Datenanonymisierung bei der Fahrzeug-Funktionsentwicklung

Die Partner AVL, FZI und Fraunhofer IOSB haben gemeinsam die Anforderungen an den Datenschutz im Kontext des autonomen Fahrens und der vernetzen Infrastruktur analysiert. Dabei wurden geeignete Anonymisierungsansätze erarbeitet und demonstriert. Der dabei untersuchte Anwendungsfall umfasste alle relevanten Formen der Datenverwendung, von der Datenspeicherung zur Weiterentwicklung eigener (Fahr-zeug-)Systeme, die Unterstützung der Entwicklung durch Ermöglichung des Datenaustauschs zwischen Entitäten, bis hin zur nachgelagerten Auswertung von Daten, beispielsweise bei Fehlverhalten oder Unfällen.

Für die Arbeiten im Anwendungsfall wurden Daten aus dem Förderprojekt KIsSME genutzt. Alle erkennbaren Beteiligten darin haben der Veröffentlichung der Rohdaten schriftlich zugestimmt.
Zu Beginn des Vorhabens wurde eine Übersicht über sämtliche, potenziell datenschutzrelevanten Sensor-, Verarbeitungs- und Kommunikationsdaten geschaffen, wie sie bei der Entwicklung von autonomen Fahrzeugsystemen sowie beim Aufbau von intelligenter und vernetzter Infrastruktur vorkommen. Hierbei wurde explizit auch die Weiterentwicklung von Sensorsystemen – beispielsweise LiDAR und Radar mit immer feinerer Auflösung – mitberücksichtigt. Dabei wurden alle Schritte des Produktentwicklungsprozesses betrachtet, insbesondere die Datenerhebung in frühen Entwicklungsphasen zur Gewinnung von Trainingsdaten bis hin zur Validierung der Umfelderfassung für den Serieneinsatz.

Im Ergebnis konnten dabei Anonymisierungslösungen aus diesem Anwendungsfeld erarbeitet und dargestellt werden. Dies erfolgte sowohl für den Außenbereich als auch für den Innenbereich des Fahrzeugs mit den unterschiedlichen Anforderungen und Interaktionsformen, ohne sicherheitskritische Einschränkungen eingehen zu müssen.