{"guid":"ecbc376f-fafb-5c1d-845d-e9eb621eab53","title":"Mit HyperLogLog gegen Vorratsdatenspeicherung","subtitle":null,"slug":"ds23-241-mit-hyperloglog-gegen-vorratsdatenspeicherung","link":"https://talks.datenspuren.de/ds23/talk/G7YCLU/","description":"Wie wir personenbezogene Daten verarbeiten können, ohne dabei die Privatsphäre zu verletzen\n\nSocial-Media-Daten werden in großem Umfang genutzt, um Erkenntnisse über soziale Ereignisse zu gewinnen, sei es auf lokaler oder auf globaler Ebene.\nZur Auswertung ist es gängige Praxis, diese Daten erstmal herunterzuladen und lokal zu speichern.\nRücksicht auf den Schutz der Privatsphäre der Social-Media-Nutzer fällt dabei oft hinten runter.\nDer Schutz der Privatsphäre beim Umgang mit personenbezogenen Daten ist jedoch sowohl aus ethischer als auch aus juristischer Sicht geboten.\nDas trifft selbstverständlich nicht nur auf Social-Media-Daten zu, sondern geht weit darüber hinaus.\n\nIn diesem Vortrag möchte ich eine privatsphäreschützende Methode zur Verarbeitung von personenbezogenen Daten vorstellen, in der eine Technologie namens HyperLogLog zum Einsatz kommt.\nHyperLogLog ist ein sogenannter Cardinality-Estimation-Algorithmus, also ein Verfahren, in dem die Anzahl von Elementen einer Menge nur geschätzt wird.\nEs arbeitet sehr performant und ist darum für große Datenmengen gut geeignet.\nEs kommt deswegen bereits in vielen Datenbanksystemen zum Einsatz.\nIch möchte dieses Verfahren jedoch nicht zur Leistungsoptimierung zum Einsatz bringen, sondern zum Schutz der Privatsphäre.\n\nDer Besitz großer personenbezogener Datenmengen ist immer mit dem Risiko verbunden, dass die Daten versehentlich in die falschen Hände gelangen.\nFrei nach dem Motto \"was ich nicht hab, kann ich nicht verlieren\" möchte ich am Beispiel von Social-Media-Daten zeigen, wie große Datenmengen analysiert werden können, ohne überhaupt in den Besitz der eigentlichen Rohdaten zu gelangen.\nAuf diese Weise kann das Risiko des Missbrauchs oder der versehentlichen Veröffentlichung von Datensätzen gemindert und die Privatsphäre der Social-Media-Nutzer geschützt bleiben.\n\nDer Vortrag soll euch zum lauten Nachdenken \"über morgen™\" anregen.\nIm Anschluss möchte ich nämlich mit euch diskutieren, in welchen weiteren Anwendungsfällen diese Methodik zum Einsatz kommen könnte.\nVor welchen dystopischen Horrorszenarien könnte uns diese Technologie schützen?","original_language":"deu","persons":["mcnesium"],"tags":["ds2023","241","2023","Gesellschaft",""],"view_count":136,"promoted":false,"date":"2023-09-16T15:00:00.000+02:00","release_date":"2023-09-16T00:00:00.000+02:00","updated_at":"2026-03-07T23:30:09.388+01:00","length":2645,"duration":2645,"thumb_url":"https://static.media.ccc.de/media/events/datenspuren/2023/241-ecbc376f-fafb-5c1d-845d-e9eb621eab53.jpg","poster_url":"https://static.media.ccc.de/media/events/datenspuren/2023/241-ecbc376f-fafb-5c1d-845d-e9eb621eab53_preview.jpg","timeline_url":"https://static.media.ccc.de/media/events/datenspuren/2023/241-ecbc376f-fafb-5c1d-845d-e9eb621eab53.timeline.jpg","thumbnails_url":"https://static.media.ccc.de/media/events/datenspuren/2023/241-ecbc376f-fafb-5c1d-845d-e9eb621eab53.thumbnails.vtt","frontend_link":"https://media.ccc.de/v/ds23-241-mit-hyperloglog-gegen-vorratsdatenspeicherung","url":"https://api.media.ccc.de/public/events/ecbc376f-fafb-5c1d-845d-e9eb621eab53","conference_title":"Datenspuren 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