DSGVO-konforme KI-Systeme

KI-Datenschutz für rechtssichere KI

Entwickeln Sie KI-Systeme die Datenschutz von Anfang an mitdenken. Privacy by Design, Datenschutz-Folgenabschätzung, Federated Learning und Anonymisierungstechniken.

KI-Datenschutz: DSGVO-konforme KI-Systeme entwickeln
100% DSGVO-Konformität
0 Datenschutz-Vorfälle
€20M Max. DSGVO-Bußgeld
Privacy First Unsere Philosophie

Herausforderungen bei KI-Datenschutz

Diese Risiken drohen ohne Datenschutz-Strategie

DSGVO-Verstöße

KI-Training mit personenbezogenen Daten ohne rechtliche Basis führt zu Bußgeldern bis €20M.

Re-Identifikation

Scheinbar anonymisierte Daten können durch KI re-identifiziert werden. Privacy-Risiko.

Unzureichende Pseudonymisierung

Schwache Anonymisierung schützt nicht vor Datenschutz-Verletzungen.

Fehlende DSFA

Hochrisiko-KI ohne Datenschutz-Folgenabschätzung verstößt gegen DSGVO Art. 35.

Unsere KI-Datenschutz Lösungen

Privacy by Design für Ihre KI-Systeme

Privacy by Design

Datenschutz als Kern-Designprinzip von Anfang an integriert.

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Datenschutz-Folgenabschätzung

Strukturierte DSFA nach DSGVO Art. 35 für Hochrisiko-KI.

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Federated Learning

Training auf dezentralen Daten. Rohdaten bleiben lokal, nur Modell-Updates werden geteilt.

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Differential Privacy

Mathematisch bewiesene Anonymisierung durch kontrolliertes Rauschen.

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DSGVO-Compliance in Zahlen

€20M Max. DSGVO-Bußgeld
100% Privacy Compliance
72h Meldepflicht Data Breach
7 Rechte Betroffenenrechte

Datenschutz-Praxis

So schützen Unternehmen Daten in KI

Finance

Federated Learning bei Bank

Fraud Detection trainiert auf lokalen Bank-Daten. Modell lernt ohne zentrale Datenspeicherung.

Healthcare

Differential Privacy bei Healthcare

Diagnose-KI mit DP trainiert. Individuelle Patientendaten nicht re-identifizierbar.

Insurance

DSFA bei Versicherer

Strukturierte Datenschutz-Folgenabschätzung für Schadensprognose-KI nach DSGVO Art. 35.

E-Commerce

Pseudonymisierung bei E-Commerce

Recommendation-Engine arbeitet mit pseudonymisierten User-IDs. Keine Klarnamen in ML-Pipeline.

Unser Datenschutz-Prozess

In 4 Schritten zu DSGVO-konformer KI

01

Privacy Assessment

Analyse Ihrer KI-Systeme auf DSGVO-Risiken und erforderliche Schutzmaßnahmen.

02

DSFA & Rechtsgrundlage

Datenschutz-Folgenabschätzung und Klärung der Rechtsgrundlage (Art. 6 DSGVO).

03

Privacy-Techniken

Implementierung: Federated Learning, Differential Privacy, Pseudonymisierung.

04

Dokumentation & Monitoring

Verzeichnis von Verarbeitungstätigkeiten, Monitoring auf Data Breaches.

Ihre Vorteile mit KI-Datenschutz

DSGVO-Sicherheit

Vermeidung von Bußgeldern bis €20M durch konforme KI.

Nutzervertrauen

Transparenter Umgang mit Daten schafft Vertrauen.

Wettbewerbsvorteil

Privacy als Differenzierungsmerkmal im Markt.

Zukunftssicherheit

Vorbereitet auf kommende Datenschutz-Regulierungen.

Internationale Expansion

DSGVO-Compliance erleichtert EU-weite Skalierung.

Audit-Readiness

Jederzeit bereit für Datenschutzbehörden-Prüfungen.

Privacy-Technologien

Federated Learning Differential Privacy Homomorphic Encryption Secure Multi-Party Computation Pseudonymisierung Anonymisierung k-Anonymity l-Diversity Synthetic Data Privacy-Preserving ML

Häufige Fragen zu KI-Datenschutz

Ja, sobald personenbezogene Daten verarbeitet werden. Das umfasst Training, Inferenz und Monitoring.

Datenschutz wird von Anfang an als Kern-Designprinzip integriert, nicht nachträglich ergänzt. Pflicht nach DSGVO Art. 25.

Ja, wenn Hochrisiko vorliegt: automatisierte Entscheidungen mit Rechtswirkung, großangelegte Verarbeitung sensibler Daten (DSGVO Art. 35).

Training auf dezentralen Daten ohne zentrale Datenspeicherung. Nur Modell-Updates werden aggregiert, Rohdaten bleiben lokal.

Mathematisch bewiesene Anonymisierung durch Rauschen. Garantie dass einzelne Datenpunkte nicht re-identifiziert werden können.

Nicht immer. Pseudonymisierung senkt Risiko, ist aber keine Anonymisierung. Oft zusätzliche Maßnahmen nötig (k-Anonymity, DP).

Bußgelder bis €20M oder 4% des weltweiten Jahresumsatzes (je nachdem was höher ist). Zusätzlich Reputationsschäden.

Kommt drauf an. On-Premise Betrieb (z.B. Llama) ist meist unkritisch. API-Nutzung (OpenAI, Claude) erfordert AV-Vertrag und DSFA.

Privacy Assessment ab 5.000 EUR. DSFA 8.000-15.000 EUR. Privacy-Techniken Implementation 15.000-40.000 EUR.

Verzeichnis von Verarbeitungstätigkeiten (VVT), DSFA-Dokumentation, TOM-Dokumente. Wir unterstützen bei Erstellung.

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