Data Privacy for AI

Research Fokus

In der Research Area „Data Privacy for AI" erforschen und entwickeln wir effiziente und langzeitsichere (quantum computer safe) kryptografische Verfahren, die für ein breites Spektrum praktischer Anwendungen eingesetzt werden können. Wir schaffen damit sichere Grundlagen für eine vertrauenswürdige KI und überwinden auch die heute noch bestehenden Performance Probleme bei komplexen Machine Learning-Algorithmen.
Longterm-secure cryptographic methods

Wir arbeiten an der Entwicklung neuer kryptographischer Verfahren, die bereits überzeugend zeigen konnten, dass sie gegenüber den Herausforderungen durch Quantencomputer resistent sind und als Privacy-Enhancing-Technologies (PETs) verwendet werden können. Konkrete weitere Ziele sind der Entwurf und die Sicherheitsanalyse neuer sicherer Post-Quantum-Verfahren, die sowohl gegen klassische als auch gegen Quantenangriffe sicher sind.

Privacy-Preserving Data Analytics

Wir wollen den Stand der Technik für datenschutzkompatible Methoden wie HE, MPC oder PSI weiterentwickeln und Leistungsprobleme überwinden, die typischerweise bei komplexeren Auswertungen wie Machine Learning Anwendungen auftreten. Wir entwickeln langfristig sichere kryptografische Systeme, die für datenschutzkompatible Datenanalysen, insbesondere im Rahmen von Machine Learning und KI eingesetzt werden können.

Quantum Information

Wir führen unser Fachwissen in den Bereichen Kryptografie und Analytics mit Quanteninformation und Quantenalgorithmen zusammen. Angesichts der jüngsten Durchbrüche bei der Entwicklung von Quantencomputern wird das Szenario des Quantencomputings immer realistischer. Weil die Nutzer von Quantencomputern ihre Daten aber mit den Betreibern teilen müssen, werden viele Fragen zu Datenschutz und Datensicherheit aufgeworfen.