Anonymisieren vs. Pseudonymisieren: Was ist der Unterschied und wann wendet man welche Methode an?

Im Datenschutz spielt die Minimierung des Personenbezugs eine wichtige Rolle. Dabei kommen oft die Begriffe Anonymisieren und Pseudonymisieren ins Spiel. Doch was bedeuten diese Begriffe genau, worin unterscheiden sie sich und wann sollte man welche Methode einsetzen? In diesem Artikel werfen wir einen genaueren Blick auf diese beiden Techniken.

Was bedeutet Anonymisierung?

Die Anonymisierung von Daten bedeutet, dass Informationen so verändert werden, dass sie keiner Person mehr zugeordnet werden können – weder direkt noch indirekt. Sobald Daten anonymisiert sind, gelten sie nicht mehr als personenbezogene Daten und fallen damit nicht mehr unter die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO).

Merkmale der Anonymisierung

  • Der Personenbezug wird vollständig entfernt.
  • Es ist unmöglich, selbst mit Zusatzinformationen, die Person wieder zu identifizieren.
  • Beispiele: Aggregierte Statistiken, bei denen einzelne Datenpunkte nicht mehr auf eine spezifische Person zurückgeführt werden können.

Die Anonymisierung wird beispielsweise bei Bevölkerungsstatistiken oder wissenschaftlichen Studien eingesetzt, wenn es keine Notwendigkeit gibt, die Identität der betroffenen Personen zu kennen.

Was bedeutet Pseodonymisierung?

Im Gegensatz dazu bedeutet Pseudonymisierung, dass personenbezogene Daten so verarbeitet werden, dass sie ohne die Hinzuziehung zusätzlicher Informationen nicht mehr einer bestimmten Person zugeordnet werden können. Die zusätzlichen Informationen (z. B. Schlüssel oder Codes) müssen separat aufbewahrt und durch technische und organisatorische Maßnahmen geschützt werden.

Merkmale der Pseudonymisierung

  • Der Personenbezug bleibt theoretisch möglich, jedoch nur durch Zugriff auf die separaten Schlüsseldaten.
  • Die Daten gelten weiterhin als personenbezogen und unterliegen der DSGVO.
  • Beispiele: Verschlüsselte Kundendaten, bei denen der Name durch eine ID ersetzt wurde, und die Zuordnung über einen separaten Schlüssel erfolgt.

Pseudonymisierung wird häufig in Bereichen wie dem Kundenmanagement, der Forschung oder der Verarbeitung sensibler Gesundheitsdaten angewendet, um das Risiko eines Datenschutzverstoßes zu minimieren.

Der wichtigste Unterschied: Personenbezug

Der zentrale Unterschied zwischen Anonymisierung und Pseudonymisierung liegt also im Personenbezug:

  • Bei der Anonymisierung wird der Personenbezug vollständig entfernt.
  • Bei der Pseudonymisierung bleibt der Personenbezug möglich, allerdings nur durch zusätzliche Informationen.

Vor- und Nachteile der Methoden

Vorteile der Anonymisierung:

  • Maximale Datenschutzsicherheit, da keine Rückverfolgbarkeit besteht.
  • Keine DSGVO-Beschränkungen, da die Daten nicht mehr als personenbezogen gelten.

Nachteile der Anonymisierung:

  • Daten sind oft nicht mehr individuell verwertbar.
  • Nachträgliche Analysen oder individuelle Anpassungen sind nicht möglich.

Vorteile der Pseudonymisierung:

  • Daten sind weiterhin analysierbar und können individuell angepasst werden.
  • Geringeres Risiko bei Datenschutzverletzungen, da die Schlüsselinformationen separat aufbewahrt werden.

Nachteile der Pseudonymisierung:

  • Personenbezug bleibt bestehen, sodass die Daten weiterhin unter die DSGVO fallen.
  • Es besteht ein Restrisiko, dass der Personenbezug wiederhergestellt werden kann.

Wann ist welche Methode sinnvoll?

Die Wahl zwischen Anonymisierung und Pseudonymisierung hängt stark vom Anwendungsfall ab:

  • Anonymisierung eignet sich besonders, wenn keine Notwendigkeit besteht, individuelle Daten zu nutzen, und der Datenschutz oberste Priorität hat.
  • Pseudonymisierung ist sinnvoll, wenn Daten weiterhin individuell analysiert oder verarbeitet werden müssen, jedoch ein hohes Maß an Datenschutz gewährleistet werden soll.

Fazit

Sowohl Anonymisierung als auch Pseudonymisierung sind wichtige Werkzeuge im Datenschutz, um den Personenbezug von Daten zu minimieren. Während die Anonymisierung maximale Sicherheit bietet, ist die Pseudonymisierung flexibler und ermöglicht eine weitere Nutzung der Daten. Die Wahl der Methode sollte immer im Kontext des jeweiligen Anwendungsfalls getroffen werden – und unter Berücksichtigung der gesetzlichen Vorgaben sowie der individuellen Datenschutzanforderungen.