Datenanonymisierung im Kontext von Künstlicher Intelligenz und Big Data - Heinz-Adalbert Krebs, Patricia Hagenweiler

Blick ins Buch

Datenanonymisierung im Kontext von Künstlicher Intelligenz und Big Data (eBook)

Grundlagen – Elementare Techniken – Anwendung

Heinz-Adalbert Krebs, Patricia Hagenweiler (Autoren)

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2022 | 1. Auflage
173 Seiten
Springer Vieweg (Verlag)
978-3-658-37588-1 (ISBN)

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Die fortschreitende Digitalisierung, die immer höhere Verfügbarkeit des Internets in Echtzeit sowie die progressive Entwicklung der IT ermöglichen es Unternehmen und Organisationen, Daten in einem nie zuvor dagewesenen Umfang zu erzeugen und zu verarbeiten, wodurch sie einen enormen Stellen- und Marktwert erhalten haben. Zudem kann mithilfe der künstlichen Intelligenz (KI) das in den Daten enthaltene Wissen extrahiert werden. Oft handelt es sich dabei um gesammelte Daten von Personen, mit denen Vorhersagen über verschiedene Aspekte der Personen getroffen werden können.

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.

Erscheint lt. Verlag	27.6.2022
Zusatzinfo	XIII, 173 S.
Sprache	deutsch
Themenwelt	Mathematik / Informatik ► Informatik ► Datenbanken
	Informatik ► Theorie / Studium ► Künstliche Intelligenz / Robotik
	Mathematik / Informatik ► Informatik ► Web / Internet
	Mathematik / Informatik ► Mathematik ► Statistik
Schlagworte	Big Data • Datenanonymisierung • Datenarchitektur • Datenschutz • Deep learning • Digitalisierung • DSGVO • Künstliche Intelligenz • machine learning • Pseudonymisierung
ISBN-10	3-658-37588-4 / 3658375884
ISBN-13	978-3-658-37588-1 / 9783658375881

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