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Datenschützendes Empfehlungssystem

Ziel dieses Projekts ist es, unterschiedliche technische Datenschutzkonzepte zu vergleichen und auf deren Integrierbarkeit in eine Datenauswertung zu untersuchen.

Kurzinformation

Departement:

Informatik

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

01.09.2019 - 10.08.2020

In der Übersicht

Dieses Projekt wird in Zusammenarbeit mit dem Industrieparter ex indiciis durchgeführt. ex indiciis bietet ein Empfehlungssystem für Finanzinstitute an, welches sich ausschliesslich auf die Auswertung von Kundendaten abstützt. Dabei muss der Datenschutz dieser Kundendaten gewahrt werden und es stellt sich die Frage, wie dieser direkt als Teil des Datenauswertungsprozesses sichergestellt werden kann. Ziel dieses Projekts ist es, verschiedene technische Definitionen von Datenschutz aus der akademischen Forschung wie z.B. k-anonymity, k-map, delta-presence, differential privacy auszuwerten und ein Konzept zur Integration der Datenschutzanforderungen in das System des Industriepartners zu entwickeln.

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Fakten

Projektart

Forschung

Beteiligte interne Organisationen
  • Information Security & Privacy F&E
Externe Projektpartner
  • ex indiciis
Externe Projektfinanzierer
  • Innosuisse
Finanzierung
  • Innosuisse - HSLU als Hauptforschungspartnerin (Main Research Partner)
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Beteiligte Personen intern

Projektleiter/in
  • Esther Hänggi

Kurzinformation

Departement:

Informatik

Status:

Abgeschlossen

Zeitraum:

01.09.2019 - 10.08.2020

Projektleitung

Prof. Dr. Esther Hänggi

Co-Head Applied Cyber Security Research Lab

+41 41 757 68 97

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