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Kryptografie: Datenschutz in der Welt von Big Data

Von der Bekämpfung von Finanzbetrug bis zur Früherkennung von Krankheiten: Daten können die Menschheit enorm voranbringen. Mit neuen Verschlüsselungsmethoden versuchen Informatiker, sensible Informationen im Einklang mit der individuellen Privatsphäre zu nutzen.
Smartphone-Verschlüsselung

Wie jeder Mediziner möchte auch Jacques Fellay seinen Patienten die bestmögliche Behandlung zukommen lassen. Das Instrument seiner Wahl ist dabei aber kein Skalpell oder Stethoskop, sondern etwas viel mächtigeres: Daten. In allen Menschen sind genetische Marker verborgen, die Ärztinnen und Ärzten wie Fellay verraten könnten, welche Personen anfälliger für Erkrankungen wie AIDS oder Hepatitis sind. Anhand solcher Hinweise ließe sich künftig prognostizieren, welche Patienten eine frühzeitige Behandlung benötigen.

Das könnte Leben retten. Nur: Um die Zusammenhänge zwischen genetischen Markern und Krankheiten aufzudecken, braucht man Daten. Und zwar sehr viele – mehr, als jedes noch so große Krankenhaus besitzt. Leider ist es nicht einfach, Informationen aus verschiedenen medizinischen Einrichtungen zusammenzuführen. Denn die Daten enthalten alle möglichen sensiblen Details über Menschen, die zu Peinlichkeiten, Diskriminierung oder Schlimmerem führen könnten. Ethische Bedenken dieser Art sind für Fellay, der am Universitätsspital Lausanne in der Schweiz arbeitet, ein ernsthaftes Hindernis. »Wir verfügen über die nötigen Technologien und Ideen«, sagt er. »Aber in den meisten Fällen scheitert unser Vorhaben an der Zusammenstellung eines ausreichend großen Datensatzes.«

Dies stellt nur ein Beispiel dar für eines der größten technologischen Probleme der Welt. Die Unfähigkeit, Daten sicher auszutauschen, behindert den Fortschritt in fast allen Bereichen: von der Aufdeckung von Finanzkriminalität über die effiziente Verwaltung von Staaten bis hin zur Reaktion auf Katastrophen. Doch eine neue Art der Verschlüsselung ermöglicht es nun, Datenmengen auszuwerten, ohne dass eine Person sie jemals zu Gesicht bekommt. Damit ließe sich das Datenschutzproblem von Big Data lösen – und Fellays Patientinnen und Patienten könnten unter den ersten sein, die davon profitieren …

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  • Quellen

Froelicher, D. et al.: Truly privacy-preserving federated analytics for precision medicine with multiparty homomorphic encryption. Nature Communications 12, 2021

Gentry, D.: A fully homomorphic encryption scheme. PhD Thesis 10.5555/1834954 Stanford University, 2009

Masters, O. et al.: Towards a Homomorphic Machine Learning Big Data Pipeline for the Financial Services Sector. Cryptology ePrint Archive 1113, 2019

Rivest, R. et al.: On Data Banks and Privacy Homomorphisms. Foundations of Secure Computation, Academia Press, 1978