19.08.2019 | Förderbereich Forschung
Projektpartner Universität Ulm

STEALTH: Anonymisation through Privacy-preserving Data Generation

Künstliche Intelligenz erfordert für Training und Validierung neuronaler Netze große Datenmengen. Ein Kernproblem dabei ist, dass es sich oft um sensible Daten handelt, was Veröffentlichung und Austausch der Daten unmöglich macht. Dadurch wird auch eine externe Validierung der neuronalen Netze erschwert. STEALTH setzt deshalb auf die Synthetisierung anonymer Datenreihen. Diese echt aussehenden, aber völlig unkritischen synthetischen Daten, geben keine Benutzer-bezogenen Informationen preis und können somit für das Training herangezogen werden.

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Kontakt: Hanna Reiss | Projektadministratorin
hanna.reiss@vector-stiftung.de | Telefon: +49 711 80670-1179