Seminar / Kurs

DSFA: Datenschutz-Folgenabschätzung nach Art. 35 DSGVO in Köln

Inhalte

  • 1. Wann ist eine DSFA erforderlich? (Schwellenwertanalyse)
    • Die 9 Kriterien des EDSA: Scoring, automatisierte Entscheidungsfindung, Sensible Daten etc.
    • Blacklists & Whitelists: Die Muss-Listen der Aufsichtsbehörden (Art. 35 Abs. 4).
    • Pre-Check: Systematische Prüfung zur Feststellung der DSFA-Pflicht.

  • 2. Methodik und Standards im Vergleich
    • CNIL-Methode: Der französische Ansatz mit Fokus auf Bedrohungsszenarien.
    • BSI-Standard-Datenschutzmodell (SDM): Die deutsche Methode basierend auf Gewährleistungszielen.
    • ISO/IEC 29134: Internationale Leitlinien für die Datenschutz-Folgenabschätzung.

  • 3. Beschreibung der Verarbeitungstätigkeit
    • Datenflüsse: Detaillierte Darstellung der Erhebung, Verarbeitung und Speicherung.
    • Kontext: Einbezug von Empfängern, Drittlandtransfers und eingesetzten Sub-Systemen.
    • Zweckbestimmung: Prüfung der Notwendigkeit und Verhältnismäßigkeit (Art. 35 Abs. 7b).

  • 4. Risikoidentifikation: Bedrohungen für Betroffene
    • Rechte & Freiheiten: Was genau ist das Risiko? (Diskriminierung, Identitätsdiebstahl, Kontrollverlust).
    • Schadensszenarien: Einschätzung von Eintrittswahrscheinlichkeit und Schweregrad des Schadens.
    • Stakeholder-Einbindung: Befragung von Betroffenenvertretern oder Fachabteilungen.

  • 5. Maßnahmen zur Risikominimierung
    • Technische Maßnahmen (TOMs): Verschlüsselung, Anonymisierung, Zugriffskontrolle.
    • Organisatorische Maßnahmen: Schulungen, Richtlinien, Audit-Prozesse.
    • Privacy by Design: Integration von Schutzmechanismen direkt in die Systemarchitektur.

  • 6. Bewertung des Restrisikos
    • Netto-Risiko: Analyse der verbleibenden Gefährdung nach Umsetzung aller Maßnahmen.
    • Akzeptanzkriterien: Ab wann ist ein Restrisiko für das Unternehmen tragbar?
    • Dokumentation: Formale Begründung der Risikoentscheidung für das Management.

  • 7. DSFA für KI-Systeme und der AI Act
    • Besonderheiten: Intransparenz ("Black Box"), Bias und automatisierte Entscheidungen.
    • Synergien: Verknüpfung der DSFA mit der Konformitätsbewertung nach dem AI Act.
    • Monitoring: Erfordernis einer kontinuierlichen Überprüfung dynamischer KI-Modelle.

  • 8. DSFA für Cloud-Services (SaaS/IaaS)
    • Herausforderung: Fehlende Kontrolle über die zugrundeliegende Infrastruktur.
    • Drittlandtransfer: Bewertung von Zugriffen durch Behörden in Nicht-EU-Staaten (TIS).
    • Vertragskontrolle: Prüfung von AVVs und Standardvertragsklauseln als Teil der DSFA.

  • 9. Konsultation der Aufsichtsbehörde (Art. 36)
    • Trigger: Wann ist die Einbindung der Behörde bei hohem Restrisiko zwingend?
    • Ablauf: Vorzulegende Unterlagen, Fristen und mögliche Reaktionen der Behörde.
    • Vermeidungsstrategie: Wie man Projekte so anpasst, dass eine Konsultation entfällt.

  • 10. Praxis-Workshop: "The PIA Lab"
    • Workshop: Durchführung einer DSFA für einen praxisnahen Fall (z.B. KI-Chatbot oder Videoanalyse).
    • Tool-Task: Nutzung von Software-Lösungen wie dem CNIL PIA-Tool oder Excel-Templates.
    • Review-Task: Gegenseitige Prüfung von DSFA-Berichten auf Plausibilität und Vollständigkeit.
    • Final Roadmap: Checklist für die kontinuierliche Fortschreibung (Review-Zyklen).

LernzieleDie Teilnehmenden erlernen die kriteriengeleitete Identifikation von DSFA-pflichtigen Prozessen und deren methodische Durchführung. Ziel ist es, eine vollständige DSFA-Dokumentation inklusive Risikobewertung und Maßnahmenplan zu erstellen, die den Anforderungen der Aufsichtsbehörden entspricht und das Haftungsrisiko bei der Einführung risikoreicher Technologien minimiert.Zielgruppen
  • Datenschutzbeauftragte & Auditoren: Zur Durchführung und Prüfung von DSFA-Berichten.
  • IT-Architekten & KI-Entwickler: Zur frühzeitigen Identifikation technischer Risiken.
  • Compliance- & Risikomanager: Zur Integration der DSFA in das GRC-Framework.
  • Projektleiter für Cloud-Migrationen: Zur Absicherung kritischer Outsourcing-Vorhaben.
  • 1. Wann ist eine DSFA erforderlich? (Schwellenwertanalyse)
    • Die 9 Kriterien des EDSA: Scoring, automatisierte Entscheidungsfindung, Sensible Daten etc.
    • Blacklists & Whitelists: Die Muss-Listen der Aufsich...
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