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Datenschutzfreundliche Big-Data-Analysen / Big Data privatsphärenfreundlich nutz
Geschrieben am Donnerstag, 05. November 2020 von firmenpresse
Die Analyse gro
Das Unternehmen New York City Taxi ver
Big Data nutzen, ohne Privacy zu schaden
Dies ist nur eines von vielen Beispielen daf"Um solche Privacy-Risiken auszuschlie", erkl"In unserer Studie haben wir praktisch umsetzbare L"
Privacy by Design f
Grundvoraussetzung fnologien bedeuten. Die Autoren der Studie empfehlen, auf den Grundprinzipien des Privacy by Design aufzubauen, also Datenschutz schon bei der Konzeption und Entwicklung eines Systems mitzudenken. "Die gro" res
Verschl
Der umfangreichste Teil der Studie gibt einen "Data in Transit"), sichere Speicherung von Daten ("Data at Rest") sowie sichere Verarbeitung von Daten ("Data in Use"). Um Daten durch Big Data gar nicht erst personenbeziehbar zu machen, nennt die Studie verschiedene Verfahren der Anonymisierung f
Die Studie "Privacy und Big Data" ist im Verbundprojekt "Cybersicherheit f" am Fraunhofer SIT entstanden, im Rahmen des Nationalen Forschungszentrums f
Pressekontakt:
Oliver K
06151 869-213
mailto:oliver.kuech@sit.fraunhofer.de
Weiteres Material: http://presseportal.de/pm/79510/4754611
OTS: Fraunhofer-Institut f
Original-Content von: Fraunhofer-Institut f
Die Analyse gro
Das Unternehmen New York City Taxi ver
Big Data nutzen, ohne Privacy zu schaden
Dies ist nur eines von vielen Beispielen daf"Um solche Privacy-Risiken auszuschlie", erkl"In unserer Studie haben wir praktisch umsetzbare L"
Privacy by Design f
Grundvoraussetzung fnologien bedeuten. Die Autoren der Studie empfehlen, auf den Grundprinzipien des Privacy by Design aufzubauen, also Datenschutz schon bei der Konzeption und Entwicklung eines Systems mitzudenken. "Die gro" res
Verschl
Der umfangreichste Teil der Studie gibt einen "Data in Transit"), sichere Speicherung von Daten ("Data at Rest") sowie sichere Verarbeitung von Daten ("Data in Use"). Um Daten durch Big Data gar nicht erst personenbeziehbar zu machen, nennt die Studie verschiedene Verfahren der Anonymisierung f
Die Studie "Privacy und Big Data" ist im Verbundprojekt "Cybersicherheit f" am Fraunhofer SIT entstanden, im Rahmen des Nationalen Forschungszentrums f
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06151 869-213
mailto:oliver.kuech@sit.fraunhofer.de
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