Innovative Zusammenarbeit des BFS mit OpenDP zum Schutz der Privatsphäre
Das Bundesamt für Statistik (BFS) kennt das Potenzial von Daten, ist aber gleichzeitig darum besorgt, die Privatsphäre der Bevölkerung zu schützen. In einer Zusammenarbeit zwischen dem Kompetenzzentrum für Datenwissenschaft (DSCC) und dem Projekt OpenDP werden Lösungen erarbeitet, um dieses Potenzial gewinnbringend zu nutzen und gleichzeitig den Datenschutz zu gewährleisten.
Autoren: DSCC und OpenDP
Die Regierungen wissen um die vielfältigen Einsatzmöglichkeiten von Daten: Sie dienen als Grundlage für politische Entscheidungen, unterstützen die Privatwirtschaft und ermöglichen Initiativen der Bevölkerung. Berechtigte Datenschutzbedenken verhindern jedoch eine breitere Nutzung und Verbreitung von Daten.
Das BFS ist bestrebt, ein Gleichgewicht zwischen dem Schutz der Privatsphäre und der bestmöglichen Nutzung von Daten sicherzustellen. Dieser Kompromiss wird in der Fachsprache als «Privacy-Utility Trade-Off» bezeichnet. Zur Gewährleistung eines hohen Datenschutzes müssen Daten oft verändert werden, was gegebenenfalls ihre Genauigkeit und ihren Nutzen beeinträchtigt. Umgekehrt braucht es für einen maximalen Nutzen möglichst detaillierte Daten, diese können aber die Privatsphäre gefährden. Die Herausforderung besteht darin, den goldenen Mittelweg zu finden, damit sich aus den Daten keine Informationen zu einzelnen Personen ableiten lassen, sie aber dennoch für aussagekräftige Analysen verwendet werden können.
Einer der vielversprechendsten Ansätze zur Lösung dieses Problems ist die «Differential Privacy». Bei dieser Methode wird der Datenschutz sichergestellt, indem Datenprodukten ein sogenanntes Rauschen hinzugefügt wird. Dadurch lässt sich das Risiko von Rückschlüssen auf Einzelpersonen oder von erfolgreichen Angriffen auf die Anwenderbasis verringern, ohne dass das Ergebnis der statistischen Auswertung beeinträchtigt wird. Das DSCC des BFS arbeitet zu diesem Zweck seit 2022 mit OpenDP zusammen, einem Gemeinschaftsprojekt zur Entwicklung vertrauenswürdiger Open-Source-Software für statistische Analysen mit vertraulichen Daten. Zwei Mitglieder des DSCC haben ein Fellowship absolviert, um gemeinsam mit OpenDP Lösungen zu entwickeln, die sowohl innerhalb als auch ausserhalb der Bundesverwaltung eingesetzt werden können.
Dr. Raphaël de Fondeville (Senior Data Scientist) und Pauline Maury-Laribière (Data Scientist) haben 2022 bzw. 2023 am OpenDP Visiting Fellows Program teilgenommen. Gemeinsam mit ihren Kolleginnen und Kollegen des DSCC machen sie sich in der Bundesverwaltung für Differential Privacy stark. Als OpenDP-Fellows haben Raphaël und Pauline mithilfe der OpenDP-Bibliothek insbesondere zum Schutz der Privatsphäre von Personen beigetragen, die ihre Personendaten der öffentlichen Verwaltung zur Verfügung stellen. Dabei konzentrierten sie sich auf die Armuts- und Einkommensstatistiken, die zweimal im Jahr veröffentlicht werden und als Grundlage für politische Massnahmen sowie die Mittelzuweisung dienen. Diese beiden Statistiken wurden ausgewählt, weil sie Merkmale aufweisen, die für die Umsetzung der «Differential Privacy» eine Herausforderung darstellen:
- Armutsstatistiken sind grundsätzlich georeferenziert und der Bedarf an detaillierten räumlichen Daten zur Armut für politische Steuerungsaufgaben nimmt zu. Die Offenlegung solcher Daten stellt jedoch insbesondere für die Bevölkerung kleiner räumlicher Einheiten ein erhebliches Datenschutzproblem dar, weshalb hier eine sorgfältige Kontrolle erfolgen muss.
- Einkommensstatistiken werden stark von kleinen Personengruppen mit sehr hohen Einkommen beeinflusst. Es ist schwierig, die Privatsphäre dieser Personen zu wahren und gleichzeitig nützliche Informationen zu erhalten.
Die beiden Projekte boten die Gelegenheit, die Bedürfnisse und Herausforderungen in Zusammenhang mit der Umsetzung von Differential Privacy besser zu verstehen. Im Rahmen der Zusammenarbeit mit OpenDP wurde die OpenDP-Bibliothek mit neuen Funktionalitäten ergänzt. Tabellarische Daten können nun direkt verarbeitet werden, wodurch die Analyse von Datenpartitionen optimiert werden konnte. Für effiziente Berechnungen wurde die Polars-Bibliothek verwendet, die OpenDP-Bibliothek fügt anschliessend die notwendigen Layer für Differential Privacy hinzu. Dadurch wird die Bibliothek attraktiver und nützlicher für Analysen, bei denen die Daten unter Wahrung der Differential Privacy veröffentlicht werden sollen.
Mit der Fortsetzung der konstruktiven Zusammenarbeit zwischen dem BFS und dem Projekt OpenDP können die Arbeiten im Hinblick auf ein Gleichgewicht zwischen Datenschutz und Nutzen weiterverfolgt werden. In Kürze erscheint ein Artikel, der sich anhand von Interviews mit BFS-Mitarbeitenden näher mit Differential Privacy und deren Potenzial befasst. Bis dahin laden wir Sie ein, sich für einen vertieften Einblick die Videopräsentation von Dr. Raphaël de Fondeville und Pauline Maury-Laribière am OpenDP Community Meeting anzusehen.