Datenklau

Massendaten, KI und automatisierte Analysen sind längst zentrale Treiber für Skalierung, Innovation und Wettbewerb. Gleichzeitig gelten hier hohe datenschutzrechtliche Anforderungen – insbesondere durch die DSGVO und neue Regularien wie die KI-Verordnung oder NIS2. In diesem Beitrag zeigen wir, worauf Sie bei Big Data & Datenschutz achten müssen – und wie Sie Ihr Unternehmen rechtssicher, auditfähig und effizient aufstellen.

Für Unternehmen ist ihr Wissen Kapital. Diese Geschäftsgeheimnisse dürfen nicht in die Hände unbefugter Dritter gelangen, da sie einen hohen wirtschaftlichen Wert haben. Nicht nur Großkonzerne, sondern auch Startups haben sensible schützenswerte Geschäftsgeheimnisse, die dem Geheimhaltungswillen unterliegen und den Wettbewerbsvorteil sichern können. Mit dem Inkrafttreten des Geschäftsgeheimnisgesetzes (GeschGehG) muss jedes Unternehmen nachweisen, dass es sein Know-how durch Maßnahmen, die extern erkennbar und angemessen sind, schützt.

Werden personenbezogene Daten wie Namen, Kontaktdaten oder Kontodaten einer Person gegen deren Willen benutzt, um damit potentiell kriminelle Handlungen zu begehen, spricht man von Datenmissbrauch. Um personenbezogenen und damit sensiblen Daten beispielsweise vor einem solchen Datenmissbrauch zu schützen, gibt es u.a. den Datenschutz und die Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO). Diese Form des Missbrauchs von Daten kann in der Praxis viele unterschiedliche Formen annehmen und hat teils gravierende Folgen: Von Identitätsdiebstahl bis hin zur Unternehmenspleite.

Das Ausspähen von Daten nach § 202a des Strafgesetzbuches ist zu einer der größten Bedrohungen für deutsche Unternehmen geworden. Experten mahnen zu mehr Investitionen in die Informationssicherheit.

In der heutigen digitalen Ära sind Cyberangriffe von außen auf Unternehmen nicht mehr ungewöhnlich und ein bekanntes Risiko. Bei aller berechtigter Furcht vor externen Angriffen gerät jedoch auch ein bislang unterschätztes Risiko immer mehr in den Fokus: Datenklau aus dem Inneren des Betriebs.

Im digitalen Zeitalter sind Daten das neue Gold. Viele Unternehmen teilen daher die Daten, die sie von ihren Kunden*innen erheben, mit anderen Unternehmen und wandeln sie in bares Geld um. Der Verkauf von Kundendaten hat sich zu einem florierenden Geschäftszweig entwickelt.

Künstliche Intelligenz und Machine Learning lassen uns altern, jünger aussehen oder uns in Videos auftreten, von denen wir nichts wussten. All das wird Deepfake genannt. Wie sieht es hierbei mit dem Datenschutz aus?

Protokolldaten sind u.a. ein wichtiger Bestandteil der technisch-organisatorischen Maßnahmen, aber stellen selbst auch personenbezogene Daten dar. Dies gilt es bei der Erhebung & Verarbeitung zu beachten.