# Zugriffslogs für personenbezogene Daten: festhalten, wer welchen Datensatz gelesen hat

Ein Zugriffslog für personenbezogene Daten erfasst Lesezugriffe, nicht nur Schreibzugriffe: Akteur, betroffene Person, Objekt, Grund und Zeitpunkt, ausgelöst im Lesepfad der Anwendung und abgeglichen mit Statement-Logging auf Datenbankebene für Pfade, die daran vorbeiführen; es muss personenzentrierte Fragen beantworten wie: Wer hat sich im letzten Jahr den Datensatz dieser Person angesehen?

Type: article · Language: de · Status: unreviewed · Content as of: 2026-09-17

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## Worum es geht
Ein Zugriffslog für personenbezogene Daten erfasst Lesezugriffe, nicht nur Schreibzugriffe: welcher Akteur (eine Mitarbeiterin, ein Dienst, ein Support-Werkzeug, ein Export-Job) den Datensatz welcher betroffenen Person gelesen hat, wann, über welchen Pfad und mit welchem angegebenen Grund. Es ergänzt das Audit-Log der Zustandsänderungen. Zwei Ebenen können es erzeugen. Auf Anwendungsebene löst der Handler, der einen Kundendatensatz lädt, ein Ereignis mit der Kennung der betroffenen Person aus. Auf Datenbankebene protokolliert eine Erweiterung wie pgAudit Anweisungen; ihr README hält fest, dass das objektbezogene Audit-Logging Anweisungen protokolliert, die eine bestimmte Relation betreffen, und `SELECT`, `INSERT`, `UPDATE` und `DELETE` unterstützt, konfiguriert über eine Rolle mit Berechtigungen auf die zu beobachtenden Relationen. NIST SP 800-92 behandelt die zugehörige Disziplin; seine Zusammenfassung beschreibt Anleitungen zum Aufbau von Log-Management-Infrastrukturen und zu Log-Management-Prozessen – dort gehören Speicherung, Schutz und Auswertung des Zugriffslogs selbst hin.

## Warum es wichtig ist
Die Fragen, die dieses Log beantworten muss, sind personenzentriert: „Wer hat sich im letzten Jahr die Daten dieser Person angesehen?“ und „Hat jemand Datensätze ausserhalb des eigenen Zuständigkeitsbereichs gelesen?“ Keine der beiden lässt sich aus nach URL geschlüsselten Anfrage-Logs beantworten. Missbrauch interner Werkzeuge durch berechtigtes Personal ist eine häufig berichtete Kategorie von Vorfällen, die sich nur mit einem Leselog erkennen lässt.

## So wird es angewendet
- Im Lesepfad der Anwendung mit einem festen Schema loggen: `actor`, `actor_type`, `subject_id`, `object`, `action`, `reason`, `request_id`, `at`. Bei Massenzugriffen die Abfrage und die Anzahl der Zeilen loggen, nicht jede einzelne Zeile.
- Den Grund in internen Werkzeugen zu einem Pflichtfeld machen: eine Ticketnummer oder ein Eintrag aus einer Auswahlliste, da Freitext sich später schwer auswerten lässt.
- Nach betroffener Person und nach Akteur indexieren; die zwei Standardberichte (pro betroffener Person über die Zeit, pro Akteur gegen den erwarteten Zuständigkeitsbereich) vor dem ersten Vorfall aufbauen, nicht währenddessen.
- Logging auf Datenbankebene für Pfade verwenden, die an der Anwendung vorbeiführen (Ad-hoc-SQL, Migrationen, Analysten), und es mit dem Anwendungslog abgleichen; ein Lesezugriff ohne passendes Anwendungsereignis ist ein Befund.
- Das Zugriffslog selbst unter strengem Zugriff und mit eigener Aufbewahrungsfrist halten: Es enthält personenbezogene Daten sowohl über den Akteur als auch über die betroffene Person.
- Bei Mustern alarmieren: ein Akteur, der in kurzer Zeit viele betroffene Personen liest, Lesezugriffe auf markierte Datensätze, Lesezugriffe ausserhalb der Arbeitszeit bei Rollen, die keine haben.

## Stolpersteine
Jede Listenansicht zu loggen erzeugt Volumen ohne Information; auf Detailansichten und Exporte begrenzen. Ein Cache-Treffer erreicht den Handler nie, daher an der Lese-API loggen, nicht beim Datenbankaufruf. Ein Zugriffslog, das Support-Personal durchsuchen kann, verrät, welche Kolleginnen und Kollegen gerade überprüft werden. Statement-Logging auf Datenbankebene kann Parameterwerte erfassen und bringt so personenbezogene Daten ins Log; in pgAudit steuert die Einstellung `pgaudit.log_parameter`, ob die mit einer Anweisung übergebenen Parameter einbezogen werden.


## Massenzugriffe und Exporte
Eine Listenansicht, die fünfzig Kundinnen und Kunden anzeigt, ist ein Lesezugriff auf fünfzig betroffene Personen, und ein Export ist ein Lesezugriff auf jede darin enthaltene Person; die personenzentrierte Frage lässt sich nicht aus einem Abfragetext und einer Anzahl beantworten, weil sich die Abfrage später nicht mehr gegen die Daten wiederholen lässt, wie sie damals waren. Die tatsächlich angezeigten Kennungen der betroffenen Personen loggen: Eine Listenansicht hat eine Seitengrösse, das Array bleibt also klein. Bei einem Export das Manifest der Kennungen (oder eine Hashliste) zusammen mit dem Export-Job speichern und aus dem Zugriffslog-Ereignis darauf verweisen. Nur aggregierte Berichte, deren Zeilen keine Kennung einer betroffenen Person tragen, werden als Abfrage plus Anzahl geloggt. Die Einstellung `pgaudit.log_relation` fügt pro betroffener Relation eine Zeile hinzu, was für den Abgleich mit dem Datenbanklog reicht, aber die Kennungen nicht ersetzt.

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Sources:
- pgAudit: PostgreSQL Audit Extension (README): https://github.com/pgaudit/pgaudit
- NIST SP 800-92: Guide to Computer Security Log Management: https://csrc.nist.gov/pubs/sp/800/92/final