Datenschutzfreundliche Techniken in der Entitätsauflösung

Entity-Auflösung ist die Aufgabe, Datensätze aus verschiedenen Quellen zu verknüpfen, die sich auf dieselbe reale Entität beziehen, wie zum Beispiel Personen, Produkte oder Organisationen. Diese Aufgabe ist super wichtig für viele Bereiche, darunter Forschung, Wirtschaft und Regierung. Ein grosses Problem, das dabei auftritt, ist der Datenschutz. Wenn verschiedene Organisationen Daten teilen, um Übereinstimmungen zu finden, können dabei sensible Informationen aufgedeckt werden, besonders bei Sachen wie Gesundheitsdaten.

Um diese Bedenken zu adressieren, wurde eine Methode namens datenschutzfreundliche Entity-Auflösung (PPER) entwickelt. Dieses Verfahren zielt darauf ab, sicherzustellen, dass beim Verknüpfen keine unnötigen privaten Informationen über die beteiligten Entitäten preisgegeben werden. Um jedoch zuverlässige PPER-Systeme zu erstellen, braucht man einen beschrifteten Datensatz, der als Ground Truth bekannt ist. Dieser Datensatz besteht aus Paaren von Datensätzen, die als übereinstimmende Entitäten bestätigt sind.

#Der Bedarf an Ground Truth-Daten

Ground Truth-Daten sind entscheidend für das Training und die Bewertung von Entity-Auflösungsmethoden. Normalerweise wird dieser Datensatz von menschlichen Annotatoren erstellt, die die Datensätze aus verschiedenen Quellen anschauen und entscheiden, ob sie sich auf dieselbe Entität beziehen. Dieser manuelle Prozess erfordert jedoch oft, dass die Annotatoren die Rohdaten sehen, was Datenschutzprobleme aufwirft.

Zum Beispiel, wenn eine Organisation einen Datensatz von Kameralinsen hat und eine andere Organisation einen ähnlichen Datensatz hat, müssten die Leute, die mit diesen Datensätzen arbeiten, die Datensätze nebeneinander vergleichen. Oft enthalten die Rohinformationen in diesen Datensätzen sensible Details, die nicht geteilt werden sollten. Das schafft ein Dilemma: Wie bekommt man genaue Übereinstimmungslabels, ohne den Datenschutz zu gefährden?

#Blinde Annotation: Ein neuer Ansatz

Um dieses Problem zu lösen, wurde eine neue Methode namens blinde Annotation eingeführt. Diese Methode nutzt Homomorphe Verschlüsselung, eine Art der Verschlüsselung, die es ermöglicht, Berechnungen auf verschlüsselten Daten durchzuführen. Das Hauptmerkmal der homomorphen Verschlüsselung besteht darin, dass die tatsächlichen Daten verborgen bleiben, während sie dennoch analysiert werden können.

Im Prozess der blinden Annotation können zwei Parteien zusammenarbeiten, um ihre Daten zu kennzeichnen, ohne die Datensätze des anderen tatsächlich zu sehen. Anstatt Rohdaten direkt zu vergleichen, verwenden die Parteien verschlüsselte Versionen ihrer Datensätze, um die erforderlichen Berechnungen durchzuführen. Das stellt sicher, dass keine der Parteien Zugriff auf die unverschlüsselten Datensätze des anderen hat, wodurch eine Datenschutzeinschränkung gegeben ist.

#Schritte im Prozess der blinden Annotation

Der Prozess der blinden Annotation umfasst mehrere Schritte:

1. Initialisierung: Die Dateninhaber stimmen darüber überein, was ein passendes Paar ausmacht, basierend auf ihren Kriterien. Dazu gehört, bestimmte Merkmale festzulegen, die in den Datensätzen vorhanden sein müssen, damit sie als Übereinstimmung gelten.

2. Stichprobenziehung: Zufällige Stichproben von Datensätzen werden aus den Datensätzen jeder Partei ausgewählt. Dadurch wird die Menge an Daten, die anfänglich verarbeitet werden müssen, reduziert.

3. Merkmalsfragen: Jede Partei bereitet eine Reihe von Fragen basierend auf den notwendigen Merkmalen für ihre Datensätze vor. Diese Fragen sollen bewerten, ob die Datensätze der anderen Partei die Kriterien für eine Übereinstimmung erfüllen.

4. Verschlüsselung: Die Datensätze und die Merkmalsfragen werden verschlüsselt. Dadurch wird sichergestellt, dass keine sensiblen Informationen im Klartext geteilt werden.

5. Homomorphe Auswertung: Die Parteien senden ihre verschlüsselten Datensätze aneinander. Jede Partei bewertet dann die Merkmalsfragen auf den verschlüsselten Daten, ohne tatsächliche Daten preiszugeben.

6. Ergebniszusammenstellung: Die Ergebnisse werden aggregiert und auf Übereinstimmungen überprüft. Wenn es Uneinigkeiten gibt, werden die Datensätze für eine weitere Überprüfung in den nächsten Runden gekennzeichnet.

7. Endgültige Konstruktion der Ground Truth: Sobald der Prozess abgeschlossen ist, wird ein Satz bestätigter Übereinstimmungen als Ground Truth-Datensatz festgelegt. Dieser Datensatz kann dann für das Training und die Bewertung verschiedener Entity-Auflösungsmethoden verwendet werden.

#Vorteile der blinden Annotation

Die Methode der blinden Annotation bietet mehrere Vorteile:

• Datenschutz: Da die tatsächlichen Daten nie im Klartext offenbart werden, bleibt der Datenschutz von Personen und Organisationen gewahrt.

• Zusammenarbeit: Organisationen können weiterhin zusammenarbeiten, um genaue Übereinstimmungen zu erzielen, ohne sensible Informationen zu gefährden.

• Flexibilität: Die Methode kann an verschiedene Datensätze und Bereiche angepasst werden, was eine breite Palette von Anwendungen ermöglicht.

• Effizienz: Durch die Zusammenarbeit der Parteien an verschlüsselten Daten können die Zeit und Ressourcen, die zur Erstellung von Ground Truth-Datensätzen benötigt werden, erheblich reduziert werden.

#Herausforderungen und Einschränkungen

Trotz der Vorteile der blinden Annotation gibt es auch Herausforderungen:

• Komplexität: Die Implementierung der homomorphen Verschlüsselung und des blinden Annotationsprotokolls erfordert fortgeschrittenes Wissen und technische Fähigkeiten, was die Annahme in einigen Organisationen begrenzen kann.

• Rechenaufwand: Operationen auf verschlüsselten Daten sind normalerweise rechenintensiver als Operationen auf Klartextdaten. Dies könnte zu längeren Verarbeitungszeiten führen, besonders bei grossen Datensätzen.

• Begrenztes Verständnis der Merkmale: Da die Parteien die Daten der anderen nicht sehen können, müssen sie sich auf vordefinierte Merkmale verlassen, die nicht alle Fälle abdecken könnten. Das könnte zu verpassten Übereinstimmungen oder falschen Positiven führen.

#Potenzielle Anwendungen

Die Methode der blinden Annotation kann in verschiedenen Bereichen angewendet werden:

1. Gesundheitswesen: Im Gesundheitswesen müssen Patientendaten vertraulich bleiben. Die blinde Annotation kann helfen, Patientenakten aus verschiedenen Krankenhäusern zu verknüpfen, ohne sensible Informationen offenzulegen.

2. E-Commerce: Verschiedene Einzelhändler möchten möglicherweise ihre Produktlisten zusammenführen, um das Inventory-Management oder Preistrategien zu verbessern, während die Details ihrer Datensätze privat bleiben.

3. Forschung: Forscher, die mit verschiedenen Datensätzen arbeiten, müssen möglicherweise Studien oder Datenpunkte verknüpfen, ohne die Identitäten der Teilnehmer zu gefährden.

4. Regierung: Regierungsbehörden müssen möglicherweise bei Kriminalitäts- oder Ressourcenmanagement-Datensätzen zusammenarbeiten, ohne sensitive Informationen offenzulegen.

#Zukünftige Richtungen

Um die Protokolle der blinden Annotation zu verbessern, könnte die zukünftige Arbeit folgende Punkte fokussieren:

• Benutzerfreundlichkeit: Entwicklung einfacher Schnittstellen für die Implementierung und Ausführung der blinden Annotation, sodass nicht-technische Benutzer diese Methode leicht übernehmen können.

• Optimierung: Verbesserung der Leistung der homomorphen Verschlüsselung, um die Rechenlast zu reduzieren und die Verarbeitungsgeschwindigkeit zu erhöhen.

• Erweiterbarkeit: Erweiterung der Arten von Abfragen und Merkmalen, die bewertet werden können, um die Effektivität des Matching-Prozesses zu verbessern.

• Praxisnahe Tests: Implementierung des Protokolls der blinden Annotation in realen Szenarien, um Erkenntnisse zu gewinnen und weitere Verbesserungen auf Basis praktischer Erfahrungen vorzunehmen.

#Fazit

Entity-Auflösung ist ein entscheidender Prozess im Datenmanagement, aber Datenschutzbedenken können eine effektive Zusammenarbeit zwischen verschiedenen Organisationen behindern. Die Methode der blinden Annotation, die homomorphe Verschlüsselung verwendet, bietet eine vielversprechende Lösung für dieses Problem. Indem sie es den Parteien ermöglicht, an verschlüsselten Daten zu arbeiten, ohne sensible Informationen preiszugeben, eröffnet die blinde Annotation neue Möglichkeiten für datenschutzfreundliche Datenintegration in verschiedenen Bereichen. Mit kontinuierlicher Forschung und Entwicklung kann dieser Ansatz den Bereich der Entity-Auflösung voranbringen und dabei den Datenschutz von Individuen und Organisationen respektieren.