Emojis und Eingabevorschläge

Lokale Ansätze vermeiden dieses Problem, indem sie schon ein Grundrauschen beim Erheben der Daten hinzufügen. Diesen Ansatz verwendet seit 2016 beispielsweise Apple. Das Unternehmen nutzt lokale Differential-Privacy-Methoden (PDF), um etwa aufgrund der Nutzereingaben neue Wörter wie Songtitel zu entdecken, häufig verwendete Emojis vorzuschlagen oder Webseiten mit hoher CPU- und Speichernutzung zu identifizieren.

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So verarbeitet Apple - wenn Nutzer einer Verarbeitung der Daten zustimmen - beispielsweise beim Tippen eines Emojis das Ereignis bereits mit Differential-Privacy-Verfahren und speichert das Ergebnis "privatisiert" ab. Aus diesen abgespeicherten Ergebnissen wird täglich ein Sample an Apple übertragen, zusätzliche Identifikationsmerkmale wie die IP-Adresse von Nutzern werden entfernt.

Anhand der Vielzahl an Übertragungen kann das Unternehmen so analysieren, dass beispielsweise das Tränen lachende Emoji bei Nutzern mit englischem und französischem Tastaturlayout gleichermaßen beliebt ist. Was genau eine einzelne Person tut, bleibt dem Konzern auf diesem Wege jedoch verborgen.

Privatsphäre mit Wenn und Aber

Auch wenn lokale Differential-Privacy-Verfahren das Vertrauen minimieren, das Nutzer dem Datensammler entgegenbringen müssen, bekam Apple für seine Umsetzung wenige Monate später zunächst Kritik.

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Eine Forschungsgruppe versuchte, durch Reverse Engineering zu ermitteln, wie Apple Differential Privacy umsetzt. Sie wollte die ε-Werte von Apple herausfinden und kritisierte die Intransparenz des Unternehmens bei der Implementierung des Verfahrens. Der Differential-Privacy-Miterfinder Frank McSherry beschrieb das Vorgehen so: Apple habe sich beim Umgang mit Nutzerdaten selbst eine Art Handschellen angelegt. "Es stellt sich nur heraus, dass diese Handschellen aus Papier gemacht sind", so McSherry.

Mittlerweile veröffentlicht Apple die Werte für ε und weitere Informationen zu den Verfahren. Für die Emoji-Analyse hat ε nach Apples Angaben den Wert 4, bei Analysen für Quicktype-Vorschläge liegt ε bei 8. Laut McSherry stellen ε-Werte über 1 aus akademischer Sicht eine ernsthafte Privatsphären-Beeinträchtigung dar. Was angemessen ist, unterscheidet sich von Fall zu Fall. Der Wert von ε kann eine Orientierung bieten, der tatsächliche Schutz der Privatsphäre hängt jedoch von weitaus mehr Faktoren ab. Sind etwa die einzelnen Datenpunkte geschützt oder vielmehr die Gesamtheit an Informationen über eine Person? Müssen Nutzer der Datenbank vertrauen oder nicht?

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Dass Firmen ihre Privacy-Parameter offenlegen, forderten 2019 auch Dwork und weitere Wissenschaftler. Die Erfinderin von Differential Privacy lehrt mittlerweile an der Harvard University und schlägt ein Epsilon-Register vor, in dem Organisationen offenlegen, wie sie Differential Privacy implementieren und welche Parameter sie wählen.

Nur, wenn Organisationen wichtige Eckpunkte ihrer Implementierungen offenlegen, kann Differential Privacy mehr sein als ein Werbeversprechen oder ein "Privacy-Theater", wie es Dwork und die Ko-Autoren nennen.

Quelloffene Differential-Privacy-Implementierungen gibt es mittlerweile viele. Google hat dazu Code-Bibliotheken veröffentlicht, Microsoft arbeitet zusammen mit der Harvard University an quelloffenen Tools und IBM hat Code veröffentlicht, der besonders für Machine-Learning-Anwendungen hilfreich sein soll.

Die Geheimniskrämerei kann sich somit auf persönliche Daten konzentrieren. Damit, wie sie geschützt werden, sollten die Unternehmen aber viel offener umgehen. Denn nur dann können Fachleute und Nutzerschaft einschätzen, ob es sich wirklich um einen Privatsphäregewinn handelt.

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 Kontrolliertes Grundrauschen
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