machine tool in metal factory equipped with automatic drilling cnc machines
Das Fraunhofer-Institut für Angewandte und Integrierte Sicherheit AISEC entwickelt im Forschungsprojekt »Sichere kollaborative Verwertung von Werkzeugmaschinendaten mithilfe von Privacy Enhancing Technologies« (MINERVA) gemeinsam mit Partnern Technologien für eine Dateninfrastruktur, die mit Technologien aus dem Datenschutz die Sicherheit sensibler Maschinendaten gewährleistet. Zum Forschungsverbund gehören das Institut für Werkzeugmaschinen und Betriebswissenschaften (iwb) der Technischen Universität München, die Hufschmied Zerspanungssysteme und Siemens. Mittels anonymisierter Daten trainieren die Partner geeignete Machine-Learning-Modelle für die vorausschauende Zustandsüberwachung von Werkzeugmaschinen, die dann auch ohne die Preisgabe sensibler Daten funktionieren.
»Privacy Enhancing Technologies« kommen bislang beim Schutz personenbezogener Daten zum Einsatz, um zum Beispiel Patienteninformationen anonymisiert auswerten zu können (z. B. mit »Differential Privacy«). Die Prinzipien dieses Ansatzes übertragen die Projektpartner jetzt auf Daten aus der Werkzeugmaschinenbranche, um das geistige Eigentum der Datengebenden zu schützen.
“Werden in der Cloud Machine-Learning-Algorithmen mit betreiberübergreifenden Daten trainiert, könnte dabei etwa nachvollzogen werden, was für ein Werkstück gefertigt wurde (Produktgeometrie), wie die Werkzeugmaschine ausgelastet war, wie viel Energie bei der Fertigung verbraucht und in welcher Geschwindigkeit gefertigt wurde. Das sind aus Anwendersicht sehr sensible Informationen, für deren Schutz wir in MINERVA Lösungen entwickeln”, beschreibt Bartol Filipovic, MINERVA-Projektleiter am Fraunhofer AISEC den Mehrwert des Forschungsansatzes.
Neben »Differential Privacy« gehören auch »Trusted Execution Environments« zur Realisierung eines geschützten, attestierten Bereichs in der Cloud oder »Federated Learning«, bei dem nicht die Daten selbst, sondern lediglich die bereits in der Edge trainierten ML-Modelle in die Cloud wandern, zu den Technologien aus dem Datenschutz, die in MINERVA zum Einsatz kommen.
AppliedAI und NVIDIA wollen mit KI-Programm den Zugang zu KI-Lösungen erleichtern und Umsetzung von Innovationen…
Steuerrechtlich werden die verschwimmenden Grenzen zwischen echter Selbstständigkeit und möglicher Scheinselbstständigkeit zunehmend zu einem Problem.
NVIDIA und Deutsche Telekom ebnen den Weg für KI Gigafactories und die schnelle Umsetzung von…
Uniklinik Marseille setzt für Genomanalysen auf schnelle Speicherlösungen von Pure Storage, um Genomanalysen von 11…
Mobile Endgeräte sind eine kritische Infrastruktur für Unternehmen: Unscheinbar. Allgegenwärtig. Hochriskant.
007 genoss bei seinen Einsätzen viele Freiheiten. Bei Agentic AI ist das anders – aus…
