Innovative technologische Methoden erlauben es, sensible Informationen auszuwerten, während ihr Inhalt geheim bleibt. Im ersten Moment klingt das nach einer Wunschvorstellung. Die Entwicklung von neuartigen Verschlüsselungsprotokollen, die auch vor Angriffen mit einem Quantencomputer sicher sind, bauen aber auf modernen mathematischen Prinzipien auf. Ihr Einsatz hat enormes Potential.

"Unser Ziel ist es, eine neue Generation von künstlicher Intelligenz zu schaffen, die ethischen und vertrauenswürdigen Grundprinzipien folgt, die Dateninhalte schützt und erklärbare und transparente Ergebnisse liefert. Datenschutz und Vertrauenswürdigkeit werden dabei schon von Grund auf im Design der Algorithmen berücksichtigt und eröffnen somit völlig neue Möglichkeiten im Zeitalter der Digitalisierung", erklärt der Datenexperte Andreas Trügler vom Know-Center.

Im Rahmen des COMET-Moduls "DDAI - Explainable, Verifiable and Privacy-Preserving Data-Driven Artificial Intelligence", das von der Forschungsgesellschaft FFG, dem Land Steiermark und dem Bundesministerium gefördert wird, entwickelt Trügler mit seinem Team neue und sichere Algorithmen und Methoden, um vertrauliche und sensible Daten auszuwerten. Oberste Prämisse dabei ist: Privatsphäre und Datenschutz dürfen nicht gefährdet werden.

Das Modul deckt alle Teile der Datenverarbeitungspipeline ab: von der Dateninfrastruktur, über kryptographische Algorithmen und maschinelle Lernmethoden für eine sichere Datenverarbeitung bis hin zu erklärbarer KI. Die verwendeten KI-Algorithmen dürfen nämlich keine sogenannten "Blackbox-Modelle" sein. Das heißt, die Vorgänge innerhalb von komplexen neuronalen Netzwerken müssen transparent und die Ergebnisse der KI erklär- und nachvollziehbar sein. Insgesamt ist das Ziel, eine bessere Entscheidungsgrundlage zu erhalten, die den Weg für sichere und vertrauenswürdige KI-Lösungen ebnet.

Reif für den praktischen Einsatz

Während es international bereits gelungene Anwendungsbeispiele für diese neuen Verschlüsselungsmethoden gibt - in Estland etwa wurden damit Bildungs- und Einkommensdaten ausgewertet - werden die Methoden in Österreich bislang noch wenig in der Praxis eingesetzt. In Zusammenarbeit mit den Kryptographie-Experten des Instituts für Angewandte Informationsverarbeitung und Kommunikationstechnologie (IAIK) der TU Graz arbeitet das Know-Center an entsprechenden Anwendungen für die heimische Industrie. Die Ergebnisse des DDAI Forschungsprojekts fließen direkt in industrielle Fragestellungen der beteiligten Firmenpartner ein und werden in einem konkreten Anwendungsumfeld getestet. "Wir haben auch damit begonnen, unsere Erkenntnisse auf Quanten-Algorithmen und Quantencomputer auszuweiten", sagt Trügler.

Tatsächlich können die neuen Technologien sehr vielfältig eingesetzt werden: Unternehmen könnten sich Wettbewerbsvorteile verschaffen, indem sie Daten gemeinsam mit ihren Zulieferern oder auch mit Konkurrenten auswerten, ohne der Gefahr ausgesetzt zu sein, Betriebsgeheimnisse offenzulegen oder der Industriespionage Tür und Tor zu öffnen. Zum Beispiel können Zuliefererketten analysiert und Produktionsdaten über verschlüsseltes maschinelles Lernen ausgewertet werden, ohne deren Inhalte preiszugeben. So erhält man bessere Ergebnisse, die allen beteiligten Parteien zu Gute kommen.

In der medizinischen Forschung könnten die oft spärlichen Datenquellen für seltene Krankheiten über Ländergrenzen hinweg gemeinsam und verschlüsselt ausgewertet werden oder die Ausbreitung infektiöser Krankheiten anhand von simulierten Daten analysiert werden.

Weitere Informationen: https://ddai.know-center.at/

(Diese Meldung ist Teil einer Medienkooperation mit dem Know-Center.)