Privatsphäre und Netzwerk-Management
Big-Data-Analyse und Privatsphäre – ein Widerspruch?
Die Möglichkeiten Nutzerdaten aus Telekommunikationsnetzen zu analysieren, sind zwar nahezu unendlich, dennoch muss der Schutz der Privatsphäre unbedingt beachtet werden. Netzwerkanalyse-Systeme stellen sicher, dass der Nutzer auch bei Big-Data-Analysen korrekt geschützt ist.
Mobile Endgeräte verraten einiges über ihre Nutzer. Mithilfe von Big-Data-Analyse- und Service-Assurance-Systemen können Unternehmen und Service Provider unzählige Informationen sammeln: Welches mobile Gerät wird am meisten genutzt und für welche Zwecke? Wie viele Daten werden im Monat durchschnittlich mit Apple- oder Samsung-Geräten heruntergeladen? Was sind die beliebtesten OTT-Dienste nach YouTube und Netflix? Der Nutzen dieser Informationen liegt auf der Hand, etwa um Marketing-Aktivitäten, Kapazitätsplanung sowie geschäftskritische Analysen zu untermauern.
Einschränkungen durch Datenschutzrichtlinien zu beachten
Unternehmen können Nutzerdaten vor allem auch zur Verbesserung der eigenen Servicequalität nutzen. Etwa, um Fehler im Netz oder Serverprobleme frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Dabei müssen sie jedoch teils strenge Datenschutzrichtlinien einhalten. Denn nicht selten enthalten Nutzerdaten sensible Informationen, die über Nutzungsgewohnheiten hinausgehen. Beispielsweise Telefonnummern, Browserverläufe, E-Mails, Passwörter und Kreditkartendetails. Greifen Service Provider über Service-Assurance-Tools auf die Daten im Netz zu, um mögliche Fehler zu sichten und zu beheben, sind derartig detaillierte Nutzerinformationen einsehbar. Mithilfe fremder Analyse-Anwendungen können diese Daten sogar, ob beabsichtigt oder unbeabsichtigt, einsehbar gemacht werden.
Damit sensible Informationen also nicht ungewollt von Dritten mitgelesen werden und die Privatsphäre des Nutzers geschützt bleibt, müssen sich Big-Data-Analyselösungen an folgende Beschränkungen halten:
- Die Identität des Nutzers darf nicht mit Informationen seines Accounts (Rechnungsdaten, Orts- und Sprachdaten etc.) verknüpfbar sein.
- Die persönliche Kommunikation des Teilnehmers wie Sprach-/Videoanrufe oder Datenanwendungen, etwa Messaging oder E-Mail, darf nicht einsehbar sein.
- Browserverläufe des einzelnen Teilnehmers dürfen nicht erkenntlich sein.
- Auf Funktionen zum Aufzeichnen und Dekodieren von Datenpaketen darf nicht zugegriffen werden können.
- Alle Benutzeraktivitäten müssen beim Zugriff auf Kundendatensätze oder Verwaltung protokolliert werden.
- Die sichere Kommunikation aller Anwendungen untereinander, die auf sensible Daten zugreifen, sowie die sichere Speicherung aller Daten sind notwendig.
Der Schutz der Privatsphäre scheint also mit den wirtschaftlichen Vorteilen durch Big-Data-Analysen im Widerspruch zu stehen – nämlich im Netzwerk genau zu erkennen, wie der Nutzer sich zu jeder Zeit verhält. Wie können Unternehmen es dennoch vermeiden, dass sie gegen Datenschutzbestimmungen verstoßen?
- Big-Data-Analyse und Privatsphäre – ein Widerspruch?
- Die Antwort heißt Data Masking
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