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Studio Data Science: Wie Datensicherheit und Vertrauen in Big-Data-Forschung garantieren

„Einerseits gibt es immer mehr Big Data-Analysen, man denke nur an die Medizin oder die Betrugsvorbeugung. Andererseits steigt das Bedürfnis nach dem Schutz persönlicher Daten. Im Projekt ‚Safe-DEED‘ bringen wir beides erstmals zusammen“, sagt Data Science-Studiodirektor und Safe-DEED Konsortiumsleiter Dr. Mihai Lupu.

„Es ist besonders erfreulich, dass österreichische Forschung hier eine dreijährige Finanzierung aus den Fördermitteln des ‚Horizon 2020‘-Forschungsrahmenprogramms der EU erhalten hat“, sagt Peter A. Bruck. Das Studio „Data Science“ aus Salzburg und Wien erhält damit nach „Visiomics“ und „Never Payer Detection“ den dritten Projektzuschlag für Big Data & Cyber Security innerhalb kurzer Zeit.

Big Data-Analysen mit „versteckten“ Originaldaten sollen Realität werden

„Wir werden zeigen, dass man Sicherheit und Vertrauen dadurch garantieren kann, dass in der Verarbeitung die analytischen Resultate berechnet werden können, ohne dass man jemals die Originaldaten sehen muss“, erklärt Dr. Mihai Lupu eines der ambitionierten Forschungsziele. Ziel ist eine möglichst hohe Anonymisierungssicherheit von Daten.

Datensicherheits- und Vertrauenslevels genau messbar machen

Ein weiteres Projektziel ist es, spezielle Belastungstests zu entwickeln, um die Höhe von Sicherheit und Vertrauen bestimmbar und genau messbar zu machen. „Das Wachstum der europäischen Datenwirtschaft hängt entscheidend davon ab, ob Sicherheit und Vertrauen in den Austausch und in die analytische Verwendung von Big Data technisch garantiert werden können“, weiß Kommunikationswissenschaftler Peter A. Bruck.

Foto: Pixabay

 

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