Differential Privacy: Google legt datenschutzfreundliche Analysebibliothek offen

Mit Hilfe des Prinzips Differential Privacy sollen sich sensible Daten statistisch auswerten lassen, ohne Rückschlüsse auf die eigentlichen Daten zu ermöglichen. Google stellt dafür eine C++-Bibliothek als Open Source bereit.

Artikel veröffentlicht am 5. September 2019, 15:37 Uhr, Sebastian Grüner

Die Analyse von sensiblen Daten birgt viele Risiken - Differential Privacy soll hier helfen. (Bild: Adam Berry/Getty Images)

Google hat eine C++-Bibliothek als Open Source veröffentlicht, mit der sich Datenanalysen nach dem Prinzip der Differential Privacy umsetzen lassen, wie das Unternehmen in seinem Entwicklerblog mitteilt. Ziel dieses Prinzip ist es, Analysen auch auf sehr sensiblen Daten durchzuführen, ohne dabei die Privatsphäre oder den Datenschutz zu unterlaufen. Vor allem sollen Ergebnisse nicht dazu genutzt werden können, einzelne Datensätze etwa mit spezifischen Eigenschaften einer einzelnen Person zu identifizieren.

In der Ankündigung verweist Google als Anwendungszweck dieses Prinzips etwa auf die Analysen von Patientendaten in Krankenhäusern. Sinnvoll sei der Einsatz darüber hinaus natürlich auch in einer Vielzahl weiterer Fälle, mit denen Software-Entwickler konfrontiert sein könnten. Der Grundsatz der Differential Privacy soll mit dem damit verbundenen Schutz der Privatsphäre vor allem dafür sorgen, dass Kunden, Nutzer oder auch Bürger nicht das Vertrauen in die Dienste verlieren.

Eine Version der nun von Google bereitgestellten Bibliothek nutzt das Unternehmen intern selbst. Um die Verwendung für viele Entwickler zu vereinfachen, habe sich Google für die nun erfolgte Offenlegung zunächst auf einige wichtige Funktionen fokussiert, die besonders schwer selbst auszuführen seien, wie es in der Ankündigung heißt.

Zu den Kernfunktionen der Bibliothek gehören typische statistische Methoden wie etwa das Ermitteln von Durchschnitt, Median oder auch Perzentilen und weiteren. Hinzu kommt eine ausgiebige Test-Suite, die helfen soll, Fehler bei der Verwendung der Bibliothek zu vermeiden. Zusätzlich stellt Google ein Beispiel zur Verwendung der Bibliothek bereit sowie eine PostgreSQL-Erweiterung, um Differential-Privacy-Funktionen zu nutzen. Der Code steht auf Github unter der Apache-Lizenz bereit.