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Innentäter-Screenings durch Anomalieerkennung

Datenschutzrechtliche Vorgaben und Anforderungen

  • Book
  • © 2023

Overview

Part of the book series: DuD-Fachbeiträge (DUDGABLER)

  • 1578 Accesses

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About this book

Angriffe aus den eigenen Reihen durch sogenannte Innentäter sind für Unternehmen nur schwer zu erkennen. Unter Innentätern versteht man Personen, die in Unternehmen oder Organisationen vorsätzlich dolose Handlungen vornehmen. Ihnen fällt es aufgrund ihres Wissens über Interna leichter, etablierte Schutzmaßnahmen zu überwinden. Unternehmensinhaber trifft im Rahmen des mehrdeutigen Begriffs unternehmerischer Compliance auch eine Pflicht, in ihrem Betrieb für regelgetreues Verhalten der Beschäftigten zu sorgen. Es besteht insofern ein Spannungsverhältnis zwischen dem Recht auf informationelle Selbstbestimmung des Beschäftigten, welches durch das Datenschutzrecht geschützt wird, und der Pflicht des Arbeitgebers, in seinem Unternehmen für rechtskonformes Verhalten zu sorgen. Gegenstand des Buchs ist daher die Frage, welche Konsequenzen die Datenschutz-Grundverordnung sowie die Gesetzgebung auf nationalstaatlicher Ebene für den Beschäftigtendatenschutz im Allgemeinen sowie für die Umsetzung der neuen Anforderungen bei unternehmensinternen Compliance-Maßnahmen hat.

Authors and Affiliations

  • Kassel, Deutschland

    Anja C. Teigeler

About the author

 Anja C. Teigeler arbeitet aktuell als Staatsanwältin. Ihre Dissertation hat sie im Rahmen der Promotion am Fachgebiet Öffentliches Recht, IT-Recht und Umweltrecht der Universität Kassel erstellt.

Bibliographic Information

  • Book Title: Innentäter-Screenings durch Anomalieerkennung

  • Book Subtitle: Datenschutzrechtliche Vorgaben und Anforderungen

  • Authors: Anja C. Teigeler

  • Series Title: DuD-Fachbeiträge

  • DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-658-43757-2

  • Publisher: Springer Vieweg Wiesbaden

  • eBook Packages: Computer Science and Engineering (German Language)

  • Copyright Information: Der/die Herausgeber bzw. der/die Autor(en), exklusiv lizenziert an Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, ein Teil von Springer Nature 2023

  • Softcover ISBN: 978-3-658-43756-5Published: 27 December 2023

  • eBook ISBN: 978-3-658-43757-2Published: 26 December 2023

  • Series ISSN: 2512-6997

  • Series E-ISSN: 2512-7004

  • Edition Number: 1

  • Number of Pages: XXII, 337

  • Topics: Data Engineering, Complexity

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