Risiken von Data Clean Rooms – Warum Federated Learning die sicherere Alternative ist

Key Takeaway
Data Clean Rooms (DCRs) sind nicht automatisch sicher; ihre Nutzung birgt erhebliche Risiken, weshalb in vielen datencollaborativen Szenarien Federated Learning-basierte Ansätze vorzuziehen sind.

FTC beleuchtet die Funktionsweise von DCRs

Die FTC hat in ihrem Technology Blog die Funktionsweise von DCRs genauer beleuchtet und kritisiert, dass sie nicht automatisch datenschutzfreundlich sind. DCRs gehören zwar zu alten Konzepten der Datenkollaboration (z. B. für Werbung), sie gewinnen durch den steigenden Bedarf an AI‑gestützter Datenanalyse an Bedeutung.

Risiken von DCRs

• Privatsphäre: Standardkonfigurationen verhindern keine unbefugte Weitergabe.
• Erhöhte Fehlermöglichkeit: Mehr Datenzugriff erhöht die Gefahr von Lecks.
• Fehlkonfiguration: Vollzugriff auf alle Daten ist Standard, was Fehler teuer machen kann.
• Datenbewegung: Trotz Versprechen von „kein Datenverschieben“ erfolgt intern oft Datenbewegung und –kombination.

Schwierigkeiten bei großskaligen Datenaustausch

Für Unternehmen, die großskaliert und regelmäßig Daten mit externen Partnern teilen, sind DCRs schwer handhabbar und führen zu erheblichem Verwaltungsaufwand. Die Einhaltung von Regulierungen (z. B. DSGVO) kann erschwert werden.

Federated Learning als Alternative

Federated Learning ermöglicht verteilte Arbeitslasten ohne zentrale Speicherung der Rohdaten.

• Vorteile: Erhöhte Sicherheit, flexible Skalierbarkeit, geringere Datenbewegung.
• Trade‑Off: Keine direkte Einsicht in rohe Datensätze, kann bei Export von kombinierten Datensätzen weniger geeignet sein.

Die FTC betont die Notwendigkeit, die Eignung von DCRs individuell zu prüfen und warnt vor irreführenden Marketingaussagen. Quelle: integrate.ai Blog – FTC Data Clean Rooms