Deutsch-französische Verbundprojekten zur Cybersicherheit
Termin:
01.06.2020
Fördergeber:
Bundesministerium für Bildung und Forschung
Neue Trends und Technologien wie Big Data Analytics, Maschinelles Lernen und das Internet der Dinge bieten große Chancen für Wissenschaft, Wirtschaft und Gesellschaft. Während die Analyse von z. B. genomischen Daten, kombiniert mit Sensormesswerten unserer Umwelt, zur Heilung von Krankheiten wie Krebs führen kann, haben die erforderlichen Daten potenziell einen sehr hohen und oft nicht verstandenen Einfluss auf die Privatsphäre des Dateninhabers. Durch die Berücksichtigung von Sicherheit, Datenschutz und Vertraulichkeit auf technischer Ebene können neue Technologien entwickelt und in großem Umfang genutzt werden. Die zukünftige Forschung und Entwicklung technischer Lösungen im Bereich der privaterhaltenden Datenverarbeitung wird ein Schlüsselfaktor für die Nutzung von Big Data Analytics und künstlicher Intelligenz zum Nutzen der Gesellschaft als Ganzes sein.
Ziel der Förderung ist es, hochinnovative Lösungen zur Wahrung der Privatsphäre zu entwickeln, die insbesondere in den drei Anwendungsbereichen Industrie 4.0 (einschließlich Internet of things), Gesundheitswesen und Automotive besonderen Nutzen erreichen. Darüber hinaus sollen durch die Verbundprojekte die deutsch-französische Zusammenarbeit gestärkt und die sich aus der Kooperation ergebenden Synergien genutzt werden, um Fortschritte in der Cybersicherheit zu erzielen.
Gefördert werden Verbundprojekte zwischen deutschen und französischen Partnern, die innovative und risikobehaftete Lösungen für die Wahrung der Privatsphäre entwickeln. Die Privatsphäre kann auf mehreren Ebenen behandelt werden:
Auf der Datenebene selbst, wo der Datenfreigabemechanismus Datenschutzgarantien bieten kann.
Wenn Daten verarbeitet werden, z. B. in einer Weise, die nichts über die Eingabe aussagt, als das, was aus dem Ergebnis selbst berechnet werden kann (Eingabedatenschutz).
Zusätzlich können Datenschutzgarantien in Bezug auf das Ergebnis berücksichtigt werden.
Auch wenn es für viele der oben genannten Aspekte bereits theoretische Lösungen gibt, sind sie oft nicht für den praktischen Einsatz geeignet. Daher bedarf es Modelle und Protokolle, die nicht nur die gewünschten Sicherheitsgarantien erfassen bzw. bieten, sondern auch praktische Aspekte wie Leistung und Nutzen berücksichtigen. Die Notwendigkeit von Lösungen zum Schutz der Privatsphäre gilt insbesondere für den Einsatz in folgenden Bereichen:
Internet der Dinge, bei denen es beispielsweise einen starken Bedarf gibt
um die Risiken besser zu verstehen,
die Entwicklung der Privatsphäre durch Designvorrichtungen oder
neue kryptografische Primitive für (sehr) ressourcenschwache Systeme zu definieren, wobei die Leitlinien des europäischen Zertifizierungsrahmens zu berücksichtigen sind.
Sichere Leistung und Skalierbarkeit von Multiparty Computations (MPC). Es ist notwendig, Lösungen zu entwickeln, die kurzfristig für den Datenschutz, z. B. in Cloud Secure Services, eingesetzt werden können. Gleichzeitig sollten kryptografische Protokolle mit starken Sicherheitsgarantien, insbesondere die homomorphe Verschlüsselung, verbessert werden, um eine bessere Leistung und Skalierbarkeit für den zukünftigen Gebrauch zu gewährleisten und das erforderliche Vertrauen in sichere Hardware zu verringern.
Datenschutzerhaltende Analysen, die z. B. auf Protokoll- oder Algorithmenebene durchgeführt werden. Dies beinhaltet die Untersuchung der derzeitigen Kapazität, Künstliche Intelligenz/Maschinelles Lernen Algorithmen auf offenen, aussagekräftigen Datenbanken zu trainieren, wobei die Privatsphäre von Bürgerdaten und Industriedaten geschützt wird, ohne die Bereitstellung von Cloud-Diensten zu verlangsamen. Es bedeutet auch, Datenschutzbegriffe für verschiedene Datentypen zu entwickeln, z. B. genomische Daten, Sensorwerte, Bilder, alle Daten, die aus dem angeschlossenen Fahrzeugökosystem stammen, die für etablierte Begriffe wie differentielle Privatsphäre verwendet werden können.
In den Verbundprojekten von deutschen und französischen Partnern sollen Partner entlang der gesamten Innovationskette von der Forschung über die Industrie bis hin zum Endverbraucher einbezogen werden, um die Praxisnähe der entwickelten Lösungen zu unterstützen. Dabei ist es nicht erforderlich, dass in beiden Ländern jeweils alle Arten von Partnern einbezogen sind. Projektvorschläge müssen einen erheblichen Mehrwert aus der deutsch-französischen Zusammenarbeit erkennen lassen.
Um die Mobilität der Forschenden und den Wissensaustausch zwischen Frankreich und Deutschland zu fördern, werden die Konsortien gebeten, Konzepte für eine integrierte Zusammenarbeit zwischen Partnern aus beiden Ländern und eine grenzüberschreitende Vernetzung (z. B. regelmäßige Treffen der teilnehmenden Arbeitsgruppen, gemeinsame Workshops, Personalaustausch zwischen Forschungsgruppen usw.) aufzunehmen.
Mit der Abwicklung der Fördermaßnahme hat das BMBF derzeit folgenden Projektträger (PT) beauftragt:
VDI/VDE Innovation und Technik GmbH
Projektträger Kommunikationssysteme und Sicherheit digitaler Systeme
Steinplatz 1, 10623 Berlin
Ansprechpartnerin ist
Dr. Kerstin Reulke Telefon: +49 (0) 30/31 00 78-5 07
E-Mail: kerstin.reulke@vdivde-it.de, In Frankreich:
L Agence nationale de la recherche (ANR)
Dr. Clara Bertolissi, Digital Technology and Mathematics Dpt, Telefon: +33 (0)1 73 54 82 84,
E-Mail: Clara.Bertolissi@agencerecherche.fr
Weitere Informationen:
https://www.bmbf.de/foerderungen/bekanntmachung-2746.html
Ziel der Förderung ist es, hochinnovative Lösungen zur Wahrung der Privatsphäre zu entwickeln, die insbesondere in den drei Anwendungsbereichen Industrie 4.0 (einschließlich Internet of things), Gesundheitswesen und Automotive besonderen Nutzen erreichen. Darüber hinaus sollen durch die Verbundprojekte die deutsch-französische Zusammenarbeit gestärkt und die sich aus der Kooperation ergebenden Synergien genutzt werden, um Fortschritte in der Cybersicherheit zu erzielen.
Gefördert werden Verbundprojekte zwischen deutschen und französischen Partnern, die innovative und risikobehaftete Lösungen für die Wahrung der Privatsphäre entwickeln. Die Privatsphäre kann auf mehreren Ebenen behandelt werden:
Auf der Datenebene selbst, wo der Datenfreigabemechanismus Datenschutzgarantien bieten kann.
Wenn Daten verarbeitet werden, z. B. in einer Weise, die nichts über die Eingabe aussagt, als das, was aus dem Ergebnis selbst berechnet werden kann (Eingabedatenschutz).
Zusätzlich können Datenschutzgarantien in Bezug auf das Ergebnis berücksichtigt werden.
Auch wenn es für viele der oben genannten Aspekte bereits theoretische Lösungen gibt, sind sie oft nicht für den praktischen Einsatz geeignet. Daher bedarf es Modelle und Protokolle, die nicht nur die gewünschten Sicherheitsgarantien erfassen bzw. bieten, sondern auch praktische Aspekte wie Leistung und Nutzen berücksichtigen. Die Notwendigkeit von Lösungen zum Schutz der Privatsphäre gilt insbesondere für den Einsatz in folgenden Bereichen:
Internet der Dinge, bei denen es beispielsweise einen starken Bedarf gibt
um die Risiken besser zu verstehen,
die Entwicklung der Privatsphäre durch Designvorrichtungen oder
neue kryptografische Primitive für (sehr) ressourcenschwache Systeme zu definieren, wobei die Leitlinien des europäischen Zertifizierungsrahmens zu berücksichtigen sind.
Sichere Leistung und Skalierbarkeit von Multiparty Computations (MPC). Es ist notwendig, Lösungen zu entwickeln, die kurzfristig für den Datenschutz, z. B. in Cloud Secure Services, eingesetzt werden können. Gleichzeitig sollten kryptografische Protokolle mit starken Sicherheitsgarantien, insbesondere die homomorphe Verschlüsselung, verbessert werden, um eine bessere Leistung und Skalierbarkeit für den zukünftigen Gebrauch zu gewährleisten und das erforderliche Vertrauen in sichere Hardware zu verringern.
Datenschutzerhaltende Analysen, die z. B. auf Protokoll- oder Algorithmenebene durchgeführt werden. Dies beinhaltet die Untersuchung der derzeitigen Kapazität, Künstliche Intelligenz/Maschinelles Lernen Algorithmen auf offenen, aussagekräftigen Datenbanken zu trainieren, wobei die Privatsphäre von Bürgerdaten und Industriedaten geschützt wird, ohne die Bereitstellung von Cloud-Diensten zu verlangsamen. Es bedeutet auch, Datenschutzbegriffe für verschiedene Datentypen zu entwickeln, z. B. genomische Daten, Sensorwerte, Bilder, alle Daten, die aus dem angeschlossenen Fahrzeugökosystem stammen, die für etablierte Begriffe wie differentielle Privatsphäre verwendet werden können.
In den Verbundprojekten von deutschen und französischen Partnern sollen Partner entlang der gesamten Innovationskette von der Forschung über die Industrie bis hin zum Endverbraucher einbezogen werden, um die Praxisnähe der entwickelten Lösungen zu unterstützen. Dabei ist es nicht erforderlich, dass in beiden Ländern jeweils alle Arten von Partnern einbezogen sind. Projektvorschläge müssen einen erheblichen Mehrwert aus der deutsch-französischen Zusammenarbeit erkennen lassen.
Um die Mobilität der Forschenden und den Wissensaustausch zwischen Frankreich und Deutschland zu fördern, werden die Konsortien gebeten, Konzepte für eine integrierte Zusammenarbeit zwischen Partnern aus beiden Ländern und eine grenzüberschreitende Vernetzung (z. B. regelmäßige Treffen der teilnehmenden Arbeitsgruppen, gemeinsame Workshops, Personalaustausch zwischen Forschungsgruppen usw.) aufzunehmen.
Mit der Abwicklung der Fördermaßnahme hat das BMBF derzeit folgenden Projektträger (PT) beauftragt:
VDI/VDE Innovation und Technik GmbH
Projektträger Kommunikationssysteme und Sicherheit digitaler Systeme
Steinplatz 1, 10623 Berlin
Ansprechpartnerin ist
Dr. Kerstin Reulke Telefon: +49 (0) 30/31 00 78-5 07
E-Mail: kerstin.reulke@vdivde-it.de, In Frankreich:
L Agence nationale de la recherche (ANR)
Dr. Clara Bertolissi, Digital Technology and Mathematics Dpt, Telefon: +33 (0)1 73 54 82 84,
E-Mail: Clara.Bertolissi@agencerecherche.fr
Weitere Informationen:
https://www.bmbf.de/foerderungen/bekanntmachung-2746.html