Regulierung · 29. September 2026

Handreichung Anonymisierung: Was der IT-Planungsrat jetzt von Behörden verlangt

Das Kompetenzteam Datenschutz im Schwerpunktthema Datennutzung des IT-Planungsrats hat seine Handreichung Anonymisierung überarbeitet. Die Fassung trägt den Stand 11. September 2026 und berücksichtigt die Leitlinien 02/2026 des Europäischen Datenschutzausschusses (EDSA) zur Anonymisierung. Der EDSA hat diese Leitlinien am 7. Juli 2026 veröffentlicht, sie lösen die bisherige Stellungnahme 05/2014 der Artikel-29-Gruppe ab. Die öffentliche Konsultation läuft bis zum 30. Oktober 2026. Danach ist eine weitere Anpassung der Handreichung zu erwarten.

Für IT, Datenschutz und Projektleitung in Bund, Ländern und Kommunen ist das der aktuelle Arbeitsstand. An ihm müssen sich Anonymisierungsvorhaben messen lassen, bei KI-Projekten ebenso wie bei Testdaten, Statistik oder Open Data.

Was sich ändert

Die Handreichung fasst die wesentlichen Konkretisierungen aus den EDSA-Leitlinien so zusammen:

1. Auftragsverarbeitung anonymisiert nicht. Wer Daten an einen Auftragsverarbeiter gibt, macht sie dadurch nicht anonym. Die Identifizierbarkeit ist in der Regel aus Sicht des Verantwortlichen zu beurteilen.
2. Festes Prüfraster. Anonymität setzt drei Bedingungen gleichzeitig voraus: Einzelne Datensätze lassen sich nicht isolieren, Datensätze lassen sich nicht derselben Person zuordnen, und Merkmale einer Person lassen sich nicht mit hinreichender Sicherheit erschließen. Vorab ist festzulegen und zu begründen, ob kontextbezogen (nach den Möglichkeiten der jeweiligen Stelle) oder vereinfacht (am Datenbestand selbst) geprüft wird.
3. TOM allein reichen nicht. Filter, Verschlüsselung und andere technisch-organisatorische Maßnahmen senken das Risiko einer Re-Identifizierung. Anonymität begründen sie für sich genommen nicht. Ein rein vertragliches Verbot der Re-Identifizierung genügt ebenfalls nicht.
4. Synthetische Daten und KI-Modelle sind nicht automatisch anonym. Zu prüfen ist unter anderem, ob sich feststellen lässt, dass eine Person im Trainingsdatensatz enthalten war. Schon diese Information kann bedeutsam sein.
5. Doppelte Dokumentation. Zu dokumentieren sind der Anonymisierungsprozess und die Wirksamkeitsprüfung einschließlich der durchgeführten Tests.
6. Maßstab. Das Restrisiko einer Re-Identifizierung muss in der Praxis unbedeutend sein. Absolute Unmöglichkeit wird nicht verlangt. Auch aggregierte Werte können personenbezogen bleiben, wenn sie Aussagen über Einzelne oder sehr kleine Gruppen zulassen.

Die Handreichung stützt sich außerdem auf die jüngere Rechtsprechung des EuGH zum relativen Personenbezug, insbesondere auf das Urteil vom 4. September 2025 (C-413/23 P).

Was das für Behördenvorhaben bedeutet

KI-Training und KI-Betrieb. Wer Trainings-, Validierungs- oder Ausgabedaten als anonym behandelt, braucht eine dokumentierte Prüfung nach den drei Kriterien. Der Hinweis auf Maskierung oder Pseudonymisierung reicht nicht. Pseudonymisierte Daten bleiben personenbezogen, solange Zusatzwissen eine Zuordnung erlaubt.

Beschaffung und Verträge. Die Formulierung, ein Dienstleister erhalte „nur anonymisierte Daten“, trägt nicht, wenn er als Auftragsverarbeiter tätig ist. Vertragsmuster und AV-Vereinbarungen sollten das berücksichtigen.

Open Data und Statistik. Vor jeder Veröffentlichung ist auch die Sicht der Empfänger zu prüfen. Was intern als ausreichend aggregiert gilt, kann mit öffentlich verfügbarem Zusatzwissen wieder auf Personen zurückführbar sein.

Nachweis. Ohne dokumentierte Wirksamkeitstests ist die Aussage „anonymisiert“ angreifbar, gegenüber der Innenrevision ebenso wie gegenüber der Aufsichtsbehörde.

Was das für Testdaten bedeutet

Besonders deutlich trifft das Prüfraster die Testdatenbereitstellung. Viele Verwaltungen kopieren für Integrations-, Last- oder Abnahmetests Produktivdaten in Testsysteme und maskieren dabei Namen, Adressen oder Kennungen. Nach der Handreichung genügt das nur, wenn der maskierte Bestand alle drei Kriterien erfüllt und die Prüfung dokumentiert ist. Gerade Testdaten bleiben oft verknüpfbar, weil Schlüssel, Belegnummern oder Zeitstempel erhalten werden, damit die Tests fachlich funktionieren.

Hinzu kommt: Testsysteme werden häufig von externen Dienstleistern betreut. Dass dort „nur maskierte Daten“ liegen, macht sie nach der Handreichung nicht anonym, wenn der Dienstleister Auftragsverarbeiter ist.

Wer derzeit eine SAP-S/4HANA-Migration vorbereitet, sollte das in sein Testdatenkonzept aufnehmen. Welche Fragen sich dabei nach dem Ende von SAP TDMS stellen, haben wir im Beitrag Testdaten nach SAP TDMS: Was Behörden bei der S/4HANA-Migration klären müssen beschrieben.

Was jetzt zu tun ist

1. Handreichung und EDSA-Leitlinien 02/2026 nebeneinander lesen und interne Leitlinien, Checklisten und Verarbeitungsverzeichnisse daran ausrichten.
2. Alle Vorhaben erfassen, in denen Daten als anonym gelten: KI-Training, synthetische Daten, Testdaten, Open-Data-Freigaben, Weitergaben an Forschung oder Statistik.
3. Je Vorhaben den Prüfansatz festlegen, begründen und die drei Kriterien dokumentieren.
4. Wirksamkeitstests planen, durchführen und die Ergebnisse aufbewahren. Bei Änderungen an Daten oder Technik die Prüfung wiederholen.
5. Vertrags- und AV-Muster überprüfen.
6. Nach dem Ende der Konsultation am 30. Oktober 2026 die endgültige Fassung der EDSA-Leitlinien und die fortgeschriebene Handreichung abgleichen.

Die Handreichung gibt der Verwaltung damit ein nachvollziehbares Prüfverfahren an die Hand, wo bisher oft nur eine Einschätzung stand. Sie ersetzt nicht die Prüfung im Einzelfall gemeinsam mit der oder dem Datenschutzbeauftragten.