Sophia Mittelbach, Florian Seida, Dominik Herrmann · Full Paper, ARES 2026, 24.–27. August 2026, Linköping (Schweden) · Preprint folgt

Entstanden im Bayerischen Forschungsverbund ForDaySec.

Kurzfassung

Die Privacy Range überträgt das Prinzip von Security-Trainingsumgebungen wie dem OWASP Juice Shop auf den Datenschutz: ein realistischer, fiktiver Online-Shop mit 13 absichtlich eingebauten DSGVO-Problemen – von vorab aktivierten Cookie-Toggles bis zu Formularen, die Eingaben schon vor dem Absenden an Dritte senden. In einer qualitativen Laborstudie (N = 10) suchten IT-Studierende, die kurz zuvor einen intensiven DSGVO-Kurs bei einer Datenschutzjuristin abgeschlossen hatten, diese Probleme per Think-aloud. Der Befund: Die Hürde war nicht fehlendes konzeptuelles Wissen, sondern dessen prozedurale Anwendung – es fehlten Untersuchungsroutinen, Werkzeug-Kompetenz und der Impuls, Interface-Aussagen gegen das tatsächliche Systemverhalten zu prüfen.

Screenshot der Privacy Range: fiktiver Online-Shop „Private Pics“ mit Piranha-Bildern als Produkten und einem Cookie-Banner ohne Ablehnen-Button
Die Privacy Range als fiktiver Online-Shop „Private Pics“ (verkauft: Piranha-Bilder). Unten links eines der sichtbaren Probleme: ein Cookie-Banner ohne „Alle ablehnen“-Button. Die containerisierte Umgebung (Nuxt, Strapi, Docker) setzt sich selbst regelmäßig zurück.

Zentrale Befunde

Kein Audit-Skript im Kopf

Die Teilnehmenden untersuchten ad hoc und reaktiv statt systematisch – nicht aus Unfähigkeit, sondern weil ihnen eine eingeübte Prüfroutine fehlte. Ganze Funktionsbereiche blieben ungeprüft.

Glauben statt Prüfen

UI-Feedback und Policy-Aussagen wurden als Beleg akzeptiert: Nach der Kontolöschung suchte kaum jemand nach verbliebenen Daten in öffentlichen Reviews. Ein Teilnehmer brachte es auf den Punkt: „It’s a matter of believing rather than checking.“

Gewöhnung macht Probleme unsichtbar

Vertraute Non-Compliance-Muster (vorab aktivierte Cookies, eingebettete Google Fonts) wurden nicht mehr als Probleme wahrgenommen. Das umfangreiche Third-Party-Tracking fand in der freien Exploration niemand.

Technik-Lücken bei versteckten Problemen

Bei Problemen, die Netzwerk- oder Storage-Inspektion erforderten, halfen selbst gezielte Hinweise nicht (bei drei versteckten Problemen: 0 von 4, 0 von 6 und 0 von 7 erfolgreichen Hint-Nachführungen).

Die Teilnehmenden schätzten die Umgebung weniger als Wissensvermittlung, sondern als Diagnose-Instrument: „It really holds up a mirror to show you everything that’s still missing.“ Die Konsequenz für die Ausbildung: Juristisch fokussierte DSGVO-Schulung ist notwendig, aber allein unzureichend – „mehr Schulung“ derselben Art ist die falsche Antwort. Es braucht Training der prozeduralen Kompetenz: Audits strukturieren, Systemverhalten verifizieren, Beobachtungen auf rechtliche Anforderungen abbilden.

Die 13 eingebauten Datenschutzprobleme
Nr.ProblemKurzbeschreibung
V1Blockierte DatenschutzerklärungDas Cookie-Banner versperrt den Zugriff auf die Datenschutzerklärung
V2Vorab aktivierte CookiesToggles für optionale Cookies sind standardmäßig eingeschaltet
V3Fehlender Ablehnen-ButtonEin „Alle ablehnen“-Button fehlt bzw. ist versteckt
V4Unvollständige KontolöschungNach der Löschung bleiben Name und E-Mail in öffentlichen Reviews sichtbar
V5Speicherbegrenzung verletztDaten werden länger als nötig aufbewahrt
V6Erzwungene Policy-ZustimmungZustimmung zur Datenschutzerklärung wird fälschlich als Einwilligung erzwungen
M1Fehlender DatenexportKeine Funktion zur Datenportabilität (rechtlich abwägbar)
M2Lückenhafte DatenschutzerklärungPflichtangaben zu Speicherdauer und Zwecken fehlen
H1Skripte ohne EinwilligungEin Hashtag-Button lädt Skripte und Cookies ohne Offenlegung
H2Falsch kategorisierter ConsentDer Cookie-Consent eines Videos ist falsch einsortiert
H3Externe SchriftenFont-Laden von Dritten überträgt IP-Adressen
H4Umfangreiches TrackingThird-Party-Tracking, nur nach Akzeptieren optionaler Cookies sichtbar (rechtlich abwägbar)
H5Leaky FormsFormulareingaben gehen schon vor dem Absenden an einen Drittanbieter

V = sichtbar in der Oberfläche, M = fehlende Funktion/Angabe, H = nur über DevTools/Quellcode erkennbar. Am häufigsten erkannt: H1 (alle Teilnehmenden zumindest teilweise). Von niemandem in der freien Exploration erkannt: H4.

Methodik und Limitationen

Methodik. Qualitative In-Person-Laborstudie (N = 10, IT-Studierende, November 2025) direkt nach einem einwöchigen DSGVO-Intensivkurs (14 × 90 Minuten bei einer praktizierenden Datenschutzjuristin, mit Klausur – rein juristisch, ohne technische Übungen). Ablauf nach dem Problem-Solving-before-Instruction-Paradigma: freie Exploration mit Think-aloud (max. 45 Minuten), bis zu zwei Hinweise je unentdecktem Problem, strukturierter Walkthrough, Abschlussinterview. Auswertung: reflexive Thematic Analysis (Verhaltensmuster), Framework Analysis mit vorab definierter Erkennungs-Rubrik (gewichtetes κ = 0,78), qualitative Inhaltsanalyse der Interviews (κ = 0,76).

Limitationen. Kleine Studierenden-Stichprobe aus einem einzigen Kurs an einer Institution; Problemsuche in einem fremden System ist nur ein Proxy für Datenschutz-Kompetenz in der Entwicklung; Anwesenheit der Forschenden und Think-aloud können Verhalten und Begründungen beeinflusst haben; die Befunde beziehen sich auf die konkrete Problemauswahl der Umgebung.

Zitieren

Camera-Ready-Version, DOI und Preprint folgen; vorläufig:

@misc{mittelbach2026privacyrange,
  title  = {Beyond Theory: Identifying Barriers to Applied GDPR Compliance
            in a Privacy Range},
  author = {Mittelbach, Sophia and Seida, Florian and Herrmann, Dominik},
  year   = {2026},
  note   = {Angenommen bei ARES 2026; Preprint folgt}
}

Quellcode der Privacy Range, Problembeschreibungen mit Design-Begründungen, Interviewleitfäden, Hinweise und die vollständige Erkennungs-Rubrik sind offen verfügbar: doi.org/10.5281/zenodo.20285016. Die Umgebung selbst läuft unter private-piranha.pics.

Kontakt

Prof. Dr. Dominik Herrmann
Lst Privatsphäre und Sicherheit in Informationssystemen
Universität Bamberg, 96045 Bamberg
Lst Privatsphäre und Sicherheit in Informationssystemen
Universität Bamberg
96045 Bamberg

dh.psi@uni-bamberg.de | +49 951 863-2661
uni-mal-anders.de | LinkedIn

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