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ML-basierte Klassifizierung von E-Mails für die datenschutzkonforme Löschung und Archivierung

Kurzanzeige
dc.contributor.authorKunz,Thomas
dc.contributor.authorWaldmann,Ulrich
dc.contributor.editorDemmler, Daniel
dc.contributor.editorKrupka, Daniel
dc.contributor.editorFederrath, Hannes
dc.date.accessioned2022-09-28T17:10:32Z
dc.date.available2022-09-28T17:10:32Z
dc.date.issued2022
dc.description.abstractE-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.doi10.18420/inf2022_48
dc.identifier.isbn978-3-88579-720-3
dc.identifier.pissn1617-5468
dc.identifier.urihttps://dl.gi.de/handle/20.500.12116/39548
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik, Bonn
dc.relation.ispartofINFORMATIK 2022
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-326
dc.subjectDSGVO
dc.subjectLöschpflicht
dc.subjectAufbewahrungsfrist
dc.subjectE-Mail
dc.subjectMachine Learning
dc.subjectKlassifikation
dc.subjectAdaBoost
dc.subjectNaive Bayes
dc.subjectRandom Forest
dc.titleML-basierte Klassifizierung von E-Mails für die datenschutzkonforme Löschung und Archivierungde
gi.citation.endPage600
gi.citation.startPage589
gi.conference.date26.-30. September 2022
gi.conference.locationHamburg
gi.conference.sessiontitleRecht und Technik: Datenschutz im Diskurs (RuT)

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