7 research outputs found
Vertrauenswürdige, adaptive Anfrageverarbeitung in dynamischen Sensornetzwerken zur Unterstützung assistiver Systeme
Assistenzsysteme in smarten Umgebungen sammeln durch den Einsatz verschiedenster Sensoren viele Daten, um die Intentionen und zukünftigen Aktivitäten der Nutzer zu berechnen. In den meisten Fällen werden dabei mehr Informationen gesammelt als für die Erfüllung der Aufgabe des Assistenzsystems notwendig sind. Das Ziel dieser Dissertation ist die Konzeption und Implementierung von datenschutzfördernden Algorithmen für die Weitergabe sensibler Sensor- und Kontextinformationen zu den Analysewerkzeugen der Assistenzsysteme. Die Datenschutzansprüche der Nutzer werden dazu in Integritätsbedingungen der Datenbanksysteme transformiert, welche die gesammelten Informationen speichern und auswerten. Ausgehend vom Informationsbedarf des Assistenzsystems und den Datenschutzbedürfnissen des Nutzers werden die gesammelten Daten so nahe wie möglich am Sensor durch Selektion, Reduktion, Kompression oder Aggregation durch die Datenschutzkomponente des Assistenzsystems verdichtet. Sofern nicht alle Informationen lokal verarbeitet werden können, werden Teile der Analyse an andere, an der Verarbeitung der Daten beteiligte Rechenknoten ausgelagert. Das Konzept wurde im Rahmen des PArADISE-Frameworks (Privacy-AwaRe Assistive Distributed Information System Environment) umgesetzt und u. a. in Zusammenarbeit mit dem DFG-Graduiertenkolleg 1424 (MuSAMA-Multimodal Smart Appliances for Mobile Application) anhand eines Beispielszenarios getestet
Provenance-unterstütze Datenanalyse in Kombination mit intensionalen Antworten zur Steigerung der Privatsphäre
Die letzten Jahre hatten einen großen Einfluss auf die Erforschung der Data Provenance in verschiedenen Bereichen. Während sich zurückliegende Forschungsarbeiten dabei hauptsächlich auf die Steigerung der Nachvollziehbarkeit, Reproduzierbarkeit und Qualität von Produktionsprozessen durch entsprechende Provenance-Notationen konzentrieren, beschäftigen sich junge Arbeiten vor allem mit dem Problem der Privacy, das durch Data Provenance entstehen kann. Zum einen kann mittels einer Provenance-Anfrage der relevante Teildatensatz einer Datenbank ermittelt werden, um z.B. die Nachvollziehbarkeit einer Datenanalyse zu erhöhen, zum anderen kann das Ergebnis einer solchen Anfrage private Daten sichtbar machen. Eine Lösung dieses Problems wird z.B. in der intensionalen Beantwortung von Provenance- Anfragen vermutet, die nicht den Originaldatensatz, sondern nur dessen relevanten Teil in anonymisierter Form zurückliefern. Eine Möglichkeit zur Beantwortung einer intensionalen Provenance-Anfrage wurde bereits durch die extensionale Beantwortung der Provenance-Anfrage mit anschließender Generalisierung in [Sva16] konzipiert. Da ein generalisierter Teildatensatz alleine aber nicht unbedingt zur Nachvollziehbarkeit eines Anfrageergebnisses führt, wird in dieser Arbeit ein neuer Ablauf einer Provenance-unterstützten Datenanalyse zur Steigerung der Privatsphäre konzipiert. Eine solche Datenanalyse nutzt die Provenance aktiv, um den Datensatz auf einen relevanten Teil zu reduzieren und diesen anschließend zu anonymisieren. Durch eine Anpassung der eigentlichen Auswertungsanfrage und den Vergleich anonymer Ergebnisse ist dann eine Nachvollziehbarkeit unter Privacy-Aspekten möglich. Die Formulierung einer solchen Datenanalyse, die Umsetzung einzelner Komponenten unter Beachtung der Privacy sowie eine toolunabhängige Formulierung des Gesamtkonzeptes mit einer prototypischen Implementierung als Proof of Concept bilden den Gesamtbeitrag dieser Arbeit zur Thematik Provenance und Privacy
Provenance Management unter Verwendung von Schemaabbildungen mit Annotationen
Ziel des Promotionsprojekts ProSA (Provenance Management using Schema Mappings with Annotations) ist die Anwendung und Verallgemeinerung von Techniken des Provenance-Managements im Bereich des Forschungsdatenmanagements unter Verwendung des mit zusätzlichen Provenance-Informationen erweiterten Chase&Backchase.The goal of the PhD project ProSA (Provenance Management using Schema Mappings with Annotations) is to apply and generalize provenance management techniques in the field of research data management using Chase&Backchase enhanced with additional provenance