Prüfstandard für Anonymisierungsverfahren

Projekttitel: Entwicklung eines Prüfstandards zur Bewertung von Anonymisierungsverfahren für optischen Daten aus dem öffentlichen Raum

Ideengeber*in:

Potenzielle Projektpartner*innen

• Dienstleiter, welche Bilddaten für Behörden verarbeiten: HELLER Ingenieurgesellschaft mbH, platomo GmbH (OpenTrafficCam)
• Behörden mit Digitalisierungsbedarf: Landeshauptstädte, Landesverkehrsbehörden, Autobahn GmbH des Bundes
• Akteure mit Richtlinienkompetenz: Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt), Forschungsgesellschaft für Straßen (FGSV)
• Gesellschaftsvertreter: Chaos Computer Club (CCC)
• Forschungsinstitutionen: Christian-Albrechts-Universität zu Kiel - Intelligente Systeme, Technische Universität Hamburg - Institut für Verkehrsplanung und Logistik

Abstract

Die Mobilitätswende, hin zu nachhaltigen und umweltfreundlichen Verkehrsformen ist ein hochaktuelles Thema in der Verkehrsplanung, um die sich verändernden Anforderungen an den Klimaschutz und die sich verändernden Mobilitätsbedürfnisse der Bevölkerung zu erfüllen. 
Große Treiber zur Mobilitätswende sind u.a. die Entwicklungen im autonomen Fahren und im nicht-motorisierten Individualverkehr sowie neue technische Hilfsmittel (Sonderformen) wie E-Tretroller, E-Bikes, Pedelecs.

Maßnahmen zur Verkehrsverlagerung werden notwendig. Der Erfolg und die Geschwindigkeit des Übergangs vom, durch Kraftfahrzeuge dominierten Verkehr, hin zur Einbeziehung anderer nicht-motorisierter sowie elektrisch betriebener Verkehrsmittel wird maßgeblich von der Digitalisierung bestimmt. Die Digitalisierung beschränkt sich dabei nicht nur auf Verwaltungsprozesse, sondern umfasst auch den Verkehrsfluss und das Straßenumfeld (digitaler Zwilling). Dabei wird auch der öffentliche Raum zunehmend und in erheblichem Umfang digital erfasst. Die Anwendungen reichen von differenzierten Zählungen der Verkehrsteilnehmer bis hin zur Erfassung des Straßenzustands, der Verkehrsbeschilderung etc. 

Diese Digitalisierung führt zu einem erheblichen Bedarf an optischen Daten (Kamera- und Video-Daten) aus dem öffentlichen Raum , deren Verwendung ohne entsprechende Anonymisierung durch die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) zum Schutz der Bürgerrechte untersagt ist. Um weder den digitalen Fortschritt zu hindern, noch die Persönlichkeitsrechte zu verletzen, bedarf es eines Konsens zur Prüfung der objektiven Qualität von anonymisierten Bilddaten wie ihn eine DIN SPEC erbringen kann.

Dieses anerkannte Prüfverfahren bringt Dienstleister, welche Bilddaten für Behörden verarbeiten, Behörden mit Digitalisierungsbedarf, Akteure mit Richtlinienkompetenz und die Vertreter der Gesellschaft zusammen. 

Das Verfahren ermöglicht allen Akteuren einen rechtssicheren und klaren Umgang mit diesen Daten. Die Rechtssicherheit der DIN SPEC ermöglicht eine effizientere Zusammenarbeit aller Akteure, um den Wandel im Verkehr optimal zu unterstützen. 

Zu den an diesem Prozess beteiligten Partnern gehören Dienstleister, KI-Experten, Städte und Behörden, Verkehrsplaner und Verkehrsunternehmen.

Innovationsgrad

Welche Situation liegt aktuell wie vor?

Immer mehr Bilddaten werden von Städten und Behörden im öffentlichen Raum durch neue Verfahren, wie KI-basierte, automatisierte Auswertungen, aufgenommen und verarbeitet.

Zur Zeit gibt es keine standardisierte, objektive Vergleichbarkeit der Qualität von Anonymisierungsverfahren für optische Daten. 

Anwender sowie Dienstleister und die Gesellschaft bleiben im unklaren über die Anonymisierungsqualität von ihrer Daten, was sowohl zu rechtlicher Unsicherheit als auch zu Akzeptanzproblemen in der Bevölkerung gegenüber digitalen Lösungen führen kann.

Welche Bedarfe und Lösungen (aktueller Stand der Wissenschaft und Technik) liegen bei welchen Marktteilnehmern*innen vor?

Die DSGVO-konforme Anonymisierung von Bildern im öffentlichen Raum ist aus mehreren Gründen wichtig für die Gestaltung des Verkehrs der Zukunft.

Sie schützt die Privatsphäre und die personenbezogenen Daten von Personen, die von Kameras oder anderen Geräten im öffentlichen Raum, wie z. B. Straßen, Parks oder Radwegen, erfasst werden. Nach der DSGVO sind personenbezogene Daten alle Informationen, die sich auf eine bestimmte oder bestimmbare natürliche Person beziehen, wie z. B. ihr Name, ihre Kennnummer, ihr Standort oder ihre Gesichtszüge.

Ein Standard zur Prüfung der Anonymisierungsqualität kann auch die Entwicklung und Verbesserung von Anonymisierungstechniken erleichtern.

Weshalb sind diese vorhandenen Lösungen nicht hinreichend genug?

Anonymisierung ist eine Technik, die darauf abzielt, die Privatsphäre von Personen zu schützen, indem persönlich identifizierbare Informationen (PII) wie Gesichter, Körper oder Nummernschilder aus Bildern und Videos entfernt oder verändert werden.

Die Qualität der Anonymisierung bezieht sich auf das Ausmaß, in dem die anonymisierten Bilder und Videos den ursprünglichen Datennutzen (z. B. Erkennung, Verfolgung oder Aktionserkennung) beibehalten und gleichzeitig die erneute Identifizierung von Personen durch Dritte (z. B. Gesichts- oder Nummernschilderkennungssoftware) verhindern.

Aktuell fehlt es an einer spezifischen DIN-Norm für die DSGVO-konforme Anonymisierung von Daten für Bilder aus dem öffentlichen Raum. 

Was ist der Fortschritt Ihrer Idee gegenüber dem Stand von Wissenschaft und Technik?

Ein Standard zur Prüfung der Anonymisierungsqualität kann helfen, die Effektivität und Effizienz verschiedener Anonymisierungsmethoden zu bewerten und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der DSGVO zu gewährleisten.

Welche themenverwandten Standards, technische Regeln, Normenausschüsse, Gremien, Foren und Konsortien sind Ihnen bekannt bzw. existieren bereits?

Es gibt lediglich allgemeine Richtlinien und Grundsätze zur Datenanonymisierung, die auch für Bilddaten gelten können. Der Europäische Datenschutzbeauftragte und die spanische Datenschutzbehörde haben beispielsweise ein Dokument mit dem Titel "10 Missverständnisse im Zusammenhang mit der Anonymisierung" ¹ veröffentlicht, das einige gängige Missverständnisse und Herausforderungen in Bezug auf Anonymisierungstechniken aufklärt. 
Das Dokument verweist auch auf einige einschlägige Normen und bewährte Verfahren wie ISO/IEC 29100:2011 zum Datenschutzrahmen ², ISO/IEC 27001:2013 zu Informationssicherheitsmanagementsystemen ³ und ISO/IEC 27018:2019 zum Verhaltenskodex für den Schutz personenbezogener Daten (PII) in öffentlichen Clouds, die als PII-Verarbeiter fungieren.

Quellen:
(1) MISUNDERSTANDINGS RELATED TO ANONYMISATION - European Data Protection https://edps.europa.eu/system/files/2021-04/21-04-27_aepd-edps_anonymisation_en_5.pdf.
(2) A guide to the EU’s unclear anonymization standards. https://iapp.org/news/a/a-guide-to-the-eus-unclear-anonymization-standards/.
(3) A practical guide to anonymization standards across the EU and UK. https://iapp.org/news/a/a-practical-guide-to-anonymization-standards-across-the-eu-and-uk/.

Beschreibung der Vorarbeiten: Welche Vorarbeiten sind vor einer möglichen Standardisierung Ihrer Idee noch zu leisten und mit welchem zeitlichen Faktor rechnen Sie hierbei?

Die notwendigen Abstimmungsarbeiten zwischen den Akteuren kann innerhalb des vorgeschlagenen Zeitplans (s. Arbeitspakete) erfolgen.

Welchen Zusammenhang gibt es zwischen Ihrer Idee und dem DIN-Connect Themenschwerpunkt?

Die Idee berührt alle drei Bereiche des DIN-Connect Fokus:

• Grün: Hin zu einer umweltfreundlichen Mobilität
• Digital: Unterstützung der Mobilitätswende durch Digitalisierungsmethoden, die Bilddaten aus dem öffentlichen Raum verwenden
• Resilient: Unterstützung einer nachhaltigen Mobiliätswende. Datenschutz ist zudem ein zentraler Bestandteil der Grundrechte für eine funktionierende Demokratie.

Die Mobilitäswende ist ein Thema mit hoher gesellschaftlicher und wirtschaftlicher Reelvanz und spiegelt sich auch in der Deutsche Nachhaltigkeitsstrategie des Bundes und der Digitalstrategie der Bundesregierung wieder.

Nutzen und Ziele

Welches Ziel verfolgen Sie mit Ihrer Idee?

Etablierung einer DIN SPEC als Standard zur Prüfung der Anonymisierungsqualität für im öffentlich Raum aufgenommene Bilddaten, zur Sicherstellung der DSVGO-konformen Erhebung und Weiterverarbeitung dieser Daten.

Welchen Nutzen generiert Ihre Innovation für welche Zielgruppen?

Die Behörden
Bessere Tests können Verbrauchern, wie z. B. Behörden, helfen, die Anonymisierungsqualität zu **überprüfen** und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der Datenschutz-Grundverordnung sicherzustellen. 
Diese Daten können Städten und Betreibern dabei helfen, die Planung, Gestaltung und Verwaltung nachhaltiger Verkehrssysteme wie Radwege, Bike-Sharing, Buslinien oder U-Bahn-Linien zu verbessern.

Die Gesellschaft
Die DIN SPEC fördert das Vertrauen und die Akzeptanz der Öffentlichkeit für den Einsatz neuer Technologien und Innovationen, die die Umweltfreundlichkeit, Sicherheit und den Komfort von neuen Mobilitätsformen verbessern können. 

Die Dienstleister
Die DIN SPEC gibt den ausführenden Dienstleistern Rechtssicherheit bei der Erhebung und Verarbeitung der Daten.
Bessere Tests können den Softwareanbietern auch dabei helfen, ihre Anonymisierungsmethoden zu verbessern und mögliche Schwächen oder Einschränkungen zu beseitigen. 

Wer profitiert von Ihrer Idee und dem daraus entwickeltem Standard?

Öffentliche Behörden, die Gesellschaft und die Dienstleister profitieren von dem Nutzen (s.o.).

Wie werden die Ergebnisse nach Projektabschluss verwertet?

Nach Projektabschluss soll die Erstellung einer DIN SPEC erfolgt sein.

Skizzieren Sie bitte die europäische/internationale Bedeutung

Die Ergebnisse lassen sich sowohl im europäischen, als auch im internationalen Raum als Referenz verwenden und stellen eine Möglichkeit zur objektiven, internationalen Vergleichbarkeit von Datenqualitäten dar.

Skizzieren Sie bitte die Markt- und gesellschaftliche Relevanz

Gesellschaftliche Relevanz

Die DIN SPEC fördert das Vertrauen und die Akzeptanz der Öffentlichkeit für den Einsatz neuer Technologien und Innovationen, die die Umweltfreundlichkeit, Sicherheit und den Komfort von neuen Mobilitätsformen verbessern können. Durch die Prüfung der Anonymisierungsqualität können die Verbraucher die Einhaltung der Vorschriften durch die Softwareanbieter beurteilen und nachweisen und rechtliche oder ethische Probleme vermeiden, die sich aus Datenverstößen oder -missbrauch ergeben können. Bessere Tests können Verbrauchern, wie z. B. Behörden, helfen, die Anonymisierungsqualität zu überprüfen und die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen wie der Datenschutz-Grundverordnung sicherzustellen. Daher kann die Anonymisierung dazu beitragen, der Öffentlichkeit zu versichern, dass ihre Daten geschützt und verantwortungsvoll genutzt werden und dass sie die Kontrolle über ihre eigenen Daten haben.

Marktrelevanz

Durch das Testen der Anonymisierungsqualität können Softwareanbieter die Vorteile und Risiken der einzelnen Methoden quantifizieren und fundierte Entscheidungen treffen. Ein Standard zur Prüfung der Anonymisierungsqualität kann helfen, die Effektivität und Effizienz verschiedener Anonymisierungsmethoden zu bewerten sowie die Einhaltung von Datenschutzbestimmungen zu gewährleisten. Neue Digitalisierungsmethoden können so breiter eingesetzt werden.

Kompetenzen und Ressourcen

Die Palaimon GmbH bringt ihre technische Erfahrung im Bereich Forschung und Entwicklung mit Bilddaten aus dem öffentlichen Raum ein, aus Projekten wie: 

• CityCount: Automatisiertes Quantifizieren von Fuß-, E-Tretroller-, und Radverkehr in Städten mit KI  https://bmdv.bund.de/SharedDocs/DE/Artikel/DG/mfund-projekte/citycount.html 
• TaBuLa-LOGplus: Smarte Leitstelle für automatisierte Transportroboter und Busse in der Stadt Lauenburg/Elbe https://bmdv.bund.de/SharedDocs/DE/Artikel/DG/AVF-projekte/tabula-log-plus.html 
• ARC-D: Machbarkeitsstudie zum automatischen Zustandsmonitoring von Autobahnen mit KI https://bmdv.bund.de/SharedDocs/DE/Artikel/DG/mfund-projekte/ARC-D.html 
• ARC-D2: Entwicklung einer KI-basierten Anwendung für das automatische Erfassen von Bestands- und Zustandsdaten im Straßenumfeld von Autobahnen https://bmdv.bund.de/SharedDocs/DE/Artikel/DG/mfund-projekte/ARC-D2.html 
• OS-VAT: Video-Daten im Verkehrsbereich https://bmdv.bund.de/SharedDocs/DE/Artikel/DG/mfund-projekte/os-vat.html 

Die Palaimon GmbH hat Kontakte zu verschiedenen potenziellen Partnern in dem Bereich (teilw. durch gemeinsame Arbeiten in vorhergehenden Projekten) :

• Dienstleiter, welche Bilddaten für Behörden verarbeiten: HELLER Ingenieurgesellschaft mbH, platomo GmbH (OpenTrafficCam)
• Behörden mit Digitalisierungsbedarf: Landeshauptstädte, Landesverkehrsbehörden , Autobahn GmbH des Bundes
• Akteure mit Richtlinienkompetenz: Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt), Forschungsgesellschaft für Straßen (FGSV)
• Gesellschaftsvertreter: Chaos Computer Club (CCC)
• Forschungsinstitutionen: Christian-Albrechts-Universität zu Kiel - Intelligente Systeme, Technische Universität Hamburg - Institut für Verkehrsplanung und Logistik

Standardisierungsscope/Anwendungsbereich

Der geplante Standard definiert Anforderungen an Prüfverfahren zur objektiven Feststellung der Qualität von anonymisierten Daten für Behörden, die Gesellschaft (Akzeptanz, Sicherheit), Dienstleister (Rechtssicherheit).

Es handelt sich um Anforderungen an die Qualität der Datenanonymisierung von Bilddaten aus dem öffentlichen Raum (wie Gesichter, Kennzeichen etc.) zum Schutz der Persönlichkeitsrechte und der DSGVO-konformen Datenverarbeitung.