Ausgangslage
Der Anonymizer entstand im Kontext meiner Bachelorarbeit zur automatischen Maskierung personenbezogener Daten in Texten.
Das Problem ist nicht nur die reine Erkennung sensibler Daten, sondern auch die nachvollziehbare Verarbeitung und sichere Maskierung in einem reproduzierbaren Ablauf.
Umsetzung
Die Anwendung kombiniert regelbasierte Verarbeitung mit strukturierten Verarbeitungsschritten. Ziel war eine Pipeline, die Eingabetexte analysiert, relevante Stellen erkennt und diese anschließend maskiert oder pseudonymisiert.
Wichtig war dabei eine klare Trennung zwischen Eingabe, Erkennung, Verarbeitung und Ausgabe, damit einzelne Teile der Pipeline ausgetauscht oder erweitert werden können.
Ergebnis
Die Arbeit wurde mit der Note 1,0 abgeschlossen.
Der praktische Nutzen liegt vor allem in der nachvollziehbaren Vorverarbeitung sensibler Inhalte und in der Möglichkeit, datenschutzrelevante Textstellen systematisch zu behandeln.
