DiSCREET

Erforschung, Konzeption und Entwicklung einer datenschutzzentrierten Smart Service Plattform

Die Verarbeitung, Bereitstellung und wirtschaftliche Verwertung personenbezogener Daten in Form von Smart Services wird von Datenmonopolisten bereits allgegenwärtig demonstriert. Das dabei verfolgte Vorgehen steht jedoch in zunehmender Kritik, die Privatsphäre von Nutzern nicht ausreichend zu respektieren und personenbezogen Daten zweckentfremdend zu verarbeiten. Ursachen hierfür sind oftmals mangelnde Transparenz und Kontrolle hinsichtlich der Verwendung der Nutzungsdaten und Misstrauen aufgrund einer zu starken Abhängigkeit von Cloud-Diensten bei der Datenverarbeitung. Insbesondere für KMU bestehen darin bislang nicht ausgeschöpfte Potenziale, das Vertrauen von Nutzern mittels datenschutzzentrierter Lösungen wiederzuerlangen und in Kombination mit einem attraktiven Angebot smarter Services neue Marktanteile zu erschließen.

DiSCREET zielt auf die anwendungsorientierte Erforschung, Konzeption und Entwicklung einer datenschutzzentrierten Smart Service Plattform ab, die infolge der Bereitstellung integrierter Konzepte, Methoden und Werkzeuge eine kosteneffiziente Entwicklung individueller Smart Services ermöglicht und es Dateneigentümern erlaubt, selbst zu entscheiden, von wem und für welche Zwecke ihre Daten verwendet werden dürfen. In diesem Zusammenhang sollen im Anwendungsbereich Smart Living (also einem digital unterstützten Wohnungsbereich) Sensordaten unter Gewährleistung verschiedener Datenschutzoptionen nutzbar gemacht, typische Nutzungsgewohnheiten/-präferenzen auf Basis von Verfahren des maschinellen Lernens (ML) automatisiert abgebildet und individualisierte Services ermöglicht werden.

Arbeit am InfAI

Das InfAI ist hauptverantwortlich für das Arbeitspaket 3 „ML-basierte Mustererkennung“ und das Arbeitspaket 4 „Modellgetriebene Serviceentwicklung“.

Im Arbeitspaket 3 werden ML-Verfahren hinsichtlich der Abbildung von Nutzungsgewohnheiten/‑präferenzen sowie zur Anomalieerkennung evaluiert, Verarbeitungsseqeuenzen zur Datenaufbereitung und Modellbildung entwickelt und Möglichkeiten einer lokalen Modellverfeinerung und ‑anwendung auf Endgeräten untersucht. Das Arbeitspaket 4 adressiert die Konzeption und prototypische Umsetzung einer Systemumgebung zur Modellierung, Implementierung und automatisierten Ausführung von Smart Services. Dabei werden Ergebnisse des Arbeitspakets 3 integriert, um eine dynamische Servicekonfiguration und -orchestrierung zu ermöglichen. Weiter erfolgt die Analyse von Möglichkeiten, wie Smart Services auf Endgeräten lokal bereitgestellt und betrieben werden können.

Darüber hinaus ist das InfAI in weiteren Arbeitspaketen unterstützend tätig. In Arbeitspaket 1 wird das InfAI die Entwicklung von Anwendungsszenarien für den Bereich Smart Living methodisch begleiten sowie technische Anforderungen an die zu entwickelnde Plattform analysieren. Im Rahmen des Arbeitspakets 2 wird eine Übersicht zu wissenschaftlich-technischen Datenschutzansätzen erarbeitet und ein Identitäts- und Zugriffsmanagementsystem aufgebaut. In Arbeitspaket 5 unterstützt das InfAI bei der Spezifikation der Plattformarchitektur und der technischen Schnittstellen. Darüber hinaus wird eine bestehende IoT-Middleware angepasst und erweitert sowie eine einheitliche Anwendungsoberfläche entwickelt. Im Arbeitspaket 6 testet das InfAI die Projektlösung in einer Laborumgebung, unterstützt bei der Durchführung von Experimenten und bringt sich bei der Konzeption einer Studie zur Nutzerakzeptanz und -freundlichkeit der Projektlösung mit ein.

Laufzeit: 01.09.2020-31.05.2023
Förderprogramm: IKT 2020 – KMU-innovativ: IKT – Software Engineering des Bundesministeriums für Bildung und Forschung
Fördernummer: 01lS20033B

Projektwebseite

Projektteam

  • Prof. Dr. Bogdan Franczyk
  • Robert Wehlitz
  • Theo Zschörnig
  • Dr. Christoph Augenstein

Projektförderung

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Projektpartner