Konzepte zum Schutz privater Muster in Zeitreihendaten
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Abstract
Obwohl das Internet der Dinge (IoT) dieVoraussetzung für smarte Anwendungen schafft, die signifikante Vorteile gegenüber traditionellen Anwendungen bieten, stellt die zunehmende Verbreitung von IoT-fähigen Geräten auch eine immense Gefährdung der Privatheit dar. IoT-Anwendungen sammeln eine Vielzahl an Daten und senden diese zur Verarbeitung an ein leistungsstarkes Back- End. Hierbei werden umfangreiche Erkenntnisse über den Nutzer gewonnen. Erst dieses Wissen ermöglicht die Servicevielfalt, die IoT-Anwendungen bieten. Der Nutzer muss daher einen Kompromiss aus Servicequalität und Datenschutz treffen. Heutige Datenschutzansätze berücksichtigen dies unzureichend und sind dadurch häufig zu restriktiv. Aus diesem Grund stellen wir neue Konzepte zum Schutz privater Daten für das IoT vor. Diese berücksichtigen die speziellen Eigenschaften der im IoT zum Einsatz kommenden Zeitreihendaten. So kann die Privatheit des Nutzers gewährleistet werden, ohne die Servicequalität unnötig einzuschränken. Basierend auf den TICK-Stack beschreiben wir Implementierungsansätze für unsere Konzepte, die einem Privacy-by-Design-Ansatz folgen.
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Stach, C.,
(2019).
Konzepte zum Schutz privater Muster in Zeitreihendaten.
In:
David, K., Geihs, K., Lange, M. & Stumme, G.
(Hrsg.),
INFORMATIK 2019: 50 Jahre Gesellschaft für Informatik – Informatik für Gesellschaft.
Bonn:
Gesellschaft für Informatik e.V..
(S. 353-366).
DOI: 10.18420/inf2019_54
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DOI: 10.18420/inf2019_54
ISBN: 978-3-88579-688-6
ISSN: 1617-5468
xmlui.MetaDataDisplay.field.date: 2019
Language:
(de)

Content Type: Text/Conference Paper