Anonymisierung und Pseudonymisierung von Daten für Projekte des maschinellen Lernens
"Daten sind das Herzstück des maschinellen Lernens. Handelt es sich aber um personenbezogene Daten, so muss man technische Werkzeuge einsetzen, um den Personenbezug zu verschleiern (Pseudonymisierung) oder ihn ganz zu entfernen (Anonymisierung). In diesem Leitfaden präsentieren wir einen technischen Überblick über Methoden der Anonymisierung und Pseudonymisierung von Daten. Wir stellen auch konkrete Anwendungsfälle aus der Industrie vor.
Wir hoffen, dass der Leitfaden Ihnen bei der Wahl geeigneter Verfahren für die Anonymisierung und Pseudonymisierung von Daten helfen kann."
