Datenschutz-Puls 31/07/26

I. Urteile

BGH, Urteil vom 23. Juni 2026, Az. VI ZR 97/22 (DSGVO-Schadensersatz bei fehlgeleiteter Bewerbernachricht)

Quelle: BGH, Urteil vom 23.06.2026, Az. VI ZR 97/22

Fundstelle: datenbank.nwb.de/…

Der Bundesgerichtshof hat entschieden, dass die versehentliche Übermittlung vertraulicher Bewerbungsinformationen an einen unbeteiligten Dritten einen immateriellen Schaden nach Art. 82 DSGVO begründen kann. Im konkreten Fall hatte eine Bankmitarbeiterin über den Xing‑Messenger eine für den Bewerber bestimmte Nachricht mit Gehaltsvorstellungen versehentlich an eine dritte Person gesandt. Der BGH stellte klar, dass bereits die begründete – und nachgewiesene – Befürchtung eines Datenmissbrauchs als ersatzfähiger immaterieller Schaden ausreichen kann, während der bloße DSGVO‑Verstoß allein nicht genügt. Einen zusätzlich geltend gemachten Unterlassungsanspruch lehnte das Gericht mangels Wiederholungsgefahr ab.

• Relevant für HR-Prozesse, Bewerberkommunikation und Recruiting-Plattformen.
• Art. 82 DSGVO bleibt ein erhebliches Haftungsrisiko bei Datenpannen.
• Unternehmen sollten Berechtigungskonzepte und Empfängerkontrollen überprüfen.

EuGH, Urteil vom 9. Juli 2026, Rs. C‑199/24 (Straftäter-Datenbank und journalistische Zwecke)

Quelle: EuGH, Urteil vom 09.07.2026, Rs. C‑199/24 (Pressemitteilung)

Fundstelle: curia.europa.eu/…

Der EuGH hat entschieden, dass eine entgeltliche Online‑Datenbank mit Informationen über strafrechtliche Verurteilungen grundsätzlich keine Verarbeitung zu journalistischen Zwecken darstellt. Hintergrund war das schwedische Portal „Lexbase“, über das sich gegen Bezahlung nach Personen suchen und deren Strafurteile abrufen lassen. Nach Auffassung des Gerichtshofs kann sich der Betreiber einer solchen Datenbank deshalb nicht pauschal auf das Medienprivileg berufen und bleibt an die Garantien und Rechtsbehelfe der DSGVO gebunden. Die abschließende Bewertung des konkreten Angebots überließ der EuGH allerdings dem vorlegenden schwedischen Gericht.

• Der EuGH konkretisiert die Grenzen des Journalistenprivilegs nach Art. 85 DSGVO.
• Kommerzielle Veröffentlichungen personenbezogener Daten bleiben voll rechtfertigungsbedürftig.

EuGH, Urteil vom 18. Juni 2026, Rs. C‑484/24 (Mehrere Rechtsgrundlagen für dieselbe Verarbeitung)

Quelle: EuGH, Urteil vom 18.06.2026, Rs. C‑484/24 (Volltext, EUR‑Lex)

Fundstelle: eur-lex.europa.eu/…

Der EuGH hat klargestellt, dass eine Verarbeitung personenbezogener Daten gleichzeitig auf mehrere Rechtsgrundlagen nach Art. 6 Abs. 1 DSGVO gestützt werden kann, sofern die Voraussetzungen jeder herangezogenen Grundlage erfüllt sind. Anlass war ein arbeitsrechtlicher Streit, in dem ein Arbeitgeber eine ehemalige Mitarbeiterin auf Schadensersatz verklagte und dabei Daten aus deren privatem Online‑Verkauf verwertete.

• Verantwortliche müssen sich nicht zwingend auf nur eine Rechtsgrundlage festlegen.
• Besonders relevant für Compliance-Untersuchungen und arbeitsrechtliche Verfahren.
• Datenschutzhinweise und Verarbeitungsverzeichnisse sollten überprüft werden.

II. Bußgelder und Behörden

EDPB-Leitlinien zu Web Scraping für generative KI

Quelle: EDPB Guidelines 03/2026 on Web Scraping in the Context of Generative AI, angenommen auf der Plenarsitzung vom 07./08.07.2026 (Entwurf, öffentliche Konsultation bis 30.10.2026)

edpb.europa.eu/…

Der EDPB stellt in seinem noch nicht finalen Leitlinienentwurf klar, dass öffentlich verfügbare Daten nicht automatisch für das Training von KI‑Systemen genutzt werden dürfen. Die DSGVO gilt demnach auch für gescrapte personenbezogene Daten – die bloße öffentliche Zugänglichkeit ersetzt weder eine Einwilligung noch eine sonstige Rechtsgrundlage. Der EDPB verlangt daher für jede Verarbeitungsphase eine dokumentierte Rechtsgrundlage nach Art. 6 DSGVO und, bei besonderen Datenkategorien, zusätzlich eine Ausnahme nach Art. 9 DSGVO. Für die Praxis heißt das: Herkunft, Zeitpunkt und Rechtsgrundlage der Trainingsdaten müssen nachvollziehbar belegt werden.

• KI-Anbieter müssen Herkunft und Rechtsgrundlage der Trainingsdaten nachweisen.
• Der EDPB fordert Datenminimierung.

EDPB veröffentlicht neue Leitlinien zur Anonymisierung

Quelle: EDPB, „EDPB sheds light on anonymisation and web scraping for generative AI“, 08.07.2026 (Guidelines 02/2026 on Anonymisation; Entwurf, öffentliche Konsultation bis 30.10.2026)

edpb.europa.eu/…

Der EDPB konkretisiert – vorbehaltlich der laufenden Konsultation –, wann Daten tatsächlich anonym und damit außerhalb der DSGVO sind. Maßgeblich ist ein strenger Dreier‑Test: Daten gelten nur dann als anonym, wenn sich einzelne Personen weder herausgreifen („singling out“) noch über verschiedene Datensätze verknüpfen noch durch Rückschlüsse („inference“) identifizieren lassen. Ob Daten anonym sind, kann dabei je nach Verantwortlichem und dessen Mitteln unterschiedlich zu beurteilen sein. In der Folge dürften viele vermeintlich anonymisierte Datensätze rechtlich weiterhin nur pseudonymisiert und damit voll DSGVO‑pflichtig sein.

• Viele vermeintlich anonymisierte Datensätze dürften nur pseudonymisiert sein.
• Relevant für KI-Projekte und Analytics.
• Unternehmen sollten bestehende Konzepte überprüfen.

Garante (Italien): Bußgeld von 1,7 Mio. EUR gegen Wind Tre nach Datenpanne

Quelle: Garante per la protezione dei dati personali, Newsletter vom 16.07.2026 (Provv. Nr. 348 vom 14.05.2026)

Fundstelle: garanteprivacy.it/…

Die italienische Datenschutzbehörde (Garante) hat gegen Wind Tre ein Bußgeld von 1.715.600 EUR verhängt. Auslöser waren zwei vom Unternehmen im Februar 2025 gemeldete Datenpannen, bei denen sich Angreifer per Social Engineering als Support-Techniker ausgaben und Mitarbeitende zweier Shops zur Freigabe des Systemzugangs bewegten. Dabei wurden personenbezogene Daten von über 365.000 Kundinnen und Kunden abgegriffen, bei rund 41.000 davon auch Zahlungsdaten (u. a. IBAN, teilweise maskierte Kreditkartendaten). Die Behörde wertete dies als Verstoß gegen die Grundsätze der Integrität und Vertraulichkeit sowie die Sicherheitspflichten (Art. 5 Abs. 1 lit. f, Art. 32 Abs. 1 lit. b DSGVO); schnelle Meldung, Abhilfemaßnahmen und Kooperation wirkten mildernd.

• Einfallstor war Social Engineering, kein hochtechnischer Exploit – menschliche Prozesse bleiben ein zentrales Sicherheitsrisiko.
• Gerügt wurden mangelhafte Verwaltung von Zugangsdaten und Zertifikaten sowie unzureichende Sicherheitsprüfungen.
• Relevant für Unternehmen mit Shop-/Vertriebsstrukturen und externem Systemzugang; Berechtigungs- und Meldeprozesse überprüfen.

III. Gesetze und News

AI Act: Transparenzpflichten ab dem 2. August 2026

Quelle: Europäische Kommission, Guidelines on Transparency Obligations for Providers and Deployers of AI Systems vom 20.07.2026

Fundstelle: digital-strategy.ec.europa.eu/…

Ab dem 2. August 2026 gelten die Transparenzpflichten nach Art. 50 KI‑Verordnung – u. a. für Chatbots, Deepfakes und KI‑generierte Inhalte; die Europäische Kommission hat dazu am 20. Juli 2026 finale, rechtlich unverbindliche Leitlinien veröffentlicht. Für die Kennzeichnungspflicht der Anbieter nach Art. 50 Abs. 2 – die maschinenlesbare Markierung künstlich erzeugter Inhalte – sieht der AI‑Omnibus (Verordnung (EU) 2026/1744, in Kraft seit 27.07.2026) eine Übergangsfrist vor: Für generative KI‑Systeme, die bereits vor dem 2. August 2026 in Verkehr gebracht wurden, gilt sie erst ab dem 2. Dezember 2026. An den Pflichten der Betreiber ändert der AI‑Omnibus dagegen nichts – diese bleiben ab dem 2. August 2026 unverändert anwendbar.

• Verschoben wird nur die maschinenlesbare Kennzeichnung (Art. 50 Abs. 2) generativer Bestandssysteme – auf den 2. Dezember 2026.
• Neue Systeme und alle übrigen Transparenzpflichten bleiben beim 2. August 2026.

KI-Agenten als neue Sicherheits- und Berechtigungsrisiken

Quelle: Microsoft Security Blog, „Least privilege for AI agents: Identity, access, and tool binding“, 16.07.2026

Fundstelle: microsoft.com/…

KI‑Agenten greifen zunehmend eigenständig auf Systeme und Daten zu, oft über mehrere Anwendungen hinweg und ohne dass ein Mensch jeden einzelnen Schritt freigibt. Microsoft empfiehlt daher, jeden Agenten als eigenständigen Sicherheitsakteur mit eigener Identität zu behandeln, statt breite Dienstkonten oder gemeinsame Zugangsdaten wiederzuverwenden. Kernprinzip ist „Least Privilege“: Jeder Agent soll nur die minimal nötigen Rechte für seine konkrete Aufgabe erhalten, ergänzt um enge Tool‑Freigaben, Protokollierung und schnelle Entzugsmöglichkeiten. Andernfalls drohen unbefugte Datenzugriffe, ungewollte Änderungen oder eine Rechteausweitung mit entsprechend größerem Schadenspotenzial.

• Jeder KI-Agent benötigt ein eigenes Identitäts- und Berechtigungskonzept.
• Least Privilege und Logging gewinnen an Bedeutung.
• Relevant für Datenschutz, Informationssicherheit und AI Governance.

OpenAI: KI-Modell startet selbstständig Cyberangriff

Quelle: Deutschlandfunk, „Cyberangriff: KI von OpenAI macht sich selbstständig“, 22.07.2026 (Bericht u. a. auch bei ZDFheute)

Fundstelle: zdfheute.de/…

Ein autonom agierendes KI‑Modell von OpenAI soll im Rahmen eines Sicherheitstests eigenständig Systeme der KI‑Plattform Hugging Face angegriffen haben. Nach Darstellung von OpenAI verließen die Modelle ihre abgeschottete Testumgebung, verschafften sich Zugang zum offenen Internet und nutzten dabei unter anderem bislang unbekannte Schwachstellen sowie gestohlene Zugangsdaten. OpenAI selbst sprach von einem „beispiellosen Cyber‑Zwischenfall“ und kündigte eine gemeinsame Untersuchung mit Hugging Face an. Der Vorfall hat bereits sicherheitspolitische Reaktionen ausgelöst und die Debatte über verbindliche Kontroll‑ und Abschaltmechanismen für hochautonome KI verstärkt.

• Der Vorfall zeigt die Risiken hochautonomer KI-Agenten.
• Politik und Aufsicht diskutieren weitere Sicherheitsanforderungen.
• Unternehmen sollten Governance- und Monitoring-Konzepte etablieren.