LinkedIn missbraucht Nutzerdaten für Facebook-Werbung

Microsofts Karrierenetzwerk LinkedIn hat E-Mail-Adressen von 18 Millionen Nicht-Mitgliedern für das Schalten von Facebook-Anzeigen missbraucht. [...]

Harte Konsequenzen muss LinkedIn aufgrund der Datenschutzverstösse nicht fürchten. (c) Linkedin

LinkedIn ist bekannt für seine aggressive Nutzer-Akquise. So genügt etwa in der App ein falscher Tipp, um das gesamte Adressbuch mit Einladungen zu Microsofts Karrierenetzwerk zu bespammen. Das ist aber noch lange nicht das Ende der Fahnenstange, was die Nutzergenerierung von LinkedIn anbelangt. Wie aus einem aktuellen Bericht der irischen Datenschutzkommission hervorgeht, hat das Netzwerk die E-Mail-Adressen von 18 Millionen Nicht-Mitgliedern für gezielte Werbeschaltungen auf Facebook missbraucht.

Der Datenschutzverstoss sei im Zuge eines Audits aufgedeckt worden, wie das Portal TechCrunch berichtet. Um seine Nutzerbasis zu erweitern, habe LinkedIn die Hash-E-Mail-Adressen der Nicht-LinkedIn-Mitglieder genutzt, um diese Personen mit Anzeigen auf Facebook anzusteuern. Laut der Datenschutzkommission habe man sich mit LinkedIn einvernehmlich geeinigt, die unlauteren Praktiken hat das Karrierenetzwerk inzwischen eingestellt.

LinkedIn: Algorithmen verarbeiten auch Daten von Nicht-Mitgliedern

Im Rahmen einer zweiten Untersuchung wurde zudem analysiert, ob LinkedIn allgemein angemessen mit den Daten von Nicht-Mitgliedern umgeht. Das Ergebnis zeigt hier auf, dass die Microsoft-Tochter auch bei Nicht-Mitgliedern dieselben Algorithmen zur Berechnung von Kontaktvorschlägen einsetzt wie bei LinkedIn-Nutzern. Auch diese missbräuchliche Datenverarbeitung habe man inzwischen gestoppt und die vor dem Mai 2018 erhobenen Datensätze vernichtet.

Harte Konsequenzen muss LinkedIn aufgrund der Datenschutzverstösse indessen nicht fürchten, da beide Vorfälle noch vor Inkrafttreten der DSGVO stattgefunden haben. In einem Statement gegenüber TechCrunch entschuldigt sich LinkedIn für den Datenmissbrauch und bekräftigt, man habe Massnahmen ergriffen, um solche Vorfälle in Zukunft zu vermeiden.


Mehr Artikel

News

Große Sprachmodelle und Data Security: Sicherheitsfragen rund um LLMs

Bei der Entwicklung von Strategien zur Verbesserung der Datensicherheit in KI-Workloads ist es entscheidend, die Perspektive zu ändern und KI als eine Person zu betrachten, die anfällig für Social-Engineering-Angriffe ist. Diese Analogie kann Unternehmen helfen, die Schwachstellen und Bedrohungen, denen KI-Systeme ausgesetzt sind, besser zu verstehen und robustere Sicherheitsmaßnahmen zu entwickeln. […]

Be the first to comment

Leave a Reply

Your email address will not be published.


*