27. September 2016 - Datenschutz bei Fotos

Fotos: Künstliche Intelligenz versus Verpixelung

Um Personen auf Fotos unkenntlich zu machen, setzen viele Unternehmen auf die Verpixelung. Diese scheinbar bewährte Methode hat jedoch einen Haken: Machine Learning und Künstliche Intelligenz können die Fotos wiederherstellen.

Fotos: Verpixelung kann nicht mehr den Datenschutz garantieren Eine Verpixelung von Fotos ist mittlerweile kein sicheres Mittel mehr, um Personen unkenntlich zu machen (Bild: luplupme / iStock / Thinkstock)

Maßnahmen, die die Sicherheit der Verarbeitung personenbezogener Daten gewährleisten sollen, müssen regelmäßig überprüft werden. Als Datenschutzbeauftragter kennen Sie das von den Datenschutz-Kontrollen.

Schutzmaßnahmen sind nur begrenzt wirksam

Die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) betont dies ausdrücklich. Sie fordert ein Verfahren zur regelmäßigen Überprüfung, Bewertung und Evaluierung, ob technische und organisatorische Maßnahmen wirksam sind, um die Sicherheit der Verarbeitung zu gewährleisten.

Man muss nicht lange überlegen, um auf ein Beispiel für ein Schutzverfahren zu kommen, das früher als sicher galt und es heute nicht mehr ist: die Verschlüsselung auf Basis eines Verfahrens und mit einer Stärke, die Angreifer inzwischen brechen können.

Doch auch im Bereich der Unkenntlichmachung von Personen oder Fahrzeug-Kennzeichen gibt es die Entwicklung, dass der Schutz nicht auf Dauer gewährleistet ist.

Künstliche Intelligenz sorgt für Identifizierung trotz Verpixelung

Stellen Sie sich vor, Ihr Unternehmen möchte ein Bild vom neuen Firmenparkplatz im Internet veröffentlichen. Auf dem Foto sind aber leider Personen und Autokennzeichen zu erkennen.

Der Grafiker in Ihrer Marketingabteilung weiß Abhilfe: Er markiert die Bereiche im Foto, die unkenntlich sein sollen, und nutzt ein Werkzeug der Bildbearbeitungs-Software, um die Bereiche zu verpixeln.

Hinter der Verpixelung stecken Algorithmen, die die Bildpunkte umrechnen.

Eine aktuelle Entwicklung im Bereich der IT, Machine Learning und Künstliche Intelligenz, macht es möglich, mit großer Wahrscheinlichkeit das ursprüngliche Bild und die verpixelte Fassung miteinander in Verbindung zu bringen.

Untersuchungen der University of Texas in Austin und der Cornell University haben gezeigt, dass bestimmte Verfahren im Maschinellen Lernen in der Lage sind, die Brücke zwischen unverpixeltem und verpixeltem Bild zu schlagen. Und zwar mit weitaus größerer Treffsicherheit, als das bei uns Menschen möglich ist.

Neuer Schutz für Bilder ist gefragt

  • Die Zuordnung zwischen verpixeltem Bild und unverfälschtem Bild gelang in dem Test bei Menschen nur in 0,19 Prozent der Fälle.
  • Computer konnten dank Machine Learning und Künstlicher Intelligenz (KI) enorme Erfolgsraten von 71 Prozent erreichen.
  • Mit fünf Versuchen konnte das KI-Verfahren seinen Erfolg sogar auf 83 Prozent steigern.

Was für die Forschung ein toller Erfolg ist, wird für den Datenschutz zum Problem:

  • Bisher können die KI-Verfahren zwar noch kein verpixeltes Bild zurückrechnen, wenn sie nicht das Ausgangsbild kennen. Zu erwarten ist allerdings, dass sich Personen auf verpixelten Fotos in naher Zukunft besser erkennen lassen, wenn es zum Vergleich andere Fotos der Personen gibt.
  • Dank Internet und sozialer Netzwerke ist das aber kaum eine Hürde, im Gegenteil: Zusätzlich zum unverpixelten Bild einer Person liegen auch gleich die Daten des Online-Profils vor und damit die Namen und andere personenbezogene Daten.

Natürlich können Sie als Datenschutzbeauftragter nicht schlicht einen besseren Schutz für Fotos vorschlagen. Machen Sie aber die verantwortlichen Stellen im Unternehmen darauf aufmerksam, dass Schutzverfahren für den Datenschutz regelmäßig auf den Prüfstand gehören. Andernfalls hat ein Unternehmen nach einer gewissen Zeit nur noch eine Scheinsicherheit für die zu schützenden Daten.


Download: Information der Geschäftsleitung: Schutzverfahren haben begrenzte Haltbarkeit


Oliver Schonschek
Oliver Schonschek ist Diplom-Physiker (Universität Bonn), Analyst und IT-Fachjournalist im Bereich IT-Sicherheit und Datenschutz. Er ist Herausgeber und Fachautor zahlreicher Fachpublikationen.

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