiert hat, sicherzustellen, dass Datenschutz in die Gestaltung und den Betrieb von Systemen, Anwendungen und Prozessen innerhalb eines Unternehmens integriert wird. Seine Rolle ist aus mehreren Gründen für den Geschäftsbetrieb und die Unternehmensführung von entscheidender Bedeutung:

1. Datenschutzkonformität: Datenschutzingenieure spielen eine entscheidende Rolle bei der Einhaltung von Datenschutzgesetzen, -vorschriften und -standards durch Unternehmen. Sie stellen sicher, dass die Praktiken zur Datenerfassung, -speicherung, -verarbeitung und -freigabe den geltenden Datenschutzanforderungen entsprechen, wie beispielsweise: Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR), Kalifornisches Verbraucherschutzgesetz (CCPA)und andere globale Datenschutzgesetze. Die Einhaltung der Datenschutzbestimmungen ist entscheidend, um rechtliche Haftungen, Geldstrafen und Reputationsschäden für das Unternehmen zu vermeiden.
2. Datenschutz: Datenschutzingenieure sind für die Implementierung technischer Maßnahmen zum Schutz sensibler Daten vor unbefugtem Zugriff, Nutzung und Offenlegung verantwortlich. Sie entwickeln und implementieren Verschlüsselung, Authentifizierung, Zugriffskontrollen und andere Sicherheitsmechanismen, um personenbezogene Daten zu schützen und die Vertraulichkeit zu wahren. Datenpannen und -lecks können schwerwiegende Folgen für Unternehmen haben, darunter finanzielle Verluste und Vertrauensverlust der Kunden. Datenschutz ist daher ein entscheidender Aspekt des Geschäftsbetriebs.
3. Datenschutz durch Technikgestaltung: Datenschutzingenieure stellen sicher, dass Datenschutz von Anfang an in die Konzeption und Entwicklung von Systemen und Anwendungen integriert wird, und folgen dabei dem Prinzip „Privacy by Design“. Sie arbeiten eng mit Softwareentwicklern, Produktmanagern und anderen Beteiligten zusammen, um Best Practices im Datenschutz in den gesamten Entwicklungszyklus zu integrieren. Dieser proaktive Ansatz hilft Unternehmen, Datenschutzrisiken zu minimieren, potenzielle Datenschutzprobleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben sowie die Kosten für die Behebung zu senken.
4. Risikomanagement: Datenschutzingenieure bewerten Datenschutzrisiken im Zusammenhang mit Geschäftsabläufen und geben Empfehlungen zur Minderung dieser Risiken. Sie führen Datenschutz-Folgenabschätzungen (DSFA), Datenschutzprüfungen und Risikobewertungen um Schwachstellen und Lücken in Datenschutzpraktiken zu identifizieren. Durch effektives Management von Datenschutzrisiken können Unternehmen Reputationsschäden, finanzielle Verluste und rechtliche Haftungen vermeiden.
5. Vertrauen und Ruf: Datenschutz ist ein Grundrecht, und Organisationen, die Datenschutz priorisieren, zeigen ihr Engagement für Respektieren Sie die Privatsphäre Ihrer Kunden und bauen Sie Vertrauen auf. Datenschutzingenieure unterstützen Unternehmen beim Aufbau eines positiven Rufs, indem sie datenschutzfreundliche Verfahren entwickeln und implementieren. Dies kann zu erhöhter Kundentreue, einem verbesserten Markenruf und einem Wettbewerbsvorteil auf dem Markt führen.

Schritte zur Implementierung des Datenschutz-Engineerings

Hier sind einige wichtige Schritte zur Implementierung von Datenschutz-Engineering:

1. Bewerten Sie Datenschutzrisiken: Führen Sie eine umfassende Datenschutzrisikobewertung durch, um potenzielle Datenschutzrisiken und Schwachstellen bei der Datenverarbeitung in Ihrem Unternehmen zu identifizieren. Dies kann die Überprüfung von Datenflüssen, Datenerfassungspraktiken, Datenspeicherungs- und -verarbeitungssystemen sowie Vereinbarungen zur Datenweitergabe an Dritte umfassen.
2. Entwickeln Sie Datenschutzrichtlinien und -verfahren: Entwickeln und implementieren Sie klare und umfassende Datenschutzrichtlinien und -verfahren, die den geltenden Gesetzen, Vorschriften und Branchenstandards entsprechen. Diese Richtlinien sollten darlegen, wie personenbezogene Daten erhoben, verwendet, weitergegeben und geschützt werden und welche Rechte und Wahlmöglichkeiten Einzelpersonen in Bezug auf ihre Daten haben.
3. Implementieren Sie Privacy by Design: Integrieren Sie Datenschutzgrundsätze und -maßnahmen von Anfang an in die Gestaltung und Entwicklung von Technologiesystemen, Prozessen und Praktiken. Dazu gehört die Durchführung Datenschutz-Folgenabschätzungen (DSFA) für neue Projekte oder Initiativen, die Umsetzung Datensparsamkeit und Grundsätze der Zweckbindung sowie die Berücksichtigung datenschutzfördernder Technologien (PETs) wie Datenanonymisierung oder -verschlüsselung.
4. Bieten Sie Schulungen zum Thema Datenschutz und Sensibilisierung an: Informieren Sie Mitarbeiter und Stakeholder über bewährte Verfahren zum Datenschutz, Datenschutzgrundsätze sowie ihre Rollen und Verantwortlichkeiten beim Schutz personenbezogener Daten. Dies kann die Durchführung von Datenschutzschulungen, Sensibilisierungskampagnen und die Förderung einer datenschutzbewussten Unternehmenskultur umfassen.
5. Festlegen der Rechte betroffener Personen und des Einwilligungsmanagements: Implementieren Sie Prozesse und Mechanismen, um die Ausübung der Datenschutzrechte von Einzelpersonen zu erleichtern, wie z. B. das Recht auf Zugriff, Berichtigung, Löschung oder Einschränkung der Verarbeitung ihrer personenbezogenen Daten. Richten Sie außerdem ein Zustimmungsmanagement System, um sicherzustellen, dass die Zustimmung des Einzelnen zur Datenverarbeitung auf transparente und konforme Weise eingeholt wird.
6. Führen Sie regelmäßige Datenschutzprüfungen durch: Überprüfen und auditieren Sie regelmäßig die Datenschutzpraktiken Ihres Unternehmens, um die Einhaltung von Datenschutzgesetzen, -vorschriften und internen Richtlinien sicherzustellen. Dies kann die Durchführung interner Audits, die Beauftragung externer Prüfer oder den Einsatz automatisierter Tools zur Bewertung der Datenschutzkonformität umfassen.
7. Überwachen und Reagieren auf Datenschutzvorfälle: Richten Sie einen Prozess zur Überwachung und Reaktion auf Datenschutzvorfälle wie Datenpannen oder Datenschutzverletzungen ein. Dazu gehört die Erstellung eines Reaktionsplans für Datenschutzverletzungen, die Durchführung von Untersuchungen, die Benachrichtigung betroffener Personen und zuständiger Behörden sowie die Ergreifung von Korrekturmaßnahmen, um ähnliche Vorfälle in Zukunft zu verhindern.
8. Kontinuierliche Verbesserung der Datenschutzpraktiken: Datenschutz-Engineering ist ein fortlaufender Prozess. Daher ist es wichtig, die Datenschutzpraktiken Ihres Unternehmens kontinuierlich zu überprüfen, zu verbessern und an die sich entwickelnden Technologien, Vorschriften und Geschäftsanforderungen anzupassen. Bleiben Sie über Änderungen der Datenschutzgesetze, Branchenstandards und Best Practices auf dem Laufenden, um sicherzustellen, dass das Datenschutzprogramm Ihres Unternehmens effektiv und konform bleibt.

Weltweit anerkannte Standards im Bereich Datenschutz

• Allgemeine Datenschutzverordnung (GDPR): GDPR ist eine Datenschutzverordnung der Europäischen Union (EU), die Anforderungen zum Schutz personenbezogener Daten von EU-Bürgern festlegt. Sie legt Grundsätze wie Datenminimierung, Zweckbindung und Rechenschaftspflicht fest und verpflichtet Organisationen zur Umsetzung technischer und organisatorischer Maßnahmen zum Schutz der Privatsphäre und des Datenschutzes.
• ISO/IEC 27001: Die ISO/IEC 27001-Norm ist ein weltweit anerkannter Standard für Informationssicherheits-Managementsysteme (ISMS). Sie bietet Organisationen Richtlinien für den Aufbau, die Implementierung, die Aufrechterhaltung und die kontinuierliche Verbesserung eines Informationssicherheits-Managementsystems. Diese Norm umfasst Anforderungen zum Datenschutz, wie beispielsweise Risikobewertung, Zugriffskontrolle, Verschlüsselung und Incident Response.
• NIST-Datenschutzrahmen: Die Datenschutzrahmen des National Institute of Standards and Technology (NIST) ist eine freiwillige Richtlinie, die einen risikobasierten Ansatz für das Management von Datenschutzrisiken bietet. Sie bietet Unternehmen einen Rahmen für das Management von Datenschutzrisiken im Einklang mit ihren Geschäftszielen, ihrer Risikotoleranz und den gesetzlichen Anforderungen.
• Datenschutz durch Technikgestaltung (PbD): Privacy by Design ist eine Reihe von Datenschutzgrundsätzen, die von Dr. Ann Cavoukian, der ehemaligen Informations- und Datenschutzbeauftragten von Ontario, Kanada, entwickelt wurden. PbD legt Wert auf die proaktive Berücksichtigung des Datenschutzes bei der Entwicklung und dem Betrieb von Systemen, Anwendungen und Prozessen und konzentriert sich darauf, Datenschutz von Beginn an als zentrales Kriterium in jedes Projekt einzubetten.
• APEC-Datenschutzrahmen: Die Datenschutzrahmen der Asiatisch-Pazifischen Wirtschaftsgemeinschaft (APEC) ist eine Reihe von Grundsätzen und Umsetzungsrichtlinien für Organisationen zur Verbesserung des Datenschutzes bei grenzüberschreitenden Datenflüssen. Es bietet Organisationen einen Rahmen, um Datenschutzanforderungen zu erfüllen und gleichzeitig den freien Informationsfluss über Grenzen hinweg zu erleichtern.

BigIDs Ansatz zum Datenschutz-Engineering

BigID ist ein branchenführendes Datenentdeckungsplattform für Datenschutz, Sicherheitund Steuerung Es bietet Unternehmen Tools und Funktionen, die ihnen helfen, sensible Daten zu verwalten und zu schützen, Datenschutzbestimmungen einzuhalten und effiziente Datenschutzpraktiken zu implementieren. Unternehmen können BigID auf verschiedene Weise nutzen, um effizientes Datenschutz-Engineering zu implementieren:

1. Datenermittlung und -klassifizierung: BigID nutzt maschinelles Lernen und fortschrittliche KI, um sensible Daten aus verschiedenen Quellen automatisch zu erkennen und zu klassifizieren, wie zum Beispiel Datenbanken, Dateisysteme, Cloud-Speicher und DatenseenDies hilft Unternehmen, Einblick in ihre Datenlandschaft zu gewinnen und personenbezogene Daten zu identifizieren, was für das Datenschutz-Engineering von entscheidender Bedeutung ist. Durch die genaue Identifizierung und Klassifizierung sensibler Daten können Unternehmen diese gemäß den Datenschutzbestimmungen effektiv verwalten und schützen.
2. Datenmapping und Datenflussanalyse: BigID ermöglicht es Unternehmen, Datenkarten zu erstellen und Datenflüsse zu visualisieren, um zu verstehen, wie personenbezogene Daten in ihren Systemen und Anwendungen erfasst, verwendet, gespeichert und weitergegeben werden. Dies hilft Unternehmen, Datenflüsse zu identifizieren, die Datenschutzrisiken bergen, und ermöglicht ihnen, entsprechende Maßnahmen zur Risikominimierung zu implementieren. Das Verständnis von Datenflüssen ist ein grundlegender Aspekt des Datenschutz-Engineerings, da es Unternehmen ermöglicht, Datenschutzrisiken zu bewerten und notwendige Maßnahmen zum Schutz personenbezogener Daten zu ergreifen.
3. Automatisierte Datenschutzkonformität: BigID bietet automatisierte Workflows und Bewertungen, die Unternehmen bei der Optimierung ihrer Datenschutz-Compliance-Prozesse unterstützen. Es umfasst Funktionen wie die automatisierte Bewertung von Anfragen betroffener Personen, die automatisierte Verwaltung der Datenaufbewahrung sowie automatisierte Datenschutz-Folgenabschätzungen (PIAs) und Datenschutz-Folgenabschätzungen (DPIAs). Diese Funktionen unterstützen Unternehmen bei der effizienten Verwaltung von Datenschutz-Compliance-Anforderungen und reduzieren den manuellen Aufwand und die Zeit, die zur Erfüllung gesetzlicher Verpflichtungen erforderlich sind.
4. Datenschutz-Risikomanagement: Die Datenschutz-Folgenabschätzung von BigID ermöglicht es Unternehmen, Datenschutzrisiken anhand von Faktoren wie Datensensibilität, Datenexposition und gesetzlichen Anforderungen zu identifizieren und zu priorisieren. Sie umfasst Funktionen wie Risikobewertung, Risikovisualisierung und Risikoberichterstattung, die Unternehmen dabei unterstützen, Datenschutzrisiken systematisch und effizient zu bewerten, zu managen und zu überwachen.
5. Automatisierung und Orchestrierung des Datenschutzes: BigID orchestriert automatisierte Workflows und koordiniert datenschutzrelevante Aufgaben mit Leichtigkeit. Dazu gehören Funktionen wie automatisierte Wahrnehmung der Betroffenenrechte, automatisierte Benachrichtigung bei Datenschutzverletzungen und automatisierte Datenlöschung. Automatisierung und Orchestrierung können die Effizienz von Datenschutzpraktiken erheblich verbessern, manuelle Fehler reduzieren und es Unternehmen ermöglichen, zeitnah auf Datenschutzanforderungen zu reagieren.

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Autor

Alexis Porter

Leiterin für Content Marketing

Alexis arbeitet als Content Marketing Manager für den branchenführenden DSPM-Anbieter BigID. Sie hat sich darauf spezialisiert, Tech-Start-ups dabei zu helfen, ihre Stimme zu schärfen, um überzeugende Geschichten zu erzählen, die bei unterschiedlichen Zielgruppen Anklang finden. Sie hat einen Bachelor-Abschluss in professionellem Schreiben und einen Master-Abschluss in Marketingkommunikation von der University of Denver. Alexis arbeitet von Orlando, FL aus.