Projekte

Was darf freigegeben werden? Drei laufende Projekte, eine Mitwirkung und eine Auswahl abgeschlossener Arbeiten seit 2006.

Laufend

leitung und mitarbeit
  1. 2023 bis 2027

    Datenschutzwahrende Verfahren für Ereignis- und Längsschnittdaten

    SNF und Innosuisse, Bridge Discovery, Grant 211751 · Projektleitung · Berner Fachhochschule BFH (Murat Sariyar) · CHF 710 208

    Bewegungsdaten, Lebensverlaufsdaten und Gesundheitsdaten verraten Personen durch die Abfolge dessen, was geschehen ist; Namen zu entfernen genügt nicht. Das Projekt entwickelt Methoden und offene Software, um solche Längsschnittdaten zu anonymisieren oder synthetisch zu erzeugen und das verbleibende Risiko zu messen. Drei Stossrichtungen laufen parallel, das Maskieren von Geolokations- und Bewegungsdaten, der Schutz von Ereignisdaten mit zeitlich veränderlichen Merkmalen und neue Risikomasse jenseits der k-Anonymität. Die Verfahren werden an realen Daten wie dem Schweizer TREE-Panel erprobt und in den R-Paketen sdcMicro, simPop und riskutility veröffentlicht. Aus dem Projekt ist SwissAnon hervorgegangen.

    Grant auf data.snf.ch · Projektseite bei SwissAnon

    Von Ereignisdaten zu teilbaren Daten: Bewegungsdaten, Lebensverläufe und Gesundheitsdaten identifizieren Personen durch die Abfolge der Ereignisse, dann Maskierung von Ortsdaten, Schutz von Ereignisverläufen, Risikomasse jenseits der k-Anonymität, dann Anonymisierte oder synthetische Längsschnittdaten mit gemessenem Restrisiko, dann Offene Software (sdcMicro, simPop, riskutility), erprobt am TREE-Panel DatenBewegungsdaten, Lebensverläufe und Gesundheitsdatenidentifizieren Personen durch die Abfolge der EreignisseVerfahrenMaskierung von Ortsdaten, Schutz von Ereignisverläufen,Risikomasse jenseits der k-AnonymitätErgebnisAnonymisierte oder synthetische Längsschnittdaten mitgemessenem RestrisikoNutzenOffene Software (sdcMicro, simPop, riskutility), erprobt amTREE-Panel
    Von Ereignisdaten zu teilbaren Daten
  2. 2026 bis 2028

    Datenschutzkonformes Teilen der synthetischen Population der SBB

    SBB Forschungsfonds · Projektleitung · SBB Verkehrsplanung, Bundesamt für Statistik als Liaison

    Die synthetische Population der SBB bildet rund neun Millionen Personen, vier Millionen Haushalte und 700 000 Betriebe georeferenziert ab und ist eine zentrale Grundlage der Verkehrsplanung. Weil sie auf vertraulichen Registerdaten des Bundesamts für Statistik beruht, darf sie bisher kaum geteilt werden, nicht einmal zwischen Abteilungen. Das Projekt entwickelt eine haushaltsbewusste Anonymisierung der registerbasierten Variablen, schützt die Wohnkoordinaten und ergänzt eine formale Bewertung des Offenlegungsrisikos, damit SBB und BFS entscheiden können, welche Fassung in welcher Auflösung freigegeben werden kann. Es baut auf einer Bachelorarbeit von 2025 für den Kanton Tessin auf.

    Projektseite bei SwissAnon

    Eine synthetische Population teilen, ohne die Register preiszugeben: Synthetische Population: 9 Millionen Personen, 4 Millionen Haushalte, 700 000 Betriebe mit Koordinaten, dann Haushaltsbewusste Anonymisierung der Registervariablen, geschützte Wohnkoordinaten, dann Formale Bewertung des Offenlegungsrisikos je Fassung und Auflösung, dann SBB und Bundesamt für Statistik entscheiden, was freigegeben wird DatenSynthetische Population: 9 Millionen Personen, 4 MillionenHaushalte, 700 000 Betriebe mit KoordinatenVerfahrenHaushaltsbewusste Anonymisierung der Registervariablen,geschützte WohnkoordinatenErgebnisFormale Bewertung des Offenlegungsrisikos je Fassung undAuflösungNutzenSBB und Bundesamt für Statistik entscheiden, was freigegebenwird
    Eine synthetische Population teilen, ohne die Register preiszugeben
  3. 2026

    Risikobasierte Anonymisierung und Pseudonymisierung für Nestlé Schweiz

    Dienstleistungsvertrag mit der Société des Produits Nestlé SA · Projektleitung, mit Roman Müller und Oscar Thees · Nestlé Schweiz

    Nestlé Schweiz wertet Daten aus internen Studien aus, die einzelne Personen betreffen, und will dies datenschutzkonform tun. Das Projekt misst, wie leicht Personen in solchen Daten wiedererkannt werden könnten, legt mit Nestlé akzeptable Risikoschwellen fest und wendet Anonymisierung an, oder optimierte Pseudonymisierung, wo der Nutzen es verlangt, damit die Daten brauchbar bleiben. Die Bewertung umfasst neben der k-Anonymität auch Identitäts-, Attribut- und Inferenzrisiken.

    Projektseite bei SwissAnon

    Risikobasierte Anonymisierung in der Praxis: Personenbezogene Daten aus internen Studien, dann Re-Identifikationsrisiko: k-Anonymität, Identitäts-, Attribut- und Inferenzoffenlegung, dann Vereinbarte Risikoschwellen, Anonymisierung oder optimierte Pseudonymisierung, dann Analysen im Rahmen des Datenschutzrechts, Daten bleiben nützlich DatenPersonenbezogene Daten aus internen StudienVerfahrenRe-Identifikationsrisiko: k-Anonymität, Identitäts-,Attribut- und InferenzoffenlegungErgebnisVereinbarte Risikoschwellen, Anonymisierung oder optimiertePseudonymisierungNutzenAnalysen im Rahmen des Datenschutzrechts, Daten bleibennützlich
    Risikobasierte Anonymisierung in der Praxis
  4. 2025 bis 2029

    Erkennung von Epidemiequellen in Kontaktnetzwerken, von der Theorie zur Praxis

    SNF Projektförderung, Grant 228527, Leitung Martin Sterchi (FHNW) · Mitgesuchsteller · FHNW Hochschule für Wirtschaft · CHF 391 938

    Wo hat ein Ausbruch begonnen? Das Projekt bringt Methoden zur Lokalisierung der Quelle einer Epidemie in Kontaktnetzwerken von der Theorie in die Praxis, mit Statistik für unsichere und unvollständige Netzwerkdaten.

    Grant auf data.snf.ch

    Wo begann ein Ausbruch? Kontaktnetzwerke, unsicher und unvollständig, dann Quellensuche: Statistik zur Lokalisierung des Ursprungs einer Epidemie, dann Verfahren, die auf realen Netzwerkdaten funktionieren, von der Theorie zur Praxis DatenKontaktnetzwerke, unsicher und unvollständigVerfahrenQuellensuche: Statistik zur Lokalisierung des Ursprungseiner EpidemieErgebnisVerfahren, die auf realen Netzwerkdaten funktionieren, vonder Theorie zur Praxis
    Wo begann ein Ausbruch?

Abgeschlossen

auswahl seit 2006

Eine Auswahl. Die vollständige Liste der Projekte und Aufträge steht im CV.

  1. 2021 bis 2022

    Anonymisierung von Zensusdaten und Schulung in Statistical Disclosure Control

    Weltbank · Berater · Weltbank

    Anonymisierung von Zensus-Mikrodaten und Kurse zu Statistical Disclosure Control für statistische Ämter.

  2. 2021

    Anonymisierung von Daten für die Inter-American Development Bank

    Inter-American Development Bank · Berater · Inter-American Development Bank

    Anonymisierung von Erhebungsdaten für die Freigabe.

  3. 2021

    Anonymisierung von Smart-Meter-Daten

    EnerSuisse · Projektleitung · EnerSuisse

    Verfahren, um Stromverbrauchsreihen zu teilen, ohne Haushalte preiszugeben.

  4. 2020 bis 2022

    Fellowship der Digitalisierungsinitiative des Kantons Zürich zur Anonymisierung

    Kanton Zürich · Fellow · ZHAW

    Zwei Jahre Arbeit an Anonymisierungsmethoden und Werkzeugen für Verwaltung und Forschungsdaten.

  5. 2020 bis 2021

    Bessere De-Identifikation durch statistische Anonymisierung für Gesundheitsdaten aus Malawi

    ESTHER Schweiz · Projektleitung · Malawi Epidemiology and Intervention Research Unit

    Startförderung und Workshop zur Anonymisierung von Surveillance-Daten der Bevölkerungsgesundheit.

  6. 2020

    Anonymisierung von SBB-Bewegungsdaten

    SBB · Projektleitung · SBB

    Erste Studie zum Schutz von Trajektoriendaten von Bahnreisenden.

  7. 2020

    Anonymisierung von Trajektoriendaten

    Swisscom · Projektleitung · Swisscom

    Geo-Maskierung von Bewegungsdaten aus dem Mobilfunknetz.

  8. 2019

    Anonymisierung von Krankenversicherungsdaten

    Helsana Gesundheitswissenschaften · Projektleitung · Helsana

    Risikobewertung und Anonymisierung von Abrechnungsdaten für die Forschung.

  9. 2016

    Neugestaltung der grafischen Oberfläche von sdcMicro

    Weltbank · Berater · Weltbank

    Aus der Oberfläche wurde sdcApp, das Klick-Frontend von sdcMicro, mit dem statistische Ämter Mikrodaten anonymisieren.

    sdcMicro auf CRAN

  10. 2015 bis 2016

    Methoden und Werkzeuge für synthetische Populationen und synthetische Daten für Mikrosimulation

    Weltbank · Berater · Weltbank

    Zwei Aufträge, aus denen die Methoden und das Paket simPop für synthetische Populationen aus Erhebungs- und Zensusdaten hervorgingen, genutzt für Mikrosimulation und für das Teilen von Daten, die nicht roh freigegeben werden können.

    simPop-Artikel

  11. 2015

    Skills-Gap-Erhebung in Nigeria

    UNIDO · Berater · UNIDO

    Erhebungsdesign, Gewichtung und Auswertung der Skills-Gap-Erhebung für UNIDO in Nigeria.

  12. 2014 bis 2015

    Bessere Qualität von Haushaltsausgabendaten und verlässlichere Armuts- und Ungleichheitsmasse

    Weltbank · Berater · Weltbank

    Erkennung und Behandlung von Fehlern, Ausreissern und fehlenden Werten in Haushaltsausgabenerhebungen, damit Armuts- und Ungleichheitsmasse auf sauberen Daten beruhen.

  13. 2009 bis 2018

    Drei Projekte mit UNIDO: Datenaufbereitung, R in der Statistikabteilung, Energiestatistik

    UNIDO · Berater · UNIDO

    Aufbereitung und Imputation von Industriestatistiken, die Einführung von R in der Statistikabteilung und Methoden für die Energiestatistik.

  14. 2008 bis 2013

    Statistical Disclosure Control für die OECD und das International Household Survey Network

    OECD, IHSN · Berater · OECD, IHSN

    Projekte zu Disclosure Control, die sdcMicro und seine Dokumentation für statistische Ämter geprägt haben.

    sdcMicro beim IHSN

  15. 2006 bis 2016

    Werkzeuge und Public-Use-Files für Statistical Disclosure Control im Europäischen Statistischen System

    Eurostat und Europäische Kommission · Forscher und Projektleiter · Statistik Austria und Partner des ESSnet zu SDC

    Eine Reihe von Aufträgen, vom Centre of Excellence in Statistical Disclosure Control (2006) und dem ESSnet zu SDC (2008 bis 2011) über Public-Use-Files für EU-SILC und die Arbeitskräfteerhebung (2014 bis 2015) bis zu Werkzeugen für Disclosure Control (2016). Das Projekt AMELI im 7. Rahmenprogramm (2008 bis 2011) entwickelte robuste Indikatoren für Armut und soziale Ausgrenzung.