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Vertrauenswürdige Informationsverarbeitung

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Vertrauenswürdige Informationsverarbeitung

Das heutige Internet kann als ein riesiger Datenspeicher verstanden werden, das persönliche und sensible Daten über seine Nutzer sammelt. Dies führt zu signifikanten Sicherheits- und Datenschutzrisiken für die Endnutzer, die die Kontrolle über die von ihnen geteilten Daten verlieren. Die Entwicklung von Methoden und Werkzeugen zur Ermöglichung einer sicheren und datenschutzfreundlichen Datenverarbeitung stellt daher eine der größten Herausforderungen für alle datenbetriebenen Ökosysteme und Anwendungen dar. Insbesondere hängt der Erfolg der Digitalisierung stark davon ab, ob es den Unternehmen gelingt, das Vertrauen ihrer Nutzer zum Schutz ihrer Privatsphäre zu gewinnen. Dieses Forschungsgebiet zielt darauf ab, revolutionäre, neue Rahmen für den effizienten und großumfänglichen Umgang mit und die Verbesserung von Sicherheit und Datenschutz in der Informationsverarbeitung in diversen Einstellungen zu entwickeln. In den letzten Jahren hatte dieses Gebiet einen besonderen Fokus auf folgende Themen gelegt: neue Methoden und Werkzeuge für die algorithmische Bereinigung datenschutzsensibler Daten, insbesondere für Genom- und medizinische Forschung; neue Techniken für die quantitative Untersuchung der Privatsphäre der Endnutzer; sowie effiziente Techniken für sichere, verifizierbare Berechnung.

Mitglieder

Aktuelle Publikationen

Title Date Authors Meta
 2020
IEEE S&P
2020
 Rakibul Hasan, David Crandall, Mario Fritz, Apu Kapadia
 NRA1 , NRA5
 IEEE Symposium on Security and Privacy (S&P)
 2020
CCS
2020
 Dingfan Chen, Ning Yu, Yang Zhang, Mario Fritz
 NRA1
 ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS)
 2020
CVPR
2020
 Apratim Bhattacharyya, Shweta Mahajan, Mario Fritz, Bernt Schiele, Stefan Roth
 NRA1
 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition
 2020
2020
 Seong Joon Oh, Rodrigo Benenson, Mario Fritz, Bernt Schiele
 NRA1
 IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence (TPAMI)
 2020
2020
 Tribhuvanesh Orekondy, Bernt Schiele, Mario Fritz
 NRA1 , NRA3
 International Conference on Representation Learning (ICLR)