Verfügbarkeit: Data Privacy in der Praxis | Technische Universität München

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Bibliographische Detailangaben
Beteilige Person:	Jarmul, Katharine (VerfasserIn)
Weitere beteiligte Personen:	Fraaß, Marcus (ÜbersetzerIn)
Format:	Buch
Sprache:	Deutsch Englisch
Veröffentlicht:	Heidelberg O'Reilly 2024
Ausgabe:	1. Auflage
Schlagwörter:	Europäische Union > Datenschutz-Grundverordnung Künstliche Intelligenz Datensicherung Datenschutz Data Science
Links:	http://deposit.dnb.de/cgi-bin/dokserv?id=98c96411112d4c428aa7d670558b0fc5&prov=M&dok_var=1&dok_ext=htm http://bvbr.bib-bvb.de:8991/F?func=service&doc_library=BVB01&local_base=BVB01&doc_number=035102857&sequence=000001&line_number=0001&func_code=DB_RECORDS&service_type=MEDIA
Umfang:	411 Seiten Illustrationen 24 cm x 16.5 cm
ISBN:	9783960092339 3960092334

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Datensatz im Suchindex

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adam_text	INHALT VORWORT . 15 EINLEITUNG . 19 1 DATA GOVERNANCE UND EINFACHE DATENSCHUTZANSAETZE . 35 DATA GOVERNANCE: WAS IST DAS? . 36 SENSIBLE DATEN IDENTIFIZIEREN . 39 PERSOENLICH IDENTIFIZIERENDE INFORMATIONEN (PII) IDENTIFIZIEREN . 42 DATENNUTZUNG DOKUMENTIEREN . 43 GRUNDLAGEN DER DATENDOKUMENTATION .44 UNBEKANNTE DATEN AUFSPUEREN UND DOKUMENTIEREN . 49 DATA-LINEAGE-TRACKING . 52 VERSIONSKONTROLLE FUER DATEN . 55 GRUNDLEGENDER DATENSCHUTZ: PSEUDONYMISIERUNG BEIM PRIVACY BY DESIGN . 58 ZUSAMMENFASSUNG . 63 2 ANONYMISIERUNG . 65 WAS IST ANONYMISIERUNG? . 65 DEFINITION VON DIFFERENTIAL PRIVACY . 68 DAS EPSILON VERSTEHEN: WAS IST DER PRIVACY LOSS? . 70 WAS DIFFERENTIAL PRIVACY GARANTIERT UND WAS NICHT . 73 DIFFERENTIAL PRIVACY VERSTEHEN . 75 DIFFERENTIAL PRIVACY IN DER PRAXIS: ANONYMISIERUNG DER ZENSUSDATEN INDENUSA . 75 DIFFERENTIAL PRIVACY AUF BASIS DES LAPLACE-MECHANISMUS . 78 DIFFERENTIAL PRIVACY AUF BASIS DES LAPLACE-MECHANISMUS: EIN SIMPLER ANSATZ . 81 SENSITIVITAET UND FEHLER . 83 PRIVACY BUDGETS UND DEREN AUFTEILUNG . 85 WEITERE MECHANISMEN ERKUNDEN: DIFFERENTIAL PRIVACY MITTELS DES GAUSSSCHEN RAUSCHENS . 88 LAPLACE-VERTEILTES UND GAUSSSCHES RAUSCHEN IM VERGLEICH . 90 DIFFERENTIAL PRIVACY IN DER PRAXIS: DEBIASING VON DIFFERENTIAL PRIVACY-ERGEBNISSEN . 94 SENSITIVITAET UND PRIVACY UNITS . 95 WIE STEHT ES MIT K-ANONYMITY? . 96 ZUSAMMENFASSUNG . 99 3 DATENSCHUTZ IN DATENPIPELINES INTEGRIEREN . 101 DATENSCHUTZ IN DATENPIPELINES INTEGRIEREN . 101 GEEIGNETE DATENSCHUTZMASSNAHMEN KONZIPIEREN . 102 DIE NUTZERINNEN UND NUTZER BESSER EINSCHAETZEN KOENNEN . 104 DATENSCHUTZ IN DATENPIPELINES INTEGRIEREN . 105 TESTEN UND VALIDIEREN . 106 DATENSCHUTZ UND DATA GOVERNANCE IN PIPELINES INTEGRIEREN . 107 EIN BEISPIEL FUER EINEN WORKFLOW ZUR GEMEINSAMEN NUTZUNG VON DATEN . 107 INFORMATIONEN ZUR DATENHERKUNFT UND EINWILLIGUNG IM RAHMEN DER DATENERHEBUNG ZUSAETZLICH ERFASSEN . 110 DIFFERENTIAL-PRIVACY-BIBLIOTHEKEN IN PIPELINES VERWENDEN . 114 DATEN ANONYMISIERT ERHEBEN . 119 DATENERHEBUNG UNTER ANWENDUNG VON DIFFERENTIAL PRIVACY BEI APPLE . 119 WARUM BEI CHROME DER URSPRUENGLICHE DIFFERENTIAL-PRIVACY-ANSATZ IM RAHMEN DER DATENERHEBUNG EINGESTELLT WURDE . 122 ZUSAMMENARBEIT MIT DEM DATA-ENGINEERING-TEAM UND FUEHRUNGSKRAEFTEN 125 VERANTWORTUNG TEILEN . 126 WORKFLOWS ZUR DOKUMENTATION VON DATENSCHUTZMASSNAHMEN UND-EMPFEHLUNGEN ERSTELLEN . 127 DATENSCHUTZ ALS ZENTRALES WERTVERSPRECHEN . 127 ZUSAMMENFASSUNG . 128 4 ANGRIFFE AUF DIE PRIVATSPHAERE . 131 ANGRIFFE AUF DIE PRIVATSPHAERE: EINE ANALYSE GAENGIGER ANGRIFFSVEKTOREN . . . 131 DER NETFLIX-PRIZE-ANGRIFF . 131 LINKAGE ATTACKS . 134 SINGLING OUT ATTACKS . 137 DER STRAVA-HEAT-MAP-ANGRIFF . 138 MEMBERSHIP INFERENCE ATTACK . 141 AUF SENSIBLE MERKMALE ZURUECKSCHLIESSEN . 144 ANDERE LEAKAGE ATTACKS AUF MODELLE: MEMORIERUNG . 146 DATA EXFILTRATION ATTACKS AUF CHATGPT UND ANDERE LLMS . 147 MODEL-STEALING ATTACKS . 150 INFORMATIONEN AUS PROMPTS UND ZUSAETZLICHEN DOKUMENTEN EXTRAHIEREN . 152 ANGRIFFE AUF PRIVACY-MECHANISMEN . 153 DATENSICHERHEIT . 155 ZUGRIFFSKONTROLLE . 157 SCHUTZ VOR DATENVERLUST . 157 ZUSAETZLICHE SICHERHEITSVORKEHRUNGEN . 158 THREAT MODELING UND INCIDENT-RESPONSE-PLAENE . 159 ANGRIFFE MITHILFE VON EINTRITTSWAHRSCHEINLICHKEITEN BEWERTEN . 160 EIN DURCHSCHNITTLICHER ANGREIFER . 160 RISIKEN BEWERTEN UND BEDROHUNGEN EINSCHAETZEN . 162 VORKEHRUNGEN FUER DIE DATENSICHERHEIT, DIE AUCH DEM SCHUTZ DER PRIVATSPHAERE DIENEN KOENNEN . 163 DIE WEBSICHERHEIT-BASICS AN WENDEN . 164 TRAININGSDATEN UND MODELLE SCHUETZEN . 164 UEBER NEUE ANGRIFFE AUF DEM LAUFENDEN BLEIBEN . 166 ZUSAMMENFASSUNG . 167 5 MACHINE LEARNING UND DATA SCIENCE DATENSCHUTZKONFORM GESTALTEN . 169 PRIVACY-PRESERVING MACHINE LEARNING (PPML) . 170 TECHNIKEN ZUR WAHRUNG DER PRIVATSPHAERE IN EINEM TYPISCHEN DATA-SCIENCE BZW. ML-WORKFLOW . 170 PRIVACY-PRESERVING MACHINE LEARNING IN DER PRAXIS . 175 STOCHASTISCHES GRADIENTENABSTIEGSVERFAHREN MIT DIFFERENTIAL PRIVACY (DP-SGD) . 176 OPEN-SOURCE-BIBLIOTHEKEN FUER PPML . 179 DIFFERENTIAL PRIVACY BEI LLMS UND VERGLEICHBAREN GENERATIVEN SYSTEMEN ANWENDEN . 183 FEATURE ENGINEERING MIT DIFFERENTIAL PRIVACY . 185 EINFACHERE METHODEN ANWENDEN . 188 MACHINE LEARNING DOKUMENTIEREN . 189 ANDERE WEGE, UM DIE PRIVATSPHAERE BEIM MACHINE LEARNING ZU SCHUETZEN . 192 DATENSCHUTZ IN DIE ARCHITEKTUR FUER DATEN UND MACHINE-LEARNING PROJEKTE INTEGRIEREN 196 IHRE DATENSCHUTZANFORDERUNGEN VERSTEHEN . 196 MONITORING DES DATENSCHUTZES . 198 ZUSAMMENFASSUNG .200 6 FEDERATED LEARNING UND DATA SCIENCE . 201 VERTEILTE DATEN . 201 WARUM VERTEILTE DATEN NUTZEN? . 202 WIE FUNKTIONIERT DIE VERTEILTE DATENANALYSE? . 204 DATENSCHUTZ BEI VERTEILTEN DATEN MITTELS DIFFERENTIAL PRIVACY GEWAEHRLEISTEN . 207 FEDERATED LEARNING .209 DIE ENTWICKLUNG DES FEDERATED LEARNING IM UEBERBLICK .210 WESHALB, WANN UND WIE SIE FEDERATED LEARNING EINSETZEN SOLLTEN . . . 212 FEDERATED-LEARNING-SYSTEME KONZIPIEREN . 215 MOEGLICHE ARTEN DES DEPLOYMENTS . 216 POTENZIELLE SICHERHEITSRISIKEN . 219 ANWENDUNGSBEREICHE . 221 DEPLOYMENT MIT FEDERATED-LEARNING-BIBLIOTHEKEN UND -TOOLS . 222 OPEN-SOURCE-BIBLIOTHEKEN FUER FEDERATED LEARNING . 223 FLOWER: EINE FEDERATED-LEARNING-BIBLIOTHEK FUER VERSCHIEDENE OPEN-SOURCE-BACKENDS 224 FEDERATED DATA SCIENCE - EIN AUSBLICK . 227 ZUSAMMENFASSUNG . 228 7 ENCRYPTED COMPUTATION . 229 WAS GENAU IST ENCRYPTED COMPUTATION? . 229 WANN ENCRYPTED COMPUTATION VERWENDET WERDEN SOLLTE .230 UNTERSCHIED ZWISCHEN DATENSCHUTZ UND GEHEIMHALTUNG . 232 THREAT MODELING .234 VERSCHIEDENE ARTEN DER ENCRYPTED COMPUTATION . 236 SECURE MULTIPARTY COMPUTATION . 236 HOMOMORPHE VERSCHLUESSELUNG . 247 REALE ANWENDUNGSFAELLE IM ZUSAMMENHANG MIT ENCRYPTED COMPUTATION 256 PRIVATE SET INTERSECTION . 256 PRIVATE JOIN AND COMPUTE .259 SICHERE AGGREGIERUNG (SECURE AGGREGATION) . 260 ENCRYPTED MACHINE LEARNING . 262 DIE ERSTEN SCHRITTE MIT PSI UND MOOSE .264 VISION EINER WELT MIT SICHEREM DATENAUSTAUSCH . 272 ZUSAMMENFASSUNG . 273 8 DATENSCHUTZRECHTLICHE ASPEKTE . 275 DIE DSGVO IM UEBERBLICK . 276 GRUNDLEGENDE RECHTE NACH DSGVO . 276 DATENVERANTWORTLICHER UND DATENVERARBEITER - EINE ABGRENZUNG . . . 279 TECHNOLOGIEN ZUR VERBESSERUNG DES DATENSCHUTZES (PETS) IM HINBLICK AUF DIE DSGVO EINSETZEN . 281 DIE DATENSCHUTZ-FOLGENABSCHAETZUNG DER DSGVO: AGILE UND ITERATIVE RISIKOBEWERTUNG . 284 RECHT AUF ERLAEUTERUNG: NACHVOLLZIEHBARKEIT UND DATENSCHUTZ . 289 DER CALIFORNIA CONSUMER PRIVACY ACT (CCPA) . 289 TECHNOLOGIEN ZUR VERBESSERUNG DES DATENSCHUTZES (PETS) IM HINBLICK AUF DEN CCPA EINSETZEN . 291 WEITERE VORSCHRIFTEN: HIPAA, LGPD, PIPL UND ANDERE .292 DATENSCHUTZRECHTLICHE ASPEKTE DES AI ACT . 294 DATA GOVERNANCE ACT .296 DATAACT . 297 INTERNE RICHTLINIEN UND VERTRAEGE . 298 DATENSCHUTZRICHTLINIEN UND NUTZUNGSBEDINGUNGEN LESEN . 298 AUFTRAGSVERARBEITUNGSVERTRAEGE LESEN . 301 RICHTLINIEN, LEITFAEDEN UND VERTRAEGE LESEN . 302 ZUSAMMENARBEIT MIT RECHTSEXPERTEN . 303 EINHALTUNG VON VERTRAGLICHEN VEREINBARUNGEN UND VERTRAGSRECHT . . . 304 DATENSCHUTZBESTIMMUNGEN AUSLEGEN . 305 UNTERSTUETZUNGUND RAT EINHOLEN . 306 GEMEINSAM DEFINITIONEN UND IDEEN ERARBEITEN . 307 TECHNISCHE BERATUNG LEISTEN . 307 DATA GOVERNANCE 2.0 . 308 WAS IST FEDERATED GOVERNANCE? .309 EINE KULTUR DES EXPERIMENTIERENS FOERDERN . 311 DEN SCHUTZES DER PRIVATSPHAERE (PETS) VERBESSERN MIT FUNKTIONIERENDER DOKUMENTATION UND PLATTFORMEN MIT INTEGRIERTEN TECHNOLOGIEN . . . 312 ZUSAMMENFASSUNG . 313 9 DATENSCHUTZ UND ANWENDUNGEN AUS DER PRAXIS . 315 DATENSCHUTZ-UND SICHERHEITSRISIKEN IN DER PRAXIS MANAGEN . 316 DATENSCHUTZRISIKEN BEWERTEN UND MANAGEN . 316 MIT UNGEWISSHEIT UMGEHEN UND GLEICHZEITIG FUER DIE ZUKUNFT PLANEN . 319 DER EINSATZ VON DATENSCHUTZTECHNOLOGIEN IN DER PRAXIS: EINE ANALYSE KONKRETER ANWENDUNGSFAELLE .322 FEDERATED MARKETING: MARKETINGKAMPAGNEN UNTER BERUECKSICHTIGUNG DES DATENSCHUTZES DURCHFUEHREN .322 PUBLIC-PRIVATE-PARTNERSHIPS: GEMEINSAME NUTZUNG VON DATEN IM OEFFENTLICHEN GESUNDHEITSDIENST .326 MACHINE LEARNING MIT ANONYMISIERTEN DATEN: DSGVO-KONFORME LOESUNGEN IN EINEM ITERATIVEN TRAININGS-SETTING . 329 BUSINESS-TO-BUSINESS-ANWENDUNG: ZUGRIFF AUF DATEN AUS ERSTER HAND . 331 SCHRITTWEISE INTEGRATION UND AUTOMATISIERUNG VON DATENSCHUTZ IM RAHMEN VON MACHINE LEARNING . 333 ITERATIVE ERKUNDUNG . 334 DATENSCHUTZANFORDERUNGEN DOKUMENTIEREN .335 ANSAETZE EVALUIEREN UND KOMBINIEREN . 338 PROZESSE ZUNEHMEND AUTOMATISIEREN . 340 DATENSCHUTZ ZUR NORMALITAET WERDEN LASSEN . 341 DEN WEG IN DIE ZUKUNFT EBNEN: MIT FORSCHUNGSBIBLIOTHEKEN ARBEITEN UND FORSCHUNGSGRUPPEN EINBEZIEHEN .342 MIT EXTERNEN FORSCHERINNEN UND FORSCHERN ZUSAMMENARBEITEN . 343 IN INTERNE FORSCHUNG INVESTIEREN . 344 ZUSAMMENFASSUNG .346 10 HAEUFIG GESTELLTE FRAGEN UND IHRE ANTWORTEN! . 347 ENCRYPTED COMPUTATION UND CONFIDENTIAL COMPUTING . 347 IST SECURE COMPUTATION QUANTENSICHER? . 348 KANN ICH ENKLAVEN VERWENDEN, UM DATENSCHUTZPROBLEME ODER PROBLEME IM ZUSAMMENHANG MIT DER GEHEIMHALTUNG VON DATEN ZU LOESEN? . 349 WAS, WENN ICH DIE DATEN DES CLIENTS BZW. NUTZERS, DER EINE DATENBANKANFRAGE BZW.-ABFRAGE SENDET, SCHUETZEN MUSS? . 350 LOESEN CLEAN ROOMS BZW. REMOTE DATA ANALYSIS/ACCESS MEIN DATENSCHUTZPROBLEM? . 351 ICH MOECHTE FUER PERFEKTE PRIVACY ODER PERFEKTE GEHEIMHALTUNG SORGEN. IST DAS MOEGLICH? .352 WIE STELLE ICH FEST, OB ENCRYPTED COMPUTATION SICHER GENUG IST? . . . 353 WENN ICH ENCRYPTED COMPUTATION VERWENDEN MOECHTE, WIE HANDHABE ICH DANN DEN SCHLUESSELAUSTAUSCH? . 354 WAS IST DIE PRIVACY SANDBOX VON GOOGLE? VERWENDET SIE ENCRYPTED COMPUTATION? . 355 DATA GOVERNANCE UND PRIVACY-MECHANISMEN .356 WARUM REICHT K-ANONYMITY NICHT AUS? .356 ICH DENKE, DASS DIFFERENTIAL PRIVACY NICHT FUER MEINEN ANWENDUNGSFALL GEEIGNET IST. WAS KANN ICH STATTDESSEN TUN? .358 KANN ICH MITHILFE VON SYNTHETISCHEN DATEN DATENSCHUTZPROBLEME LOESEN? .358 WIE KOENNEN DATEN AUF VERANTWORTUNGSVOLLE WEISE WEITERGEGEBEN WERDEN, BZW. WELCHE ALTERNATIVEN GIBT ES ZUM VERKAUF VON DATEN? .359 WIE KANN ICH ALLE PRIVATEN INFORMATIONEN FINDEN, DIE ICH SCHUETZEN MUSS? . 360 ICH HABE DIE PERSOENLICHEN IDENTIFIKATOREN ENTFERNT, ALSO SIND DIE DATEN JETZT GESCHUETZT, RICHTIG? . 361 WIE KANN ICH MIT UNZUREICHEND GESCHUETZTEN DATEN VERFAHREN, DIE ICH IN DER VERGANGENHEIT VEROEFFENTLICHT HABE? . 362 ICH ARBEITE AN EINEM BI-DASHBOARD BZW. EINER VISUALISIERUNG. WIE KANN ICH ES DATENSCHUTZFREUNDLICH GESTALTEN? . 363 WER TRIFFT DIE ENTSCHEIDUNGEN BEZUEGLICH DES PRIVACY ENGINEERING? WIE KANN ICH PRIVACY ENGINEERING IN MEINEM UNTERNEHMEN EINBINDEN? . 364 WELCHE FAEHIGKEITEN ODER VORKENNTNISSE BENOETIGE ICH, UM PRIVACY ENGINEER ZU WERDEN? . 365 WARUM HABEN SIE (TECHNOLOGIE ODER UNTERNEHMEN HIER EINFUEGEN) NICHT ERWAEHNT? WO ERHALTE ICH WEITERE INFORMATIONEN? HILFE! . 366 DSGVO UND DATENSCHUTZVORSCHRIFTEN . 367 MUSS ICH WIRKLICH DIFFERENTIAL PRIVACY VERWENDEN, UM DATEN DEN ANFORDERUNGEN DER DSGVO/CPRA/LGPD USW. ZU ENTZIEHEN? . 367 ICH HABE GEHOERT, DASS ICH PERSONENBEZOGENE DATEN GEMAESS DSGVO AUS BERECHTIGTEM INTERESSE VERWENDEN KANN. IST DAS RICHTIG? . 368 ICH MOECHTE SCHREMS II IM HINBLICK AUF TRANSATLANTISCHE DATENFLUESSE EINHALTEN. WAS SIND MOEGLICHE LOESUNGEN? .369 PERSOENLICHE ENTSCHEIDUNGEN UND SOZIALE ASPEKTE VON PRIVACY . 370 WELCHE E-MAIL-PROVIDER, BROWSER UND ANWENDUNGEN SOLLTE ICH VERWENDEN, WENN MIR MEINE PRIVATSPHAERE AM HERZEN LIEGT? 370 MEIN FREUND HAT EINEN AUTOMATISIERTEN HAUSHALTS BZW. TELEFONASSISTENTEN. ICH MOECHTE NICHT, DASS ER MIR ZUHOERT. WAS SOLL ICH TUN? . 373 ICH HABE MICH SCHON LANGE DAMIT ABGEFUNDEN, KEINE PRIVATSPHAERE ZU HABEN. ICH HABE NICHTS ZU VERBERGEN. WARUM SOLLTE ICH MICH AENDERN? . 373 KANN ICH MEINE EIGENEN DATEN EINFACH AN UNTERNEHMEN VERKAUFEN? .375 ICH MAG PERSONALISIERTE WERBUNG. WARUM NICHT AUCH SIE? .376 HOERT (FUELLEN SIE DIE LUECKE) GERADE MIT? WAS KANN ICH DAGEGEN TUN? . 377 ZUSAMMENFASSUNG . 379 11 MACHEN SIE SICH ANS WERK UND ENTWICKELN SIE PRIVACY-LOESUNGEN! . 381 UEBERWACHUNGSKAPITALISMUS UND DATA SCIENCE . 381 GIG-WORKER UND UEBERWACHUNG AM ARBEITSPLATZ .382 UEBERWACHUNG AUS GRUENDEN DER SICHERHEIT . 383 LUXURY SURVEILLANCE . 384 MASSENHAFTE DATENSAMMLUNG UND AUSWIRKUNGEN AUF DIE GESELLSCHAFT . . . 384 MACHINE LEARNING ALS DATENWAESCHE . 385 DESINFORMATION UND FEHLINFORMATION . 386 SICH ZUR WEHR SETZEN . 387 NACHFORSCHEN, DOKUMENTIEREN, HACKEN UND LERNEN .388 DATEN KOLLEKTIVIEREN .388 DIE AUFSICHTSBEHOERDEN SCHLAGEN ZURUECK .389 DIE ARBEIT VON COMMUNITYS UNTERSTUETZEN . 390 ALS VORKAEMPFER FUER PRIVACY (PRIVACY CHAMPION) VORANGEHEN . 391 IHR PRIVACY-MULTITOOL .392 VERTRAUENSWUERDIGE MACHINE-LEARNING-SYSTEME AUFBAUEN . 392 PRIVACY BY DESIGN . 394 PRIVACY UND MACHT .396 TSCHUESS .398 INDEX . 399
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