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-Schaltern bis zu Formularen, die Eingaben schon vor dem Absenden an Dritte weitergeben. In einer qualitativen Laborstudie (N = 10) suchten IT-Studierende, die zuvor einen intensiven DSGVO-Kurs bei einer Datenschutzjuristin abgeschlossen hatten, diese Probleme per Think-aloud. Der Befund: Nicht das Wissen fehlte, sondern die Übung, es anzuwenden – es fehlten eine eingespielte Prüfroutine, Sicherheit im Umgang mit den Analysewerkzeugen und der Impuls, die Angaben der Oberfläche mit dem tatsächlichen Verhalten des Systems abzugleichen.

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

Keine Prüfroutine im Kopf

Die Teilnehmenden gingen spontan und reaktiv vor statt systematisch – nicht aus Unvermögen, sondern weil ihnen ein eingeübter Ablauf 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 Verstöße (vorab aktivierte Cookies, eingebettete Google Fonts) fielen schlicht nicht mehr auf. Das umfangreiche Third-Party-Tracking entdeckte beim freien Erkunden niemand.

Technische Lücken bei versteckten Problemen

Wo ein Blick in den Netzwerkverkehr oder den Browser-Speicher nötig war, half selbst ein gezielter Hinweis nicht weiter: Drei dieser Probleme fand auch danach niemand (0 von 4, 0 von 6 und 0 von 7 Fällen).

Die Teilnehmenden schätzten die Umgebung weniger als Lernmittel denn als Diagnoseinstrument: „It really holds up a mirror to show you everything that’s still missing.“ Die Konsequenz für die Ausbildung: Eine rein juristische DSGVO-Schulung ist notwendig, reicht aber nicht aus – „mehr Schulung“ derselben Art ist die falsche Antwort. Geübt werden muss das Vorgehen: eine Prüfung strukturieren, das Verhalten des Systems nachmessen, Beobachtungen den rechtlichen Anforderungen zuordnen.

Die 13 eingebauten Datenschutzprobleme
Nr.ProblemKurzbeschreibung
V1Blockierte DatenschutzerklärungDas Cookie-Banner versperrt den Zugriff auf die Datenschutzerklärung
V2Vorab aktivierte CookiesDie Schalter 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 Bewertungen sichtbar
V5Zu lange SpeicherungDaten werden länger aufbewahrt, als es der Zweck erfordert
V6Erzwungene ZustimmungDie Datenschutzerklärung muss aktiv bestätigt werden, als wäre sie eine Einwilligung
M1Fehlender DatenexportKeine Funktion zur Datenportabilität (juristisch nicht eindeutig)
M2Lückenhafte DatenschutzerklärungPflichtangaben zu Speicherdauer und Zwecken fehlen
H1Skripte ohne EinwilligungEin Hashtag-Button lädt Skripte und Cookies nach, ohne das offenzulegen
H2Falsch einsortierte EinwilligungDie Einwilligung für ein eingebettetes Video steht in der falschen Cookie-Kategorie
H3Externe SchriftenSchriften werden von einem Drittanbieter geladen und übertragen dabei IP-Adressen
H4Umfangreiches TrackingTracking durch Dritte, sichtbar erst nach Annahme der optionalen Cookies (juristisch nicht eindeutig)
H5Leaky FormsFormulareingaben gehen schon vor dem Absenden an einen Drittanbieter

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

Methodik und Limitationen

Methodik. Qualitative Laborstudie vor Ort (N = 10, IT-Studierende, November 2025), rund zwei Monate 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: freies Erkunden mit Think-aloud (max. 45 Minuten), bis zu zwei Hinweise je unentdecktem Problem, strukturierter Walkthrough, Abschlussinterview. Auswertung: reflexive Thematic Analysis (Verhaltensmuster), Framework Analysis anhand eines vorab festgelegten Bewertungsrasters (gewichtetes κ = 0,78), qualitative Inhaltsanalyse der Interviews (κ = 0,76).

Limitationen. Kleine Stichprobe aus einem einzigen Kurs an einer Hochschule; die Suche nach Problemen in einem fremden System bildet Datenschutzkompetenz beim Entwickeln nur näherungsweise ab; die Anwesenheit der Forschenden und das laute Denken 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 samt Begründung des Designs, Interviewleitfäden, Hinweise und das vollständige Bewertungsraster sind offen verfügbar: doi.org/10.5281/zenodo.20285016. Eine dauerhaft erreichbare Demo-Instanz der Umgebung ist in Vorbereitung.

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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