Forschungsprojekt

Differential Privacy: Ein neuer Ansatz zum Umgang mit Social Big Data

Das Forschungsprojekt untersucht, wie sich valide statistische Schlussfolgerungen ziehen lassen, ohne die individuelle Privatsphäre zu verletzten. Im Rahmen des Projekts wird eine Software-Umgebung für die Umsetzung von Differential Privacy entwickelt.

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Projektbeschreibung

Das Internet der Dinge (IoT) hat sehr große Datenbanken mit personenbeziehbaren Inhalten entstehen lassen, die die Grundlage für neue Geschäftsmodelle sind: Plattformbetreiber:innen generieren bspw. den größten Teil ihrer Gewinne durch die Auswertung personenbezogener Daten. Neben der Bedrohung durch unkontrollierten Datenabfluss (wie bspw. im Fall von Cambridge Analytica 2018) und Datendiebstahl (den sog. data breaches) stellen diese Big Data Sammlungen und die damit verbundenen Auswertungspraktiken den Datenschutz vor neue Herausforderungen: Im Fokus stehen dabei die individuelle Privatsphäre und der generelle Umgang mit personenbezogenen Daten. Eine neue wissenschaftliche Methode, die Datenschutz, Privatheit und Datenanalysen zusammenbringt ist “Differential Privacy”: Ein Problem klassischer Anonymisierungsansätze personenbezogener Daten ist, dass die Anonymisierung die Person unkenntlich macht, die in den Daten enthaltenden Merkmale und Eigenschaften jedoch beibehält. Bei der Differential Privacy Methode werden hingegen alle personenbezogenen Merkmale und Eigenschaft so verändert, dass die individuelle Privatsphäre gewahrt bleibt und gleichzeitig valide statistische Datenanalysen möglich sind. Prinzipiell kann dies darüber hergestellt werden, dass mit unterschiedlichen mathematischen Verfahren ein Rauschen in statistische Analysen injiziert wird.

Unser Projekt „Differential Privacy: Ein neuer Ansatz zum Umgang mit Social Big Data“ liefert die erste umfassende Evaluation dieses neuen Ansatzes und damit zentrale Erkenntnisse für die weitere Entwicklung, Steuerung und Umsetzung. Unsere Ergebnisse fließen einerseits in Policy-Paper, wissenschaftliche Veröffentlichungen und die Politikberatung ein. Andererseits wird eine Lernplattform entwickelt, in der Nutzer:innen das Konzept von Differential Privacy kennenlernen können und über die Hintergründe informiert werden. Basierend auf den Erfahrungen zur Erstellung der Lernplattform schließt das Projekt mit einer Machbarkeitsstudie ab, die überprüft, ob es sinnvoll ist, eine eigene Differential Privacy Plattform aufzubauen, über die wissenschaftliche Daten Forscher:innen datenschutzkonform zur Verfügung gestellt werden können. Im Projekt wird sich dem Thema in vier Arbeitspaketen genähert, um die folgenden Fragen zu beantworten:

  • Was sind die Chancen von Differential Privacy aus technischer und gesellschaftlicher Perspektive?
  • Was sind die Risiken von Differential Privacy für Nutzer, Anwender und die Gesellschaft?
  • Wie lässt sich Differential Privacy aus der Software-Engineering-Perspektive praktisch umsetzen und ökonomisch verwerten?

Projektteam

Prof. Dr. Simon Hegelich
Inhaber der Professur für Political Data Science an der Hochschule für Politik der TU München
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Fabienne Marco
Wissenschaftliche Mitarbeiter:in am Lehrstuhl für Political Data Science der Hochschule für Politik an der TU München
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Andree Thieltges, M.A.
Wissenschaftliche Mitarbeiter am Lehrstuhl für Political Data Science der Hochschule für Politik an der TU München
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Prof. Dr. Florian Matthes
Inhaber des Lehrstuhls für Software Engineering betrieblicher Informationssysteme an der TU München
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Oleksandra Klymenko, M.Sc.
Wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl für Software Engineering betrieblicher Informationssysteme an der TU München
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Gonzalo Munilla Garrido, M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Software Engineering betrieblicher Informationssysteme an der TU München
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Sascha Nägele, M.Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Software Engineering betrieblicher Informationssysteme an der TU München
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Prof. Dr. Uwe Baumgarten
Inhaber der Professur für Vernetzte Rechensysteme und Datenschutzbeauftragter an der TU München
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Dmitry Prokhorenkov
Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand An der TU München
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