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[Institut fuer Informatik] [Leerraum] [Humboldt-Universitaet zu Berlin]

Techniken und Konzepte zum Schutz der Privatsphäre

Diese Vorlesung führt in neue Konzepte und Techniken zum Schutz der Privatsphäre ein.

Nach einer allgemeinen Einleitung in der Begriffe in diesem Bereich eingeführt und gegeneinander abgegrenzt werden, wird diese Vorlesungen Techniken aus den Bereichen Datenbanken und der Kommunikation zum Schutz der Privatsphäre einführen und diskutieren. Dazu gehören Konzepte wie k-Anonymität, differential privacy und andere Konzepte. Auch wird auf Möglichkeiten eingegangen, inwieweit der Schutz der Privatsphäre geleistet werden kann und welche Abwägung zwischen Genauigkeit der Antwort von Anfragen und dem Schutz der Privatsphäre bestehen.

Die Vorlesung wird von Übungen  begleitet. Gleichzeitig wird Originalliteratur gelesen, deren Inhalte dann in Vorträgen vorgestellt werden sollen.

Voraussetzung ist die erfolgreich bestandene DBS1 VL sowie gute Kenntnisse im Kommunikationsbereich.

Ziel der Vorlesung ist

  • einen Überblick über existierende Konzepte zum Schutz der Privatsphäre geben,
  • auf juristische Rahmenbedingungen einzugehen, die technisch unterstütz werden können (oder auch nicht)
  • technische Möglichkeiten, die juristische Anforderungen unterstützen können,
  • Anfragebearbeitung unter der Maßgabe, die Privatsphäre zu schützen
  • Abwägungen in Konflikt stehender Ziele, insbesondere Genauigkeit der Antwort auf Anfragen gegenüber dem Schutz der Privatsphäre, zu verstehen

Hilfreiche Literatur und Verweise

  • R. Agrawal, J. Kiernan, R. Srikant, Y. Xu: Hippocratic Databases, VLDB, 2002
  • G. Aggarwal, T. Feder, K. Kenthapadi, R. Motwani, R. Panigrahy, D. Thomas, A. Zhu: Approximation Algorithms for k-Anonymity, Journal of Privacy Technology, 2005
  • K. LeFevre, D. J. DeWitt, R. Ramakrishnan: Incognito: Efficient Full-Domain k-Anonymity, SIGMOD, 2005
  • A. Machanavajjhala, J. Gehrke, D. Kifer, M. Venkitasubramaniam: l-Diversity: Privacy Beyond k-Anonymity, ICDE, 2006
  • H. Park, K. Shim: Approximate Algorihms for k-Anonymity, SIGMOD, 2007
  • N. Li, T. Li, S. Venkatasubramanian: t-Closeness: Privacy Beyond k-Anonymity and l-Diversity, ICDE, 2007
  • Y. Rubner, C. Tomasi, and L. J. Guibas: The earth mover’s distance as a metric for image retrieval, Int. J. Comput. Vision, 2000
  • L. Sweeney: k-Anonymity: A model for protecting privacy, International Journal on Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-based Systems, 2002
  • L. Sweeney: Achieving k-Anonymity privacy protection using generalization and suppression, International Journal on Uncertainty, Fuzziness and Knowledge-based Systems, 2002
  • T. M. Truta, B. Vinay: Privacy Protection: p-Sensitive k-Anonymity Property, ICDEW, 2006
    R. C.-W. Wong, J. Li, A. W.-C. Fu, K. Wang: (α, k)-Anonymity: An Enhanced k-Aonymity Model for Privacy-Preserving Data Publishing, KDD, 2006
  • X. Xiao, Y. Tao: m-Invariance: Towards Privacy Preserving Re-publication of Dynamic Datasets, SIGMOD, 2007
  • Cynthia Dwork: Differential Privacy. ICALP (2) 2006: 1-12
  • Cynthia Dwork: A firm foundation for private data analysis. Commun. ACM 54 (1): 86-95 (2011)
  • Daniel Kifer, Ashwin Machanavajjhala: No free lunch in data privacy. SIGMOD Conference 2011: 193-204


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