Seminar Privacy-Preserving Credentials – Selective Disclosure und AnonCreds

Datensparsame Credentials sind nicht automatisch privat. Identifier, Statusabfragen, feste Metadaten, Wallet-Telemetrie und wiederverwendete Schlüssel können Präsentationen korrelierbar machen, selbst wenn einzelne Claims verborgen bleiben.

Inhaltsübersicht

• Seminarprofil
• Zielgruppe
• Lernziele
• Seminarinhalte
• Praxisanteile
• Voraussetzungen

Seminarprofil

Der Kurs verbindet kryptographische Mechanismen mit System- und Datenschutzarchitektur. Teilnehmer erstellen ein Disclosure- und Korrelationsthreat-Modell und wählen geeignete Verfahren für konkrete Use Cases.

Zielgruppe

Privacy Engineers, Identity- und Wallet-Architekten, Entwickler, Datenschutzbeauftragte, Security Engineers und Produktverantwortliche.

Lernziele

• Datenminimierung, Selective Disclosure und Unlinkability unterscheiden
• SD-JWT-, AnonCreds- und ACDC-Mechanismen vergleichen
• Holder Binding und Proof-of-Possession risikogerecht einsetzen
• Status- und Revocation-Prüfung datenschutzfreundlich gestalten
• Korrelation über Protokoll-, Metadaten- und Betriebsebenen reduzieren

Seminarinhalte

Schritt 1: Privacy-Ziele und Angreifermodelle definieren

Es wird festgelegt, ob Schutz vor neugierigen Verifiern, Issuern, Wallet-Anbietern, Netzwerkbeobachtern oder domänenübergreifender Kollusion benötigt wird. Ohne klares Angreifermodell bleibt Privacy eine unbeweisbare Behauptung.

• Datenflüsse und Beobachter kartieren
• Korrelation und Identifizierung trennen
• gesetzliche und technische Ziele verbinden

Schritt 2: Disclosure-Techniken vergleichen

Claim-basierte Offenlegung, Hash-basierte Disclosures, Zero-Knowledge-Proofs, partielle ACDC-Darstellungen und abgeleitete Nachweise werden nach Beweisstärke, Flexibilität und Komplexität bewertet.

• offengelegte und verborgene Daten markieren
• Ableitbarkeit und Mindestangaben prüfen
• Format- und Walletabhängigkeiten erfassen

Schritt 3: SD-JWT analysieren

Disclosures, Salts, Holder Binding, Key Binding und Präsentationsbildung werden Schritt für Schritt betrachtet. Typische Fehler wie wiederverwendete Salts, stabile Metadaten oder überbreite Typinformationen werden bewertet.

• Disclosure-Digests nachvollziehen
• Key Binding und Replay-Schutz prüfen
• Korrelation durch unveränderliche Claims erkennen

Schritt 4: AnonCreds einordnen

Schema, Credential Definition, Link Secret, Proof Request, Prädikate und Revocation werden auf Architektur- und Prozessniveau erläutert. Unlinkability-Vorteile werden gegen Infrastruktur- und Governance-Anforderungen abgewogen.

• Proofs statt Rohclaims verstehen
• Prädikate und Werteoffenlegung trennen
• Revocation- und Registry-Abhängigkeiten bewerten

Schritt 5: ACDC-Disclosure gestalten

Metadata, Partial, Selective und Full Disclosure sowie Regeln und IPEX-Zustände werden für kontrollierte Offenlegung genutzt. Contractually Protected Disclosure wird als Ergänzung, nicht als Ersatz kryptographischer Privacy betrachtet.

• Disclosure-Stufen modellieren
• SAID-Commitments prüfen
• Nutzungsbedingungen technisch zuordnen

Schritt 6: Status und Revocation datenschutzfreundlich prüfen

Online-Statusabfragen können dem Issuer oder Registry-Betreiber verraten, wann und wo ein Credential verwendet wird. Caching, Statuslisten, Akkumulatoren und kurze Gültigkeiten werden verglichen.

• Privacy Leakage messen
• Freshness-Anforderungen definieren
• Offline- und Batch-Prüfungen abwägen

Schritt 7: End-to-End-Korrelation reduzieren

Wallet-Identifier, Netzwerkadressen, Telemetrie, Verifier-Metadaten, Zeitmuster und feste Pseudonyme werden in ein Gesamtrisiko einbezogen. Technische und organisatorische Maßnahmen werden priorisiert.

• Pseudonyme domänenspezifisch gestalten
• Logs und Analytics begrenzen
• Consent und Verifier-Transparenz sicherstellen

Praxisanteile

• Disclosure-Matrix für einen Use Case erstellen
• SD-JWT-Präsentation und Korrelationstreiber analysieren
• AnonCreds-Proof-Request fachlich modellieren
• Privacy Threat Model und Statusstrategie entwickeln

Voraussetzungen

Grundkenntnisse in Verifiable Credentials, digitalen Signaturen, Hashfunktionen und Datenschutzprinzipien. Kryptographische Detailmathematik wird nicht vorausgesetzt.