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Wie kann Künstliche Intelligenz (KI) den Schutz persönlicher Daten im Netz optimieren? Dieser Frage gingen Navid Ashrafi, wissenschaftlicher Mitarbeiter an der Hochschule Hamm-Lippstadt (HSHL), und Prof. Dr.-Ing. Jan-Niklas Voigt-Antons, Lehrgebiet "Angewandte Informatik mit Schwerpunkt Immersive Medien" an der HSHL, mit Kolleg*innen von der Technischen Universität Berlin und dem Deutschen Forschungszentrum für künstliche Intelligenz nach. Das Ergebnis der Forschungsarbeit haben sie am Mittwoch, den 21. Juni 2023 auf der 15. International Conference on Quality of Multimedia Experience (QoMEX) in Gent, Belgien, vorgestellt.
Grundsätzlich gilt: Der Schutz privater Daten ist für eine positive Nutzer*innenerfahrung und Akzeptanz von IT-gestützten Dienstleistungen und Anwendungen von größter Bedeutung, insbesondere im Gesundheitsbereich, in dem mit besonders sensiblen Daten gearbeitet wird. Doch sogar die gängigen Anonymisierungstechniken bieten nicht immer vollständigen Schutz, da sie anfällig für eine Re-Identifizierung der Nutzer*innen sein können. Abhilfe schafft die Erstellung sogenannter synthetischer Daten, die aktuell die Anonymisierung schrittweise ersetzen.
KI und Datenschutz: Rauschen macht Benutzer*innen anonym
"Synthetische Daten sind Daten, die von Computern synthetisch generiert werden, basierend auf einem realen Datensatz, zum Beispiel Text- oder Bilddaten. Die realen Daten werden als Trainingsdaten für ein maschinelles Lernverfahren verwendet, das die Verteilung der Daten lernt und darauf basierend ähnliche Beispiele generiert", erklärt Prof. Voigt-Antons. Das geschieht zum Beispiel mit sogenannten Generative Adversarial Networks (GANs).
Die meisten neuen Versionen dieser Netzwerke zielen darauf ab, die Qualität der erzeugten Daten zu verbessern und die Privatsphäre der echten Trainingsdaten zu schützen. "Neue GANs zur Wahrung der Privatsphäre integrieren differentielle Datenschutzstandards“, sagt Navid Ashrafi. „Das bedeutet, dass ein Rauschen zu den Informationen hinzugefügt wird, wodurch die Wiedererkennung von Benutzer*innen in den echten Daten erschwert wird."
Medizinischer Bereich wird profitieren
Auch wenn die Entwicklung und das Wachstum dieser KI-Netzwerke von den Fortschritten der Künstlichen Intelligenz im Allgemeinen abhängt, ist sich Prof. Voigt-Antons sicher, dass diese Verfahren mehr und mehr in Bereichen Einzug halten werden, in denen die Wahrung der Privatsphäre besonders wichtig ist. "Der gesamte medizinische Bereich wird daher ein besonders prominentes Anwendungsgebiet werden", so der HSHL-Professor. Für seine Arbeit hat Navid Ashrafi den „Diversity and Societal Impact“-Award der QoMEX erhalten.
Prof. Dr.-Ing. Jan-Niklas Voigt-Antons
Angewandte Informatik mit dem Schwerpunkt Immersive Medien
+49 (0)2381 8789-914
jan-niklas.voigt-antons@hshl.de
Navid Ashrafi spricht auf der QoMEX 2023 in Gent
privat
HSHL
Portraitfoto Prof. Dr. Jan-Niklas Voigt-Antons
Helen Sobiralski
HSHL
Criteria of this press release:
Business and commerce, Journalists, Scientists and scholars, Students
Information technology
transregional, national
Research results
German
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