Gastvortrag: Schutz Privatsphäre bei der Weitergabe von persönlichen Daten in Geschäftsprozessen
Titel
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Schutz Privatsphäre bei der Weitergabe von persönlichen Daten in Geschäftsprozessen
Abstract
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Der Schutz der Privatsphäre in Geschäftsprozessen für personalisierte Dienstleistungen basiert momentan auf das Vertrauen der Nutzer in die Diensteanbieter. Diese Geschäftsprozesse erfordern nicht nur eine Erhebung sondern auch eine Weitergabe persönlicher Daten ihrer Nutzer. Allerdings können Nutzer die Verarbeitung und Weitergabe ihrer Daten nicht kontrollieren.
Beispiele sind Kundenkartensysteme und medizinische Dienstleistungen mit der elektronischen Patientenakte.
Derzeit delegieren Nutzer ihre Privatsphäre an die Diensteanbieter, indem sie zu deren Datenschutzrichtlinie pauschal einwilligen und ihre Einhaltung jedoch nicht kontrollieren können. Gegenwärtige Mechanismen zum Schutz der Privatsphäre decken den Zugriff auf persönliche Daten bei ihrer Erhebung ab, jedoch nicht ihre Nutzung und damit deren Weitergabe. Der Vortrag stellt ein System mit einer nicht-verkettbaren Delegation von Rechten für den Datenzugriff und einem modifizierten digitalem Watermarkingschema zur nachvollziehbaren Durchsetzung dieser Rechte zur Datenweitergabe vor, so dass Nutzer den Diensteanbietern nicht mehr vertrauen müssen.
Bio
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Dr. Sven Wohlgemuth promovierte bei Prof. Dr. Günter Müller am Institut für Informatik und Gesellschaft der Albert-Ludwigs-Universität Freiburg im Breisgau. Neben der Promotion war er Koordinator des Schwerpunktprogramms “Sicherheit in der Informations- und Kommunikationstechnik” der Deutschen Forschungsgemeinschaft (DFG) und der Arbeitsgruppe “Privacy in Business Processes” des europäischen Network of Excellence “Future of Identity in the Information Society (FIDIS)” des 6. Rahmenprogramms der Europäischen Union.
Derzeit ist er Gastwissenschaftler am National Institute of Informatics in Tokyo, Japan. Dort beschäftigt er sich mit der Durchsetzung von Obligationen zum Schutz der Privatsphäre bei der Weitergabe persönlicher Daten.