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2026 agentic AI PSD

Re-Identifikation mit agentischer KI: Vortrag an der PSD 2026 in Cádiz

Oscar Thees und Roman Müller an der PSD 2026 in Cádiz.

An der Konferenz Privacy in Statistical Databases (PSD 2026) in Cádiz, Spanien (30. September bis 2. Oktober 2026), präsentierten Oscar Thees und Roman Müller unser Paper Agentic AI-Powered Re-identification: An Emerging, Scalable Threat to Mobility Microdata Privacy, erschienen im Tagungsband (Springer, Lecture Notes in Computer Science).

Bewegungsdaten sind bekanntermassen sehr eindeutig, und dass wenige Orts- und Zeitpunkte eine Person im Prinzip identifizieren können, ist seit Langem klar. In der Praxis erforderten solche Angriffe aber viel Handarbeit von spezialisierten Analysten, was ihr Ausmass begrenzte. Unsere Machbarkeitsstudie zeigt, dass agentische KI dieses Bedrohungsmodell verändert. Eine durchgängige Pipeline aus Sprachmodell-Agenten analysiert rohe Koordinatenfolgen, leitet wahrscheinliche Wohn- und Arbeitsorte ab, durchsucht das offene Web, gleicht öffentliche Register und soziale Medien ab und ordnet die Spuren möglichen Identitäten zu, ohne menschliches Eingreifen.

Evaluiert haben wir die Pipeline mit simulierten Standortdaten, verankert an und um die tatsächlichen Wohn- und Arbeitsadressen von Teilnehmenden, die eingewilligt hatten. Allein aus den Bewegungsdaten und öffentlichen Quellen re-identifizierten die Agenten 18 von 43 Personen, bei Kosten von Minuten und wenigen Dollar pro Zielperson.

Für die statistische Geheimhaltung hat das direkte Folgen. Die faktische Anonymität, eine implizite Grundlage der SDC-Praxis, verschiebt sich: Agentische KI stärkt das Argument, dass eine Re-Identifikation im Sinne von Erwägungsgrund 26 der DSGVO «nach allgemeinem Ermessen wahrscheinlich» ist. Datenhalter und Regulierungsbehörden sollten diese Entwicklung schon jetzt einplanen.

Das Paper stammt von Oscar Thees, Roman Müller und Matthias Templ. Sie fand auch ausserhalb der Forschung Beachtung, unter anderem in einem Artikel der NZZ.