%0 Journal Article
%A Stach, Christoph
%D 2019
%T Datenschutzkonzepte für Zeitreihendaten: Bewertung von qualitätsbewahrenden Transformationsoperatoren zum Schutz privater Datenmuster in IoT-Anwendungen
%B Datenschutz und Datensicherheit – DuD
%I Springer
%V 43
%N 12
%P 753-759
%8 November
%@ 1614-0702
%3 article
%F dud_19_time_series
%K Datenschutz; Zeitreihendaten; IoT; DSGVO
%X Obwohl das Internet der Dinge (IoT) die Voraussetzung für smarte Anwendungen schaft, die signifkante Vorteile gegenüber traditionellen Anwendungen bieten, stellt die zunehmende Verbreitung von IoT-fähigen Geräten auch eine immense Gefährdung der Privatheit dar. IoT-Anwendungen sammeln eine Vielzahl an Daten und senden diese zur Verarbeitung an ein Back-End. Hierbei werden umfangreiche Erkenntnisse über den Nutzer gewonnen. Erst dieses Wissen ermöglicht die Servicevielfalt, die IoT-Anwendungen bieten. Der Nutzer muss daher einen Kompromiss aus Servicequalität und Datenschutz trefen. Heutige Datenschutzansätze berücksichtigen dies unzureichend und sind dadurch häufg zu restriktiv. Daher stellen wir neue Konzepte zum Schutz privater Daten für das IoT vor. Diese berücksichtigen die speziellen Eigenschaften von IoT-Zeitreihendaten. So kann die Privatheit des Nutzers gewährleistet werden, ohne die Servicequalität unnötig einzuschränken.
%R 10.1007/s11623-019-1201-8