Die Einhaltung der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) stellt Unternehmen und öffentliche Einrichtungen vor erhebliche Herausforderungen. Dies ist besonders der Fall, wenn Bildern personenbezogenen Daten, wie Gesichter oder Kfz-Kennzeichen zu entnehmen sind.
Um diese Daten DSGVO-konform zu anonymisieren, bedarf es innovativer Lösungen, die sowohl effizient als auch rechtlich abgesichert sind.
Ein hervorragendes Beispiel dafür bietet die VAG, die Verkehrsgesellschaft der Stadt Nürnberg. Sie stand vor der Herausforderung, eine Haltestellen-Datenbank mit Bildern zu füllen, ohne dabei gegen Datenschutzbestimmungen zu verstoßen.
Datenschutz Grundverordnung einhalten dank der Lösung von mmmint.ai
Im Fall der Verkehrsgesellschaft kam die automatisierte Anonymisierung ins Spiel – unsere Schlüsseltechnologie, die die VAG mit unserer Unterstützung implementierte. Durch den Einsatz dieser automatisierten Lösung konnten Bilder anonymisiert werden, sodass sie den strengen Vorgaben der DSGVO entsprachen, ohne dass eine manuelle Verarbeitung nötig war.
Dieser Blogbeitrag gibt einen detaillierten Überblick über die Herausforderungen, die die VAG bei der Anonymisierung von Bilddaten bewältigen musste, sowie die Lösung, die letztendlich zu einer effizienten und datenschutzkonformen Datenverarbeitung führte.
Was ist Anonymisierung?
Die Anonymisierung ist ein wichtiger Aspekt der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) und dient dazu, die Privatsphäre von Personen zu schützen. Durch die Anonymisierung von Daten wird sichergestellt, dass keine Rückschlüsse auf die Identität einer Person gezogen werden können, was besonders in der heutigen datengetriebenen Welt von großer Bedeutung ist.
Der Ausgangspunkt der Verkehrsgesellschaft der Nürnberger Stadtwerke (VAG)
Die VAG betreibt den öffentlichen Nahverkehr für eine große städtische Bevölkerung und ist kontinuierlich bestrebt, ihre Infrastruktur zu verbessern. Im Rahmen dieses Vorhabens ist die Haltestellen-Datenbank ein wesentliches Werkzeug.
Diese Datenbank ist ein Datensatz, der anonymisiert werden muss, um den Personenbezug aufzuheben. Sie enthält Bilder der verschiedenen Haltestellen in Nürnberg, die den Zustand von Objekten wie Mülleimern, Sitzbänken und Wartehäuschen dokumentieren.
Eine Herausforderung bestand jedoch darin, dass diese Bilder auch personenbezogene Daten, wie Gesichter von Passanten oder Nummernschilder von Fahrzeugen, enthielten.
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Herausforderungen bei der Anonymisierung von Bilddaten
Laut der DSGVO, die seit 2018 in der EU in Kraft ist, müssen personenbezogene Daten, die auf Bildern verarbeitet werden, entsprechend anonymisiert oder pseudonymisiert werden.
Die DSGVO definiert personenbezogene Daten als Informationen, die sich auf eine identifizierbare Person beziehen. Dazu gehören Bilder von Gesichtern, die Rückschlüsse auf die Identität einer Person zulassen, oder Kennzeichen von Fahrzeugen, die eine Re-Identifizierung der betroffenen Personen ermöglichen könnten.
Manuelle Anonymisierung nicht sinnvoll
Eine manuelle Anonymisierung personenbezogener Daten auf den Bildern wäre für die VAG jedoch sehr zeitaufwendig und kostenintensiv gewesen. Die große Menge an Bildern mit Personenbezug – über 20.000 – erforderte eine effizientere Lösung.
Hier kam die automatisierte Anonymisierung von mmmint.ai ins Spiel, die nicht nur eine erhebliche Beschleunigung der Verarbeitung ermöglichte, sondern auch sicherstellte, dass die Anonymisierung der Bilder DSGVO-konform durchgeführt wurde.
Unterschied zwischen Anonymisierung und Pseudonymisierung
An dieser Stelle ist es wichtig, die Unterschiede zwischen Anonymisierung und Pseudonymisierung zu verstehen, da beide Verfahren in der DSGVO eine zentrale Rolle spielen.
Anonymisierung
Anonymisierung bedeutet, dass die Daten so verändert werden, dass sie keinen Personenbezug mehr aufweisen und auch nicht mehr einer bestimmten Person zugeordnet werden können. Der Vorteil des Anonymisierens ist also, dass eine Re-Identifizierung der betroffenen Personen anhand des Gesichts unmöglich ist und sie daher anonym sind.
Auch die Risiken der Zuordnung von Nummernschildern zu Personen fällt auf diese Weise weg, da wir die Kennzeichen auf dem Bild so verändern, dass die Zahlen und Buchstaben auf den Kennzeichen nach der Durchführung der Anonymisierung nicht mehr korrekt ablesbar sind.
Für jeden Anonymisierungs-Vorgang können Einzelangaben gemacht werden, wodurch auf diese Art auch nur Gesichter oder nur Nummernschilder anonymisiert werden können.
Pseudonymisierung
Pseudonymisierung hingegen ist ein Verfahren, bei dem personenbezogene Daten so verarbeitet werden, dass sie ohne zusätzliche Informationen nicht mehr einer bestimmten Person zugeordnet werden können. Diese zusätzlichen Informationen werden getrennt aufbewahrt und sind nur befugten Personen zugänglich.
Pseudonyme Daten bieten zwar einen gewissen Schutz, doch im Gegensatz zur Anonymisierung besteht weiterhin ein Restrisiko der Re-Identifikation bei einer Kompromittierung des Pseudonym.
Entscheidung der VAG für das Anonymisieren der Bilder und gegen eine Pseudonymisierung
Für die VAG war die vollständige Anonymisierung der Bilder entscheidend, da dies das sicherste Verfahren war, um den Anforderungen der DSGVO gerecht zu werden. Durch die Lösung von mmmint.ai konnten sowohl Gesichter als auch Kfz-Kennzeichen auf den Bildern automatisch anonymisiert werden, sodass keine Rückschlüsse auf Personen gezogen werden konnten.
Das Vermeiden unnötiger Risiken ist eines unserer Grundsätze, weshalb wir stets dazu raten sich gegen Pseudonyme zu entscheiden. Wenn Sie mehr über unsere automatisierte Bildanonymisierung erfahren wollen, dann buchen Sie sich jetzt ein kostenloses Beratungsgespräch bei uns!
Automatisierte Bild-Anonymisierung mit mmmint.ai
REST-API zur Bildanonymisierung
Uns von mmmint.ai ist es wichtig unseren Kunden maximalen Mehrwert in Bezug auf die Anonymisierung der Datensätze zu bieten. Damit Sie uns diese nicht alle per E-Mail zu senden müssen haben wir eine Schnittstelle entwickelt mit der Sie bequem und konform zur DSGVO Ihre Bilder anonymisieren können.
Dadurch wird es möglich die Einhaltung des Datenschutzes möglichst effizient zu gestalten und die Anonymisierung in bestehende Arbeitsprozesse nahtlos zu integrieren, wie es auch bei der VAG geschehen ist.
Flexibilität welche Daten anonymisiert werden
Ein wichtiger Aspekt der Anonymisierungslösung war die Flexibilität. Die VAG konnte einstellen, ob nur Gesichter oder auch Kfz-Nummernschilder anonymisiert werden sollten. Dies ermöglichte eine maßgeschneiderte Anpassung an die jeweiligen Bilddaten und die spezifischen Anforderungen der VAG.
Sichere Schnittstelle und Einhaltung der Datenschutz Grundverordnung
Auch in puncto Sicherheit erfüllte die Lösung alle Anforderungen: Die Anonymisierung wurde in einem deutschen Rechenzentrum mit SSL-verschlüsselter Datenübertragung durchgeführt, was den hohen Sicherheitsansprüchen der VAG entsprach.
Innovative Algorithmen für die beste Anonymisierung
Die Anonymisierungstechniken von mmmint.ai basieren auf modernen Algorithmen, die in der Lage sind, Gesichter und andere identifizierende Merkmale auf Bildern präzise zu erkennen und zu anonymisieren.
Die VAG gewährleistete mit der Zusammenarbeit mit uns somit nicht nur die Einhaltung der DSGVO, sondern auch den Erhalt der Genauigkeit und Qualität der anonymisierten Bilder. So konnten die Bilder weiterhin für den ursprünglichen Zweck – die Dokumentation der Haltestellen – genutzt werden, ohne dass die Anonymität der abgebildeten Personen gefährdet war.
Zeit- und Kosteneffizienz durch Automatisierung
Beschleunigung der Anonymisierung
Die manuelle Anonymisierung der Bilder hätte für die Mitarbeiter der VAG einen erheblichen Aufwand an Zeit, Kosten und Arbeitskraft bedeutet. Schätzungen zufolge wären für die Bearbeitung der über 20.000 Bilder mehrere Wochen erforderlich gewesen. Dank der Automatisierung konnte dieser Prozess jedoch drastisch beschleunigt werden. Innerhalb weniger Tage war die vollständige Anonymisierung der Bilder abgeschlossen, was eine erhebliche Reduzierung des Arbeitsaufwands mit sich brachte.
Einsparung von Personalkosten durch automatisierte Anonymisierung
Darüber hinaus sparte die Automatisierung und Beschleunigung auch Kosten ein. Anstatt Mitarbeiter für die zeitintensive manuelle Bearbeitung der Bilder abzustellen, konnte die VAG auf eine effiziente technische Lösung zurückgreifen, die das Verfahren deutlich günstiger gestaltete. Die Kosten für die Implementierung und Nutzung der Anonymisierungslösung waren im Vergleich zu den potenziellen Aufwendungen für manuelle Arbeit äußerst niedrig.
Herausforderungen bei der Umsetzung und erfolgreiche Zusammenarbeit
Herausfordernde erste Anläufe
Wie bei jeder technischen Implementierung traten auch bei der Einführung der Anonymisierungslösung anfänglich Herausforderungen auf. In den ersten Durchläufen der Anonymisierung kam es zu Problemen, bei denen Beschriftungen von Haltestellen fälschlicherweise unkenntlich gemacht wurden.
Schnelle Lösung der Probleme
Durch die enge Zusammenarbeit zwischen mmmint.ai und der VAG konnten diese Herausforderungen schnell überwunden werden. Wir stellten von Beginn an der VAG einen persönlichen Ansprechpartner zur Seite, der die Implementierung betreute und den Support bei der Fehlerbehebung übernahm.
Dank schneller und präziser E-Mails und dem Angebot von persönlichen Gesprächen konnten wir auf diese Weise die richtigen Maßnahmen einleiten, um unsere SaaS-Software speziell für die VAG weiteranzupassen und dadurch die verlässliche Anonymisierung von Gesichtern und Nummernschildern zu gewährleisten.
Die VAG ist sehr zufrieden mit dem Endergebnis
Nach einigen Anpassungen funktionierte die Anonymisierung einwandfrei, und die Qualitätsanforderungen der VAG wurden erfüllt. Die Zusammenarbeit zwischen der VAG und mmmint.ai wurde von beiden Seiten als sehr positiv bewertet. Besonders hervorgehoben wurde das angenehme Gesprächsklima sowie die zielorientierte Kommunikation, die wesentlich zum erfolgreichen Projektabschluss beitrug.
Wenn Ihr Bildanonymisierungsprojekt auch so erfolgreich enden soll, dann wenden Sie sich gerne an uns und sichern Sie sich Ihren persönlichen Ansprechpartner für die Bildanonymisierung.
Anwendungsbeispiele und Potenzial für die Zukunft
Die automatisierte Anonymisierungslösung von mmmint.ai bietet nicht nur für die VAG einen Mehrwert, sondern hat das Potenzial, in zahlreichen weiteren Bereichen eingesetzt zu werden.
Hohe Flexibilität unserer Anonymisierungs-Lösung
Unsere Anonymisierungslösung kann in jeglichen Unternehmen und öffentlichen Einrichtungen zum Einsatz kommen, die mit großen Mengen an Bild- oder Videodaten arbeiten. Die Flexibilität der Lösung ermöglicht es, sie an verschiedene Anwendungsfälle anzupassen, was sie zu einem wertvollen Werkzeug in der modernen Datenverarbeitung macht.
Beispiel: Anonymisierung von Videos
Unsere Lösung beschränkt sich nicht auf die Bildanonymisierung. Ein mögliches Anwendungsbeispiel ist die Anonymisierung von Videos, die in Fahrschulen aufgenommen werden. Auch hier müssen personenbezogene Daten, wie Gesichter und Kfz-Kennzeichen, anonymisiert werden, um die Einhaltung der Datenschutzgesetze zu gewährleisten.
Diese Videos fungieren häufig als Beispiele in den Fahrschulen, es findet aber in Regel keine Anonymisierung oder Pseudonymisierung statt. Da Videos letztlich eine Vielzahl von aneinandergereihten Bildern sind, können wir diese ebenfalls automatisiert anonymisieren, um dadurch eine Re-Identifikation wegen personenbezogener Daten auszuschließen.
Fazit: Ein Erfolgsbeispiel für die DSGVO-konforme Anonymisierung von Bilddaten
Die Zusammenarbeit zwischen der VAG und mmmint.ai zeigt, wie wichtig maßgeschneiderte, flexible Lösungen für die Anonymisierung von Bilddaten sind. Die Lösung ermöglichte es der VAG, ihre Haltestellen-Datenbank DSGVO-konform zu befüllen und dabei den Aufwand an Zeit, Kosten und Arbeitskraft erheblich zu reduzieren. Gleichzeitig wurde die Rechtssicherheit gewahrt, und die Bilder blieben qualitativ hochwertig und nutzbar.
Zukünftige Kooperationen
Dank der erfolgreichen Umsetzung plant die VAG, die Anonymisierungslösung auch in anderen Bereichen einzusetzen. Dies zeigt, wie anpassungsfähig und vielseitig unsere Lösung ist und dass sie auch in Zukunft ein wertvolles Werkzeug für Unternehmen und öffentliche Einrichtungen sein wird, die sensible Daten anonymisieren müssen.
Durch die Kombination aus technischer Präzision, rechtlicher Absicherung und Effizienz ist unser Projekt mit der VAG ein Beispiel dafür, wie innovative Anonymisierungstechniken erfolgreich in bestehende Arbeitsprozesse integriert werden können.