13. Oktober 2024
  WEITERE NEWS
Aktuelles aus
L
ibrary
Essentials

In der Ausgabe 7/2024 (Oktober 2024) lesen Sie u.a.:

  • Zeitschriftennutzung in Bibliotheken: Download-Konzentration und Open Access
  • Open Access killed the Journal Star?
  • Fehlende Trans­pa­renz und Regelungen beim Einsatz von KI-Chatbots in wissenschaftlichen Verlagen
  • AI Literacy: Kompetenzmodell verstehen
    und verantwortungsvoll nutzen
  • Dein neuer Kollege KI – Freund oder Feind?
  • KI-Agents: Informationsbeschaffung
    der Zukunft
  • KI-Revolution in Bibliotheken:
    Neues Framework für AI Literacy gefordert
  • IFLA Trend Report 2024: Globale Trends
    und ihre Auswirkungen auf Bibliotheken
  • Die wirtschaftlichen Auswirkungen des
    E-Lending in Öffentlichen Bibliotheken
    auf den Publikumsmarkt
  • Wenn Bibliotheken im Dunkeln stehen
  • Frei von Zwängen:
    MIT-Bibliotheken erfolgreich ohne Elsevier
u.v.m.
  fachbuchjournal
Ausgabe 6 / 2023

BIOGRAFIEN
Vergessene Frauen werden sichtbar

FOTOGRAFIE
„In Lothars Bücherwelt walten magische Kräfte.“
Glamour Collection, Lothar Schirmer, Katalog einer Sammlung

WISSENSCHAFTSGESCHICHTE
Hingabe an die Sache des Wissens

MUSIK
Klaus Pringsheim aus Tokyo
Ein Wanderer zwischen den Welten

MAKE METAL SMALL AGAIN
20 Jahre Malmzeit

ASTRONOMIE
Sonne, Mond, Sterne

LANDESKUNDE
Vietnam – der aufsteigende Drache

MEDIZIN | FOTOGRAFIE
„Und ja, mein einziger Bezugspunkt
bin ich jetzt selbst“

RECHT
Stiftungsrecht und Steuerrecht I Verfassungsrecht I Medizinrecht I Strafprozessrecht

uvm

Wie man KI trainiert, ohne den Datenschutz zu verletzen

Bitkom veröffentlicht Leitfaden „Anonymisierung und Pseudonymisierung von Daten für Projekte des maschinellen Lernens“

Wer im Unternehmen Künstliche Intelligenz entwickeln und einsetzen will, muss diese mit geeigneten Daten trainieren. Nach einer Umfrage unter 503 Unternehmen ab 50 Mitarbeitern im Auftrag des Digitalverbands Bitkom geben zwei Drittel (64 Prozent) derjenigen, die sich mit KI auseinandersetzen, an, dass personenbezogene Daten genutzt werden müssen, damit die KI verwertbare Analyseergebnisse liefert. „Wer mit personenbezogenen Daten arbeitet, muss die Anforderungen des Datenschutzes erfüllen“, sagt Dr. Nabil Alsabah, Bereichsleiter Künstliche Intelligenz beim Bitkom. „Entwicklern stehen zwei wichtige Werkzeuge zur Verfügung, um den Personenbezug zu verschleiern oder ganz zu entfernen: Sie können die Daten pseudonymisieren oder anonymisieren.“ Wie das in der Praxis gelingen kann zeigt der Digitalverband Bitkom in einem neuen Leitfaden „Anonymisierung und Pseudonymisierung von Daten für Projekte des maschinellen Lernens“

Nach einer Einführung in die verschiedenen Methoden der Anonymisierung und Pseudonymisierung werden konkrete Anwendungen und Maßnahmen vorgestellt, wie sich personenbezogene Daten datenschutzkonform nutzen lassen und wo mögliche Gefahren lauern. Unter anderem werden Lösungen für den Umgang mit Geo-Bewegungsprofilen vorgestellt und die Methoden, mit denen Google Mobilitätsdaten für die Covid-19-Warnung erhebt. Jeweils ein eigenes Kapitel widmet sich der Anonymisierung und Pseudonymisierung medizinischer Textdaten, dem Verfahren der der semantischen Anonymisierung sowie Datenschutzrisiken bei Medieninhalten. Ausführlich wird zudem das Konzept des föderierten Lernens vorgestellt, bei dem das maschinelle Lernen nur lokal stattfindet und so keine personenbezogenen Daten an Dritte übertragen werden.

Der Leitfaden „Anonymisierung und Pseudonymisierung von Daten für Projekte des maschinellen Lernens“ steht kostenlos zum Download bereit unter: www.bitkom.org/Bitkom/Publikationen/Anonymisierung-und-Pseudonymisierung-von-Daten-fuer-Projekte-des-maschinellen-Lernens