Data Privacy in der Praxis
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Data Privacy in der Praxis

Datenschutz in Data-Science-Projekten verbessern

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Data Privacy in der Praxis

Datenschutz in Data-Science-Projekten verbessern

Über dieses Buch

Bewährte Praktiken zur Verbesserung von Privacy für Daten aus technischer, organisatorischer und rechtlicher Sicht

  • Das Buch zeigt, wie Sie dafür sorgen, dass die Daten in Ihrem Projekt privat, anonymisiert und sicher sind
  • Auf den europäischen Markt zugeschnitten, behandelt die DSGVO eingehend
  • Umfasst auch Themen wie ChatGPT und Deep Fakes
  • Katharine Jarmul ist eine renommierte Privacy-Spezialistin. Sie arbeitet für Thoughtworks und ist Mitgründerin der PyLadies

Die Anforderungen an den Datenschutz sind in Daten- und KI-Projekten heute so hoch wie nie. Die Integration von Privacy in Datensysteme ist jedoch nach wie vor komplex. Dieser Leitfaden vermittelt Data Scientists und Data Engineers ein grundlegendes Verständnis von modernen Datenschutzbausteinen wie Differential Privacy, Federated Learning und homomorpher Verschlüsselung. Privacy-Spezialistin Katharine Jarmul zeigt Best Practices und gibt praxiserprobte Ratschläge für den Einsatz bahnbrechender Technologien zur Verbesserung des Datenschutzes in Produktivsystemen.

Das Buch beantwortet diese wichtigen Fragen:

  • Wie wirken sich Datenschutzbestimmungen wie die DSGVO oder der California Consumer Privacy Act (CCPA) auf meine Datenworkflows und Data-Science- Anwendungen aus?
  • Was ist unter »anonymisierten Daten« zu verstehen und wie lassen sich Daten anonymisieren?
  • Wie funktionieren Federated Learning und Federated Analysis?
  • Homomorphe Verschlüsselung klingt großartig – doch ist sie auch anwendungsreif?
  • Wie kann ich datenschutzwahrende Technologien und Verfahren miteinander vergleichen, um die für mich beste Wahl zu treffen? Welche Open-Source-Bibliotheken stehen hierfür zur Verfügung?
  • Wie stelle ich sicher, dass meine Data-Science-Projekte von vornherein geschützt und sicher sind?
  • Wie kann ich mit den für Governance und Informationssicherheit verantwortlichen Teams zusammenarbeiten, um interne Richtlinien in geeigneter Weise umzusetzen?

Häufig gestellte Fragen

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Information

Verlag
O'Reilly
Jahr
2024
eBook-ISBN:
9783960108177
Thema
Informatik
Thema
Data Mining

Inhaltsverzeichnis

  1. Cover
  2. Titel
  3. Impressum
  4. Inhalt
  5. Vorwort
  6. Einleitung
  7. 1 Data Governance und einfache Datenschutzansätze
  8. 2 Anonymisierung
  9. 3 Datenschutz in Datenpipelines integrieren
  10. 4 Angriffe auf die Privatsphäre
  11. 5 Machine Learning und Data Science datenschutzkonform gestalten
  12. 6 Federated Learning und Data Science
  13. 7 Encrypted Computation
  14. 8 Datenschutzrechtliche Aspekte
  15. 9 Datenschutz und Anwendungen aus der Praxis
  16. 10 Häufig gestellte Fragen und ihre Antworten!
  17. 11 Machen Sie sich ans Werk und entwickeln Sie Privacy-Lösungen!
  18. Fußnoten
  19. Index
  20. Über die Autorin
  21. Kolophon