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Ein Ansatz, bei dem Datenschutz und die Privatsphäre der Nutzer von Anfang an fest in die Architektur und die Prozesse von KI-Systemen integriert werden.
Eine proaktive Methodik, die Datenschutzkontrollen – Datenminimierung, Pseudonymisierung, Zugriffskontrollen, Verschlüsselung – direkt in die Systemanforderungen, das Design und die Bereitstellung integriert. Sie schreibt Überprüfungen der Datenschutzfolgen in jeder Entwicklungsphase vor, stellt standardmäßig die datenschutzfreundlichsten Einstellungen ein und stellt sicher, dass neue Funktionen nicht ohne Erfüllung der Datenschutzkriterien veröffentlicht werden können.
Praxisbeispiel:
Ein Health-Tech-Startup hat sein Tool zur Vorhersage von Patientenrisiken so konzipiert, dass alle persönlichen Identifikatoren bereits bei der Erfassung tokenisiert werden, wobei die Schlüssel separat gespeichert und Zugriffe überprüft werden. Datenschutzprüfungen sind fest in die CI/CD-Pipeline integriert: Jeder Code, der mit personenbezogenen Daten (PII) in Berührung kommt, fällt automatisch durch die Privacy-Gate-Tests, es sei denn, er wurde vom Datenschutzbeauftragten ausdrücklich genehmigt.
