Datenschutz im PArADISE

Abstract

Durch die Ereignisse in den vergangenen Jahren ist die Integration von Datenschutzmechanismen in Informationssysteme wieder ein zentrales Forschungsproblem geworden. Insbesondere in smarten, dem Menschen assistierenden Umgebungen werden in vielen Fällen mehr Informationen generiert und verarbeitet als die Analysefunktionen des Assistenzsystems benötigen. Der in diesem Artikel beschriebene Forschungsansatz stellt ein Framework für Anwendungsentwickler und Nutzer zur Durchsetzung von Datenschutzbestimmungen in ubiquitären Umgebungen vor, welches insbesondere den Aspekt der Datensparsamkeit in einer heterogenen Systemumgebung realisieren soll.Eine Verwendung des Frameworks kann sowohl in Peer-to-Peer-Umgebungen als auch in festgelegten Client-Server-Hierarchien erfolgen. Durch die Aufteilung der Anfrageverarbeitung in eine Vorverarbeitungsphase, in der die ursprüngliche Anfrage umgeschrieben wird, und in eine nachgelagerte Anonymisierungsphase wird ein hohes Datenschutzniveau als auch ein geringer Informationsverlust erreicht. PArADISE wird als Prototyp für Softwareentwickler im Bereich der Modellbildung für Intentions- und Situationserkennung in Assistenzsystemen entwickelt. Eine Verwendung des Frameworks in weiteren Anwendungsbereichen ist jedoch ebenso möglich.