Monika Henzinger

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Schutz der Privatsphäre beim Zugriff auf Datenmengen   Daten in Datenbanken ändern sich oft häufig, d.h. die Datenmengen sind dynamisch. Es gibt bereits Techniken, die Zugriff auf Daten ermöglichen und gleichzeitig die Privatsphäre eines jeden einzelnen schützen. Allerdings funktionieren diese Techniken nur, wenn die Daten keine Verbindung zueinander haben, sodass man von einem Datenpunkt keine Information über einen anderen ableiten kann.   Doch die Realität sieht anders aus, denn Daten stehen oft auch miteinander in Verbindung. Wenn z.B. eine Person von einem Ereignis betroffen ist und eine zweite sich in ihrer Nähe befindet, kann man, je nach Ereignis, von dieser Information ableiten, dass die zweite Person möglicherweise auch damit zu tun hat. Im neuen Projekt von Monika Henzinger werden Techniken entwickelt, die es erlauben, Informationen in dynamischen Datenbanken (mit einer gewissen Unschärfe) abzufragen, wie z.B. die Anzahl der von einem Ereignis betroffenen Personen, ohne dass dabei Informationen über eine einzelne Person preisgegeben werden. Außerdem wird das Team um Monika Henzinger auch die Frage von speicherplatzsparenden und zeiteffizienten Techniken für diese Situationen erforschen.   Hinweis: Grant transferiert zu anderer Institution (2023)