Wie kannst du mit KI arbeiten, ohne dabei Datenschutzrichtlinien zu verletzen? In diesem Snip lernst du, wie du mit Hilfe von n8n und Anonymator personenbezogene Daten automatisch pseudonymisierst, bevor sie an ein KI-Modell gesendet werden. So schützt du sensible Informationen effektiv – ganz ohne manuelles Eingreifen.
Ergebnis: Wenn du diesen Snip umsetzt, hast du einen funktionierenden Workflow mit n8n erstellt, der personenbezogene Daten automatisch pseudonymisiert, an eine KI sendet und anschließend wieder entschlüsselt – DSGVO-konform und sicher.
- Registrierung:
- Registriere dich bei https://anonymator.ai und wähle einen Plan (es gibt auch einen kostenlosen).
- Sichere deinen API-Key, den du später im Workflow brauchst.
- Aufbau des n8n Workflows:
- Starte mit einem “Webhook Trigger” oder “Chat Trigger”.
- Füge einen HTTP Request Node hinzu, der die Nachricht an den Anonymator sendet.
- Verwende den Endpunkt zur Pseudonymisierung und speichere die Secret-ID für den späteren Rückbau.
- ChatGPT Node konfigurieren:
- Erstelle einen Node mit deinem OpenAI API-Key.
- Verwende ein kompaktes Modell (z. B. gpt-3.5-turbo) mit dem User-Prompt: “Your input contains placeholders for private data (e.g. {{first_name}}, {{company}}). Do not change, invent, or reformat any placeholder.”
- Rückführung der Daten:
- Füge einen weiteren HTTP Request Node hinzu, um die Secret-ID an den Anonymator zu senden.
- Der Dienst ersetzt die Platzhalter wieder mit den ursprünglichen personenbezogenen Daten.
- Ausgabe:
- Die finale Nachricht ist datenschutzkonform verarbeitet und enthält wieder die echten Daten.
- Verständnis von Pseudonymisierung vs. Anonymisierung
- Erstellung eines sicheren, automatisierten Workflows mit n8n
- Verwendung von Anonymator zum DSGVO-konformen Schutz sensibler Daten
- Integration von OpenAI ohne Risiko für personenbezogene Informationen
- Automatisiertes Erstellen von Kundenservice-Antworten ohne Weitergabe sensibler Kundendaten an externe KI-Server.
- Pseudonymisierte Analyse von Mitarbeiterdaten für HR-Reports unter Einhaltung des Datenschutzes.
- Datenschutzkonforme Verarbeitung von Umfrage- oder Feedback-Daten vor KI-gestützter Auswertung.
- Generierung personalisierter E-Mail-Antworten ohne Risiko der Offenlegung personenbezogener Informationen im Marketing.
- Automatisierte Verarbeitung und Beantwortung von Support-Tickets mit anonymisierten Nutzerinformationen.
