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SMILE - SECURE MACHINE LEARNING APPLICATIONS WITH HOMOMORPHICALLY ENCRYPTED DATA

Ziele

SMiLe untersucht, unter welchen Voraussetzungen Lösungen, bei denen homomorphe Verschlüsselung zum Einsatz kommt, dazu geeignet sind, das Potenzial von sensiblen Daten für maschinelles Lernen nutzbar zu machen. Die Weiterentwicklung von relevanten Softwarekomponenten steht genauso im Mittelpunkt des Projekts wie das Zugänglichmachen von erforderlichem Know-how. Das Potenzial des Verfahrens für maschinelles Lernen wird anhand von zwei Anwendungsfällen bewertet, die sich mit Mitarbeitersegmentierung bzw. vorausschauender Wartung befassen. Im Rahmen des Projekts werden sowohl technische als auch soziale, rechtliche und wirtschaftliche Fragen behandelt. Lösungsansätze werden nicht nur hinsichtlich ihrer Analysefähigkeiten, Leistung und Skalierbarkeit, sondern auch im Hinblick auf ihre Kosteneffizienz, Transparenz und Benutzerfreundlichkeit bewertet. Die Vor- und Nachteile des maschinellen Lernens auf homomorph verschlüsselten Daten werden mit alternativen Ansätzen verglichen, die auf synthetischen Daten, Transfer Learning, Secure Multi-Party Computation oder Differential Privacy basieren.

 

Ergebnisse

SMiLe trägt zur Etablierung eines kooperativ-kreativen Ökosystems bei, in dem verschiedene Akteure vertrauensvoll, symbiotisch und eigenverantwortlich interagieren und bisher nicht vorstellbare Lösungen realisieren, bei denen nicht nur Datenschutz und Sicherheit gewährleistet sind, sondern auch bisher ungenutzte Potenziale von Daten ausgeschöpft werden können. Im Rahmen des Projekts werden bestehende Plattformen erweitert, um Lösungen bereitzustellen, welche die Erstellung und Nutzung von Modellen für maschinelles Lernen unter Verwendung homomorph verschlüsselter Daten ermöglichen. Bestehende Softwarekomponenten werden weiterentwickelt und in prototypische Lösungen integriert, welche die spezifischen Anforderungen der Anwendungsfälle erfüllen. Die Erkenntnisse werden in Form von praktischen Richtlinien dokumentiert. Die Richtlinien sollen potenziellen Anwendern helfen zu beurteilen, ob maschinelles Lernen auf homomorph verschlüsselten Daten zu ihrem Anwendungsszenario passt. 

 

Projekttitel: SMiLe
Programmausschreibung: IKT der Zukunft – 8. Ausschreibung
Projektkoordinator: Fraunhofer Austria Research GmbH
Projektpartner: MCI Management Center Innsbruck
  Internationale Hochschule GmbH
  Software Competence Center Hagenberg GmbH
  VRVis Zentrum für Virtual Reality und Visualisierung Forschungs-GmbH
  CORE smartwork GmbH
  Fill Gesellschaft m.b.H.
  Tributech Solutions GmbH
Projektdauer:    30 Monate, 04/2021 – 09/2023

  

SMiLe wird unter der Projektnummer 886524 vom Bundesministerium für Klimaschutz, Umwelt, Energie, Mobilität, Innovation und Technologie (BMK) im Rahmen der 8. Ausschreibung des Programms IKT der Zukunft gefördert.