Transparenzsysteme wie Certificate Transparency oder Key Transparency sollen die Nachvollziehbarkeit und Überprüfbarkeit von Daten gewährleisten. Sie sind jedoch anfällig für […]
Kategorie: Allgemein
Authentizität & Korrektheitsgarantien in Federated Learning: Überblick & Methoden
Mithilfe von maschinellem Lernen (ML) – bzw. oft als KI/AI bezeichnet – und einer Vielzahl an Daten von verschiedensten Nutzern, können nahezu […]
Designüberlegungen von Ex-post-TETs für die Transparenz von Anmeldeinformationen
Ex-post-Transparenztechnologien sollen betroffenen Personen helfen, ihr Recht auf Transparenz wahrzunehmen, indem sie ihnen Einblick in die sensiblen Daten geben, die […]
MPC-basierte Sichere Aggregation in Federated Learning: Überblick, Protokolle, & Google’s Gboard
Durch die fortschreitende Digitalisierung wird es immer attraktiver von so vielen Daten wie möglich zu lernen, um, z.B., Anwendungen stetig […]
Evaluation von “Secure-Multi-Party-Computation”-Frameworks im Web-Browser
„Secure Multi-Party Computation“ (MPC) ist ein mittlerweile praktikabler privatsphären-bewahrender kryptographischer Baustein. Mithilfe von MPC können zahlreiche Daten-Analysen so durchgeführt werden, […]
Evaluierung von MPC’s Stand der Technik
Daten bergen das enorme Potenzial, viel aus ihnen zu lernen und damit praktisch alle Lebens-Bereiche zu verbessern. Vor allem, wenn […]
Evaluierung des „Secure-Aggregation“-Aspekts in privatsphären-bewahrendem „Federated Machine Learning“
In diesem Bericht betrachten wir das Konzept von föderiertem maschinellem Lernen („Federated Machine Learning“ / FL), und vor allem dessen […]
Möglichkeiten zur Umsetzung eines österreichischen E-Government-Dienstes mittels offener Daten
Die Nutzung offener Behördendaten wird immer wichtiger, um die Entwicklung von Anwendungen der Künstlichen Intelligenz (KI) im öffentlichen Sektor voranzutreiben. […]