{"id":2279,"date":"2022-12-09T18:53:12","date_gmt":"2022-12-09T18:53:12","guid":{"rendered":"https:\/\/harpocrates-project.eu\/uebersicht\/"},"modified":"2023-09-12T09:05:54","modified_gmt":"2023-09-12T09:05:54","slug":"uebersicht","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/harpocrates-project.eu\/de\/uebersicht\/","title":{"rendered":"\u00dcbersicht"},"content":{"rendered":"

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MOTIVATION<\/span><\/h3>\n

<\/span>Im digitalen Zeitalter, in dem die Zahl der Nutzer verschiedener digitaler Dienste und Tools h\u00f6her ist als je zuvor, bieten sich zahlreiche M\u00f6glichkeiten, gro\u00dfe Datenmengen f\u00fcr statistische Zwecke und zur Ermittlung von Verhaltensmustern zu sammeln. Diese Daten k\u00f6nnen von Akteuren aus verschiedenen Bereichen wie Einzelhandel, Verkehr, Gesundheitswesen, Versicherungen, Medien und Unterhaltung oder aus dem \u00f6ffentlichen Sektor wie der medizinischen Forschung, demografischen Statistiken usw. f\u00fcr weitere Analysen und Entscheidungen verwendet werden.<\/span><\/span><\/p>\n

<\/span><\/span><\/p>\n

Die Nutzung der verf\u00fcgbaren gro\u00dfen Mengen an Nutzerdaten ist aufgrund von Bedenken hinsichtlich des Schutzes der Privatsph\u00e4re sehr begrenzt, weshalb die Daten isoliert in Inseln des Systems aufbewahrt werden und nicht f\u00fcr eine sekund\u00e4re Nutzung und Verarbeitung zur Verf\u00fcgung stehen. Dar\u00fcber hinaus hat die Praxis gezeigt, dass in vielen F\u00e4llen unberechtigterweise auf Daten zugegriffen wird und diese an Dritte weitergegeben werden, und selbst wenn die Zustimmung zur Datenverarbeitung vorliegt, enthalten die Lernmodelle N\u00e4herungswerte, die ungenau, voreingenommen und oft unfair sind.<\/span> <\/span><\/p>\n

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Warum Harpocrates<\/h3>\n

 <\/p>\n

Das Projekt HARPOCRATES zielt darauf ab, die Grundlagen f\u00fcr digital blinde Bewertungssysteme zu schaffen, die geografische, geschlechtsspezifische, rassenspezifische und andere Faktoren ausschlie\u00dfen und letztendlich sp\u00fcrbare Auswirkungen auf den Aufbau gerechterer, demokratischer und unparteiischer Gesellschaften haben werden. Zu diesem Zweck planen wir die Entwicklung mehrerer praktischer kryptografischer Verfahren (funktionale Verschl\u00fcsselung und hybride homomorphe Verschl\u00fcsselung) zur Analyse von Daten unter Wahrung der Privatsph\u00e4re.<\/span><\/p>\n

Neben der datenschutzgerechten Verarbeitung statistischer Daten wollen wir auch einen reichhaltigeren, ausgewogeneren und umfassenderen Ansatz erm\u00f6glichen, bei dem Datenanalyse und Kryptografie Hand in Hand mit einer Verlagerung hin zu mehr Datenschutz gehen.<\/span><\/p>\n

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\"\"<\/p>\n

Datenbanken privatisieren<\/h4>\n

[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ text_font=“Raleway||||||||“ text_text_color=“#9b9b9b“ custom_padding=“0rem|1rem|2rem|1rem|false|false“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n

In HARPOCRATES werden wir zun\u00e4chst zeigen, wie man Kryptographie mit den Grunds\u00e4tzen des differenziellen Datenschutzes effektiv kombinieren kann, um Datenbanken zu sichern und zu privatisieren.<\/span><\/p>\n

[\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=“1_4″ _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ background_color=“#FFFFFF“ border_radii=“on|10px|10px|10px|10px“ box_shadow_style=“preset2″ global_colors_info=“{}“][et_pb_text _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ header_4_font=“Montserrat|700|||||||“ header_4_text_color=“#1f2437″ header_4_font_size=“20px“ custom_margin=“||5px|||“ custom_padding=“1rem|||1rem|false|false“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

Verschl\u00fcsselte Daten<\/h4>\n

[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ text_font=“Raleway||||||||“ text_text_color=“#9b9b9b“ custom_padding=“0rem|1rem|2rem|1rem|false|false“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n

Als N\u00e4chstes werden wir datenschutzfreundliche maschinelle Lernmodelle entwickeln, die in der Lage sind, verschl\u00fcsselte Daten zu klassifizieren, indem sie Vorhersagen mit hoher Genauigkeit direkt auf verschl\u00fcsselten Texten in f\u00f6derierten Datenr\u00e4umen durchf\u00fchren.<\/span><\/p>\n

[\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=“1_4″ _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ background_color=“#FFFFFF“ border_radii=“on|10px|10px|10px|10px“ box_shadow_style=“preset2″ global_colors_info=“{}“][et_pb_text _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ header_4_font=“Montserrat|700|||||||“ header_4_text_color=“#1f2437″ header_4_font_size=“20px“ custom_margin=“||5px|||“ custom_padding=“1rem|||1rem|false|false“ global_colors_info=“{}“]\"\"<\/p>\n

Gemeinsame Nutzung von Daten<\/h4>\n

[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ text_font=“Raleway||||||||“ text_text_color=“#9b9b9b“ custom_padding=“0rem|1rem|2rem|1rem|false|false“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n

Um schlie\u00dflich zu demonstrieren, wie diese L\u00f6sungen den Bed\u00fcrfnissen der Nutzer entsprechen, werden wir zwei reale Szenarien f\u00fcr den grenz\u00fcberschreitenden Datenaustausch im Zusammenhang mit der Analyse von Gesundheitsdaten f\u00fcr die Schlafmedizin und der Aufkl\u00e4rung von Bedrohungen f\u00fcr lokale Beh\u00f6rden umsetzen.<\/span><\/p>\n

[\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=“1_4″ _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ background_color=“#FFFFFF“ border_radii=“on|10px|10px|10px|10px“ box_shadow_style=“preset2″ global_colors_info=“{}“][et_pb_text _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ header_4_font=“Montserrat|700|||||||“ header_4_text_color=“#1f2437″ header_4_font_size=“20px“ custom_margin=“||5px|||“ custom_padding=“1rem|||1rem|false|false“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n

\"\"<\/p>\n

\u00d6kosystem<\/h4>\n

[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ text_font=“Raleway||||||||“ text_text_color=“#9b9b9b“ custom_padding=“0rem|1rem|2rem|1rem|false|false“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n

Dar\u00fcber hinaus wird Harpocrates ein \u00d6kosystem aufbauen, indem es bestehende \u00d6kosysteme und Gemeinschaften nutzt und so den Arbeits- und Ressourcenaufwand minimiert, der erforderlich ist, um zur St\u00e4rkung der Cybersicherheitskapazit\u00e4ten der EU und ihrer Souver\u00e4nit\u00e4t im Bereich der digitalen Technologien beizutragen.<\/span> <\/span><\/p>\n

[\/et_pb_text][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=“1″ custom_padding_last_edited=“on|phone“ _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ background_image=“http:\/\/harpocrates-project.eu\/wp-content\/uploads\/2022\/12\/Untitled-1.png“ background_position=“center_left“ custom_margin=“3rem||0rem||false|false“ custom_margin_tablet=“0rem||||false|false“ custom_margin_phone=“0rem||||false|false“ custom_margin_last_edited=“on|tablet“ custom_padding=“|1rem||1rem|false|false“ custom_padding_tablet=“|2rem||2rem|false|false“ custom_padding_phone=“|1rem||1rem|false|false“ global_colors_info=“{}“][et_pb_row column_structure=“1_2,1_2″ custom_padding_last_edited=“on|tablet“ _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ width=“100%“ max_width=“1540px“ custom_padding=“0rem||0rem||false|false“ custom_padding_tablet=“0rem||0rem||false|false“ custom_padding_phone=“0rem||0rem||false|false“ global_colors_info=“{}“][et_pb_column type=“1_2″ _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][et_pb_text _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ text_font=“Raleway||||||||“ text_text_color=“#9b9b9b“ header_3_font=“Montserrat|700|||||||“ header_3_text_color=“#1f2437″ custom_margin=“3rem||||false|false“ custom_margin_tablet=“0rem||||false|false“ custom_margin_phone=“0rem||||false|false“ custom_margin_last_edited=“on|tablet“ custom_padding=“||||false|false“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n

<\/span>Ziele des Projekts<\/span><\/h3>\n

<\/span><\/p>\n

[\/et_pb_text][et_pb_text _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ text_font=“Raleway||||||||“ text_text_color=“#9b9b9b“ custom_padding=“|||2rem|false|false“ border_width_left=“4px“ border_color_left=“#1f2437″ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n

Die Verf\u00fcgbarkeit von Big Data in Verbindung mit Fortschritten bei der k\u00fcnstlichen Intelligenz (KI) erm\u00f6glicht umfassende M\u00f6glichkeiten f\u00fcr private und \u00f6ffentliche Akteure. Der organisations- und l\u00e4nder\u00fcbergreifende Datenaustausch im Einklang mit der Datenschutz-Grundverordnung wird jedoch zunehmend schwieriger, da die Erfassung granularer, mehrdimensionaler personenbezogener Daten auf verbesserte M\u00f6glichkeiten zur Verkn\u00fcpfung von Datens\u00e4tzen trifft. <\/span><\/p>\n

HARPOCRATES nutzt neuartige kryptografische Verfahren, um die F\u00e4higkeiten von Privacy Preserving Machine Learning (PPML) und Federated Learning (FL) zu verbessern, und erm\u00f6glicht so dezentrales Training, Validierung und Vorhersage auf verschl\u00fcsselten Daten. Mit solchen datenschutzfreundlichen Diensten und sicheren Berechnungen k\u00f6nnen die Nutzer sowohl von der maschinellen Intelligenz der Cloud profitieren als auch die Kontrolle \u00fcber ihre Daten behalten. <\/span><\/p>\n

HARPOCRATES wird digital blinde Bewertungssysteme erm\u00f6glichen, die in praktischen Anwendungsszenarien demonstriert werden und zum Aufbau gerechterer, demokratischer und unparteiischer Gesellschaften beitragen.<\/span><\/p>\n

[\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=“1_2″ _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][\/et_pb_column][\/et_pb_row][\/et_pb_section][et_pb_section fb_built=“1″ custom_padding_last_edited=“on|tablet“ _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ custom_margin=“0px||||false|false“ custom_padding=“6rem|1rem|5rem|1rem|false|false“ custom_padding_tablet=“0rem|2rem|2rem|2rem|false|false“ custom_padding_phone=“|1rem||1rem|false|false“ global_colors_info=“{}“][et_pb_row _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ width=“100%“ max_width=“1540px“ global_colors_info=“{}“][et_pb_column type=“4_4″ _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][et_pb_text _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ header_3_font=“Montserrat|700|||||||“ header_3_text_color=“#1e2736″ header_3_font_size=“24px“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n

Unsere Zielsetzungen<\/h3>\n

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\"\"
Entwurf effizienter funktionsverbergender funktionaler Verschl\u00fcsselungsverfahren.<\/span><\/p>\n

[\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=“1_4″ _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][et_pb_text _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ text_font=“Raleway||||||||“ text_text_color=“#9b9b9b“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n

\"\"
Kombinieren Sie funktionale Verschl\u00fcsselung und differentiellen Datenschutz f\u00fcr private, verschl\u00fcsselte Datenbanken.<\/span><\/p>\n

[\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=“1_4″ _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][et_pb_text _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ text_font=“Raleway||||||||“ text_text_color=“#9b9b9b“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n

\"\"
Entwurf eines praktischen, mandantenf\u00e4higen hybriden homomorphen Verschl\u00fcsselungsverfahrens.<\/span><\/p>\n

[\/et_pb_text][\/et_pb_column][et_pb_column type=“1_4″ _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ global_colors_info=“{}“][et_pb_text _builder_version=“4.19.1″ _module_preset=“default“ text_font=“Raleway||||||||“ text_text_color=“#9b9b9b“ global_colors_info=“{}“]<\/p>\n

\"\"
Aufbau eines datenschutzfreundlichen Rahmens f\u00fcr maschinelles Lernen durch Kombination von funktionaler Verschl\u00fcsselung und hybrider homomorpher Verschl\u00fcsselung.<\/span><\/p>\n

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\"\"
Byzantinestabiles f\u00f6deriertes Lernverfahren mit Datenschutzgarantien.<\/span><\/p>\n

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\"\"
Fallstudien aus der Praxis und Beitrag zu Open Science und reproduzierbarer Forschung.<\/span><\/p>\n

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\"\"
Tragen Sie zur skalierbaren, automatisierten GDPR-Compliance bei.<\/span><\/p>\n

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<\/span> Home<\/span><\/a><\/span> &#x39;<\/span> <\/span><\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t<\/div>MOTIVATION Im digitalen Zeitalter, in dem die Zahl der Nutzer verschiedener digitaler Dienste und Tools h\u00f6her ist als je zuvor, bieten sich zahlreiche M\u00f6glichkeiten, gro\u00dfe Datenmengen f\u00fcr statistische Zwecke und zur Ermittlung von Verhaltensmustern zu sammeln. Diese Daten k\u00f6nnen von Akteuren aus verschiedenen Bereichen wie Einzelhandel, […]<\/p>\n","protected":false},"author":3,"featured_media":0,"parent":0,"menu_order":0,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","template":"","meta":{"_et_pb_use_builder":"on","_et_pb_old_content":"","_et_gb_content_width":"","footnotes":""},"class_list":["post-2279","page","type-page","status-publish","hentry"],"aioseo_notices":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/harpocrates-project.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/2279","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/harpocrates-project.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages"}],"about":[{"href":"https:\/\/harpocrates-project.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/page"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/harpocrates-project.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/3"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/harpocrates-project.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=2279"}],"version-history":[{"count":5,"href":"https:\/\/harpocrates-project.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/2279\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":2284,"href":"https:\/\/harpocrates-project.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/pages\/2279\/revisions\/2284"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/harpocrates-project.eu\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=2279"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}