Data er i dag mere værdifuldt end nogensinde før. Det driver beslutninger, produktudvikling, kundeoplevelser og forretningsstrategier. For mange virksomheder er adgangen til præcise og rettidige data selve fundamentet for vækst og innovation.
Men jo mere data vi indsamler, jo større bliver ansvaret. Især når det gælder følsomme oplysninger såsom kundedata, økonomiske transaktioner eller sundhedsinformationer. Disse data skal ikke bare opbevares sikkert – de skal også behandles med respekt for privatliv og i overensstemmelse med lovgivningen.
Samtidig øges kravene til compliance. Lovgivninger som GDPR, NIS2 og internationale standarder som ISO 27001 stiller skærpede krav til, hvordan data må bruges og deles, mens virksomheder skal sikre at det ikke går ud over innovation eller effektivitet.
Det er netop i dette krydsfelt – mellem datadrevet vækst og behovet for sikkerhed og fortrolighed – at privacy-enhancing computation (PEC) træder frem som en banebrydende løsning.
Hvad er privacy-enhancing computation?
Privacy-enhancing computation er en samling af kryptografiske og teknologiske metoder, som gør det muligt at behandle data uden at afsløre dem. Data kan være krypteret, men stadig anvendt til analyser, AI eller maskinlæring.
Det adskiller sig fra traditionelle metoder ved ikke at flytte eller kopiere rå data. I stedet bruges avancerede teknikker, så databehandling kan ske:
-
På krypteret data (homomorphic encryption)
-
Sammensatte modeller, hvor datadeling sker uden synlig adgang (secure multi-party computation)
-
Split computing, hvor data behandles i flere zoner uden at kombineres (f.eks. via Intel SGX, Azure Confidential Computing)
Kort sagt: Du opnår indsigt og udnytter dataens potentiale uden at lade uvedkommende se det.
Hvorfor er privacy-enhancing computation vigtigt for din virksomhed?
For B2B-virksomheder er håndteringen af følsomme data ikke bare en teknisk udfordring – det er en strategisk nødvendighed. Uanset om I opererer i sundhed, finans, industri eller tech, har I sandsynligvis adgang til data, som er:
-
Personhenførbare (navne, adresser, CPR-numre)
-
Forretningskritiske (priser, forecasts, kundeoplysninger)
-
Underlagt regulering (GDPR, NIS2, ISO 27001)
Samtidig er kravet om datadrevet innovation kun stigende. I skal kunne udvikle AI-løsninger, optimere processer og samarbejde med partnere uden at risikere brud på datasikkerheden.
Her gør privacy-enhancing computation en konkret forskel. Den gør det muligt at:
Analysere følsomme data – uden at flytte dem
I behøver ikke længere centralisere eller eksportere data til et fælles miljø. Med PEC kan behandlingen ske lokalt, krypteret og sikkert – og stadig give jer de samme indsigter.
Samarbejde med partnere – uden at dele rå data
Vil I sammenligne nøgletal, dele AI-modeller eller samarbejde på tværs af organisationer? PEC gør det muligt at samarbejde uden at give adgang til hele datasættet.
Anvende avanceret AI og machine learning
Selv følsomme data kan anvendes til AI-modeller, når PEC bruges korrekt. Det fjerner behovet for data-anonymisering, som ofte forringer kvaliteten og gør det muligt at udnytte datas fulde potentiale.
Sikre compliance og datasuverænitet
I kan dokumentere, at data aldrig er blevet tilgået af uvedkommende, og at alle behandlinger er foregået i overensstemmelse med gældende lovgivning. Det er afgørende i audits, ved regulatorisk tilsyn eller samarbejde med offentlige instanser.
Hvordan virker privacy-enhancing computation i praksis?
Privacy-enhancing computation (PEC) lyder måske som en niche-teknologi, men de bagvedliggende principper er overraskende intuitive. Det handler om at bevare dataprivatliv under selve behandlingen – altså ikke kun ved lagring eller transmission. I praksis sker det gennem tre centrale teknologier:
Homomorphic Encryption – Beregn direkte på krypterede data
Med homomorphic encryption kan du foretage matematiske beregninger på data, uden at dekryptere dem. Forestil dig, at du sender krypterede tal til en server. Serveren laver fx en sum eller gennemsnitsberegning uden nogensinde at kende tallene. Resultatet er stadig krypteret, og kun du (eller en autoriseret part) kan dekryptere det. Dette muliggør:
-
Analyse af følsomme kundedata i cloud-miljøer
-
Brug af AI-modeller på sensitive data uden risiko for læk
-
Outsourcing af databehandling uden at outsource datasikkerhed
Eksempel: Et hospital vil analysere patientdata i en cloudbaseret AI-model uden at kompromittere privatliv. Med homomorphic encryption kan det lade sig gøre, uden at nogen ser indholdet.
Secure Multi-Party Computation (SMPC) – Samarbejd uden at dele data
SMPC er ideelt til samarbejde mellem to eller flere parter, som ønsker at analysere data sammen, men uden at dele hele datasættet med hinanden. Hver deltager har kun adgang til en del af dataen eller inputtet og modtager kun det færdige output. Fordele ved SMPC:
-
Undgå at centralisere følsom data fra flere virksomheder
-
Udfør fælles beregninger uden datadeling
-
Gør benchmarking og audits mere sikre
Eksempel: To banker ønsker at sammenligne risikoprofiler for bedre samarbejde, men må ikke udveksle kundedata. Med SMPC kan de beregne gennemsnit og trends uden at afsløre de underliggende oplysninger.
Confidential Computing – Sikkerhed via hardware
Hvor homomorphic encryption og SMPC er softwarebaserede metoder, er confidential computing en hardware-understøttet løsning. Den fungerer ved at oprette en “Trusted Execution Environment” (TEE), hvor data behandles isoleret fra resten af systemet. Selv administratorer eller cloud-udbydere har ikke adgang. Nøglefunktioner:
-
Dataen er kun tilgængelig inde i det sikre miljø under behandling
-
Beskytter mod insider-trusler og root access-angreb
-
Sikrer, at intet kan lækkes via hukommelse eller processer
Typiske platforme inkluderer Intel SGX, AMD SEV og Azure Confidential Computing. Disse tilbyder sikre containere og virtuelle maskiner, hvor sensitive processer kan køre med høj integritet.
Eksempel: En virksomhed behandler skatteoplysninger på tværs af lande i Azure. Med Confidential Computing sikres det, at ingen uden autorisation – hverken Microsoft eller tredjeparter – kan tilgå informationerne.
Kombinerede teknologier = Maksimal effekt
De nævnte teknologier kan og bør kombineres for at opnå optimal sikkerhed og fleksibilitet. Eksempler:
-
Homomorphic encryption kan anvendes inde i et confidential computing-miljø, så data både er krypteret og fysisk isoleret.
-
SMPC kan udbygges med hardwarebaserede attesteringssystemer, som dokumenterer, at databehandlingen lever op til compliancekrav.
Det giver mulighed for:
-
At træne AI-modeller uden datalæk
-
At analysere data på tværs af regioner uden at flytte det
-
At overholde GDPR og NIS2 uden at gå på kompromis med innovation
Step-by-step: Implementér privacy-enhancing computation
Hvis din virksomhed vil beskytte følsomme data og samtidig styrke jeres datadrevne beslutningskraft, er her fem konkrete skridt til at komme godt i gang:
1. Kortlæg dine datatyper
Start med at få overblik over, hvilke typer data I håndterer. Er der tale om personoplysninger, økonomiske data, sundhedsoplysninger eller andet, der er underlagt GDPR, NIS2 eller interne politikker? Notér også, hvor dataene ligger, hvem der har adgang, og hvordan de bruges i dag. Jo bedre overblik, desto lettere bliver det at vælge de rigtige teknologier senere.
2. Undersøg relevante use cases
Overvej, hvor privacy-enhancing computation kan gøre en reel forskel. Det kan f.eks. være i forbindelse med analyser af kundeadfærd, benchmarking med samarbejdspartnere, eller brug af kunstig intelligens på tværs af siloer. Vælg de områder, hvor I både kan øge sikkerheden og skabe forretningsværdi.
3. Vælg den rette teknologi
I behøver ikke starte fra bunden. Mange organisationer har allerede adgang til værktøjer via Azure eller open source. Kig på muligheder som Azure Confidential Computing, SMPC-frameworks eller homomorphic encryption-biblioteker. Valget afhænger af jeres konkrete behov og it-miljø.
4. Implementér et pilotprojekt
Begynd i det små. Vælg ét afgrænset område, hvor teknologien kan afprøves uden stor risiko. Fx en intern analyse eller datadeling med én partner. Evaluér projektet nøje: Hvad fik I ud af det? Hvordan var performance? Og hvordan påvirkede det sikkerheden og compliance?
5. Skalér med governance
Når pilotprojektet er en succes, kan løsningen rulles ud bredere. Men det kræver governance. Udarbejd retningslinjer for datadeling, adgangsstyring og krypteringsnøgler. Definér tydelige roller og ansvar. På den måde sikrer I, at teknologien bliver forankret og skaleret uden at gå på kompromis med sikkerheden.
Privacy-enhancing computation og Microsoft-økosystemet
Hvis din virksomhed allerede bruger Microsoft 365 og Azure, er I godt på vej. Microsoft-platformen rummer nemlig flere indbyggede teknologier, der understøtter privacy-enhancing computation, så I ikke behøver at investere i helt nye løsninger.
For eksempel kan Azure Confidential Computing sikre, at data behandles i isolerede enclaves, hvor ingen – ikke engang cloud-udbyderen – kan tilgå dem. Med Azure Attestation Services får I mulighed for at dokumentere, at databehandlingen foregår i godkendte og verificerede miljøer.
I kan også benytte Azure Machine Learning, hvor det er muligt at træne AI-modeller på krypterede data helt uden at kompromittere indholdet. Og med Azure Confidential Ledger har I en sikret, uforanderlig log over al databehandling, hvilket gør det lettere at leve op til audit- og compliancekrav.
Ved at aktivere disse værktøjer og bygge videre på jeres eksisterende Microsoft-setup, får I en stærk platform til privacy-enhancing computation med minimal friktion. I slipper for store teknologiske omvæltninger, får lettere implementering og opnår dokumenteret compliance allerede fra starten.
Overvind barrierer – og skab tillid
Selvom fordelene ved privacy-enhancing computation er markante, kan teknologien virke både kompleks og ressourcekrævende ved første øjekast. Det er helt naturligt at møde modstand – teknisk såvel som organisatorisk. De typiske barrierer omfatter:
Teknisk kompleksitet
Mange af teknologierne involverer avanceret kryptografi, hardwarebaseret sikkerhed og nye analysemodeller, som kræver specialiseret viden. Det kan virke uoverskueligt uden de rette kompetencer.
Præstationsovervejelser
Nogle løsninger – som homomorphic encryption – kan medføre øget beregningstid sammenlignet med traditionelle metoder. Det kræver en balanceret tilgang, hvor sikkerhed og performance går hånd i hånd.
Udfordringer med governance
Når data ikke længere blot skal beskyttes, men bruges sikkert på tværs af systemer og organisationer, kræver det klare retningslinjer for roller, adgang, nøgler og ansvar. Manglende governance kan underminere hele indsatsen.
Kultur og forståelse
Intern modstand kan opstå, hvis medarbejdere og ledere ikke forstår, hvordan teknologien virker eller hvorfor den er nødvendig. Det kræver formidling, træning og løbende dialog at sikre organisatorisk opbakning.
Men det er vigtigt at understrege: Disse barrierer er ikke uoverstigelige.
Hos RackPeople hjælper vi hver dag virksomheder med at nedbryde dem. Vi kombinerer teknologisk ekspertise med en praktisk tilgang til implementering, governance og træning. Det gør overgangen smidigere, hurtigere og mere sikker.
Vi hjælper med alt fra valg af teknologiplatform og udvikling af datapolitikker til support af daglig drift og teknisk overvågning. Det betyder mindre kompleksitet, færre risici og større, dokumentérbar effekt.
Hvorfor privacy-enhancing computation giver konkurrencefordel
Når privacy-enhancing computation er rigtigt implementeret, kan det ændre måden, jeres virksomhed arbejder med data på. I kan analysere følsomme oplysninger uden risiko for læk, samarbejde tættere med partnere uden at miste kontrol over egne data og samtidig opfylde GDPR og andre regulatoriske krav.
Resultatet er en mere agil, datadrevet organisation, der er bedre rustet til at reagere hurtigt på forretningsbehov og samarbejdsmuligheder. Samtidig øges tilliden fra både kunder og samarbejdspartnere, fordi I kan dokumentere, at I tager datasikkerhed seriøst og handler derefter.
Privacy-enhancing computation er ikke blot en sikkerhedsløsning. Det er et strategisk værktøj, der giver jer en reel konkurrencefordel i en verden, hvor tillid og datadrevet innovation går hånd i hånd.
Beskyt data og moderniser samtidig
Privacy-enhancing computation gør det muligt at bruge og analysere følsomme data uden at gå på kompromis med persondata, sikkerhed eller regler. Det er en gamechanger for virksomheder, der ønsker både datadrevet innovation og compliance.
De teknologiske muligheder er til stede. Det kræver blot den rette strategi, governance og teknologisammensætning kombineret med de relevante kompetencer.
Hos RackPeople hjælper vi dig med hele forløbet: fra kortlægning til drift. Vi sørger for, at I får både teknisk sikkerhed, operationel stabilitet og compliance på plads uden at I behøver gøre det alene.
Kontakt os i dag for en uforpligtende samtale om, hvordan I kan implementere privacy-enhancing computation og bygge en fremtidssikker, datadrevet strategi.
