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.
USENIX-Security
USENIX Security Symposium
CSF
IEEE Computer Security Foundations Symposium34th IEEE Computer Security Foundations Symposium
AAAI
Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI)AAAI Conference on Artificial Intelligence
NIPS
Neural Information Processing Systems (NeurIPS)NeurIPS 2020
INDOCRYPT
LNCS21st International Conference on Cryptology in India
CCS
ACM SIGSAC Conference on Computer and Communications Security (CCS)CCS 2020
