EU-Datenschützer: Neue Leitlinien für Anonymisierung und Web-Scraping

Die Anonymisierung personenbezogener Daten ist von großer Bedeutung für datengetriebene Entwicklungen in Wirtschaft und Technik. Effektiv anonymisierte Informationen können außerhalb des Geltungsbereichs des Datenschutzrechts verarbeitet werden, was völlig neue Möglichkeiten zur Datennutzung schafft. Im Alltag bestanden aber erhebliche Unsicherheiten, wann Daten ausreichend anonymisiert sind. Um diese Lücke zu schließen, hat der Europäische Datenschutzausschuss (EDSA) zwei neue Richtlinien verabschiedet. Sie sollen Leitplanken für die digitale Wirtschaft und die Entwicklung von KI setzen.

Nach der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) gelten Informationen als anonym, wenn sie sich nicht auf eine identifizierte oder identifizierbare natürliche Person beziehen. Die neuen Leitlinien starten mit einer rechtlichen Analyse dieser Anforderungen und berücksichtigen dabei ein aktuelles Urteil vom Europäischen Gerichtshof (EuGH).

Wichtig ist demnach: Diese Bewertung muss aus der Perspektive desjenigen vorgenommen werden, für den die Daten anonym sein sollen. Das ist in der Regel die Stelle, für die die Informationen bestimmt sind. Mittel, die Dritten zur Verfügung stehen, sind nur soweit zu berücksichtigen, wie diese Stelle sie nach vernünftigem Ermessen wahrscheinlich heranzieht.

Neuer Rahmen für die Praxis

Daraus leitet der EDSA ein Verfahren zur Beurteilung der Anonymität ab. Verantwortliche können dabei zwischen zwei Ansätzen wählen. Der kontextuelle berücksichtigt dabei die Fähigkeiten und Ressourcen potenzieller Angreifer, während eine vereinfachte Herangehensweise diese Unterschiede ignoriert. Letztere bietet die höchste Sicherheit, kann aber dazu führen, dass eigentlich anonyme Daten wie personenbezogene behandelt werden.

Kern des Prüfverfahrens sind drei spezifische Testkriterien, die alle gleichzeitig erfüllt sein müssen. Zunächst ist eine Einzelfallidentifikation zu vermeiden. Die Daten dürfen also keine einzigartige Kombination von Merkmalen einzelner Personen abbilden. Ferner muss eine Verknüpfung ausgeschlossen sein, sodass sich die Daten nicht mit anderen Informationsquellen zu den gleichen Personen zusammenführen lassen.

Als drittes Kriterium dürfen keine zuverlässigen Rückschlüsse oder Schlussfolgerungen über einzelne identifizierbare Personen gezogen werden, die nicht für die Allgemeinheit gelten. Wenn alle drei Bedingungen erfüllt sind, gelten die Daten als anonym. Andernfalls ist eine weitergehende Analyse erforderlich, für die die Richtschnur ebenfalls Hinweise liefert.

Vorgaben für KI-Training und sensible Daten

Die zweite Handreichung widmet sich dem Web-Scraping zum Training generativer KI-Modelle. Da das automatisierte Auslesen von Daten meist ohne das Wissen der Betroffenen geschieht, birgt es erhebliche Risiken für deren Grundrechte. Der EDSA stellt klar, dass die DSGVO immer dann greift, wenn beim Schürfen im Web personenbezogene Daten verarbeitet werden. Private Entwickler stützen sich dabei oft auf das berechtigte Interesse als Rechtsgrundlage. Dafür muss die Verarbeitung aber auch erforderlich sein und eine Interessenabwägung durchgeführt werden.

Unter bestimmten Voraussetzungen brauchen KI-Entwickler die Betroffenen nicht persönlich zu informieren, wenn dies unmöglich ist oder einen unverhältnismäßigen Aufwand erfordern würde. Der EDSA empfiehlt in solchen Fällen, Daten nur aus zuverlässigen Quellen zu beziehen, sie vor der Verwendung im KI-Training zu validieren und den Zeitstempel zu erfassen. Zur Datenminimierung sollen präzise Kriterien oder Filter eingesetzt werden.

Die Verarbeitung besonderer Kategorien von Informationen wie etwa Gesundheitsdaten sei dabei grundsätzlich verboten, hebt der EDSA hervor. Für deren unvermeidbare Miterhebung verweist er wieder auf den EuGH. Demnach müssen Entwickler in engen Grenzen technische Maßnahmen ergreifen, um eine Verbreitung zu verhindern. Beide Richtlinien stehen bis zum 30. Oktober 2026 zur Konsultation.

(mki)