Zum Inhalt springen
SwissAnon
Zurück zu den Kursen
Fortgeschritten Vor Ort · 2 Tage

Pseudonymisierung und Anonymisierung tabellarischer Daten — Methoden, Werkzeuge und Anwendungen

Eine zweitägige, praxisorientierte Vertiefung des eintägigen Kurses: rechtlicher Kontext, Messung des Offenlegungsrisikos, der vollständige sdcMicro-Werkzeugkasten zur Anonymisierung, Nutzenbewertung und Generierung synthetischer Daten mit synthpop — durchgehend an realen tabellarischen Mikrodaten angewendet. Empfohlen für Teams, die einen Schritt weiter gehen möchten als der eintägige Überblick.

Lehrplan

Tag 1 · Vormittag

Einführung, Identität & Regulierung

Pseudonymisierung vs. Anonymisierung; das revidierte Schweizer Datenschutzgesetz (revDSG) und die DSGVO; was als identifizierend gilt; Weitergabemodi (PUF / SUF / Secure Use).

Tag 1 · Vormittag

Überblick über den SDC-Arbeitsablauf

Der durchgehende Ablauf: Variablen klassifizieren, das Offenlegungsszenario definieren, Risiko messen, gezielte Methoden anwenden, erneut messen, dokumentieren und freigeben.

Tag 1 · Nachmittag

Anonymisierungsmethoden

Globale Umkodierung und Generalisierung, lokale Unterdrückung (k-Anonymität via sdcMicro kAnon), PRAM, Mikroaggregation, Rauschzugabe, Swapping und Shuffling — wann welche Methode passt.

Tag 1 · Nachmittag

Messung des Offenlegungsrisikos

Individuelles und globales Wiedererkennungsrisiko, Häufigkeitszählungen, l-Diversität für sensible Merkmale, SUDA — Risiko pro Datensatz messen, um gezielt zu behandeln.

Tag 2 · Vormittag

Datennutzen

Informationsverlustmasse und der Kompromiss zwischen Risiko und Nutzen; Parameter an einem Nutzenziel wählen statt nach Gefühl.

Tag 2 · Vormittag

Praxis: reale Mikrodaten anonymisieren

Durchgehende sdcMicro-Session an einem realen Umfragedatensatz (EU-SILC): das SDC-Objekt aufbauen, umkodieren, unterdrücken, perturbieren und einen SDC-Bericht erzeugen.

Tag 2 · Nachmittag

Synthetische Daten

Synthetische tabellarische Daten mit synthpop erzeugen; Wiedergabetreue und Offenlegungsrisiko mit riskutility bewerten; wann Synthese die klassische Anonymisierung schlägt.

Tag 2 · Nachmittag

Vom Kurs in die Praxis

Den Arbeitsablauf auf die eigenen Datenprobleme der Teilnehmenden anwenden; Dokumentation, die vor einer Aufsichtsbehörde standhält.

Dozierende Matthias Templ