ML-basierte Klassifizierung von E-Mails für die datenschutzkonforme Löschung und Archivierung
| dc.contributor.author | Kunz,Thomas | |
| dc.contributor.author | Waldmann,Ulrich | |
| dc.contributor.editor | Demmler, Daniel | |
| dc.contributor.editor | Krupka, Daniel | |
| dc.contributor.editor | Federrath, Hannes | |
| dc.date.accessioned | 2022-09-28T17:10:32Z | |
| dc.date.available | 2022-09-28T17:10:32Z | |
| dc.date.issued | 2022 | |
| dc.description.abstract | E-Mails enthalten in der Regel personenbezogene Daten, die den datenschutzrechtlichen Löschvorgaben unterliegen. Eine angemessene Umsetzung der Löschvorgaben stellt jedoch die verantwortlichen Unternehmen vor eine große Herausforderung, zumal nach Erfüllung des Verarbeitungszwecks oftmals unterschiedliche (spezial-)rechtliche Aufbewahrungspflichten einer sofortigen Löschung entgegenstehen. Für die Einhaltung von Lösch- und Aufbewahrungspflichten ist es zunächst erforderlich, E-Mails, die diesen Verpflichtungen unterliegen (z.B. Rechnungen) zu identifizieren. Dieser Beitrag untersucht, inwieweit E-Mails mithilfe von maschinellem Lernen (ML) klassifiziert werden können. Für auf diese Weise klassifizierte E-Mails kann im nächsten Schritt entschieden werden, ob sie gemäß den Anforderungen der Datenschutz-Grundverordnung (DSGVO) gelöscht oder gemäß gesetzlicher Aufbewahrungsfristen länger aufbewahrt und archiviert werden müssen. Der Beitrag beschreibt zudem die Entwicklung eines Proof-of-Concept in Form eines Add-ons für Microsoft Outlook, das Nutzern erlaubt, die in ihren Postfächern enthaltenen E-Mails zu klassifizieren. | de |
| dc.identifier.doi | 10.18420/inf2022_48 | |
| dc.identifier.isbn | 978-3-88579-720-3 | |
| dc.identifier.pissn | 1617-5468 | |
| dc.identifier.uri | https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/39548 | |
| dc.language.iso | de | |
| dc.publisher | Gesellschaft für Informatik, Bonn | |
| dc.relation.ispartof | INFORMATIK 2022 | |
| dc.relation.ispartofseries | Lecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-326 | |
| dc.subject | DSGVO | |
| dc.subject | Löschpflicht | |
| dc.subject | Aufbewahrungsfrist | |
| dc.subject | ||
| dc.subject | Machine Learning | |
| dc.subject | Klassifikation | |
| dc.subject | AdaBoost | |
| dc.subject | Naive Bayes | |
| dc.subject | Random Forest | |
| dc.title | ML-basierte Klassifizierung von E-Mails für die datenschutzkonforme Löschung und Archivierung | de |
| gi.citation.endPage | 600 | |
| gi.citation.startPage | 589 | |
| gi.conference.date | 26.-30. September 2022 | |
| gi.conference.location | Hamburg | |
| gi.conference.sessiontitle | Recht und Technik: Datenschutz im Diskurs (RuT) |
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