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Beim überwachten maschinellen Lernen sind die eingesetzten Modelle Abstraktionen der Trainingsdaten. Während diese Modelle strukturelle Informationen enthalten müssen, sollten sie jedoch nicht zu genau an die Trainingsdaten angepasst werden. Es wäre demnach folgerichtig, sie im Wesentlichen als anonyme Modelle zu betrachten. Allerdings hat die Forschung gezeigt, dass diese Annahme in einigen Fällen falsch ist. Daher müssen auch bei der Entwicklung und dem Einsatz von KI-Modellen datenschutzrechtliche Überlegungen eine Rolle spielen.

Mythos

KI-Modelle sind Abstraktionen, die keine personenbezogenen Daten benötigen.

 

KI-Modelle sind Abstraktionen, die personenbezogene Daten beinhalten können – aber nicht müssen. Deswegen muss das Datenschutzrecht hierbei immer berücksichtigt werden.

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Material

Folien der Präsentation
SCHLÜSSELLITERATUR

Shokri, R., Stronati, M., Song, C. & Shmatikov, V. (2016). Membership Inference Attacks Against Machine Learning Models.

Al-Rubaie, M. & Chang, J. M. (2019). Privacy-Preserving Machine Learning: Threats and Solutions. EEE Security & Privacy, 17(2), 49-58.

Liu, B., Ding, M., Shaham, S., Rahayu, W., Farokhi, F. & Lin, Z. (2021). When Machine Learning Meets Privacy: A Survey and Outlook. ACM Computing Surveys, 54(2), 1-36.

Über die Autorinnen

Foto: Oliver Dietze

Christoph Sorge

Professor, Universität des Saarlandes (Lehrstuhl für Rechtsinformatik), Saarbrücken, Deutschland

Christoph Sorge promovierte in Informatik am Karlsruher Institut für Technologie. Anschließend arbeitete er als Forscher bei NEC Laboratories Europe, in der Network Research Division. Ab 2010 war Christoph Sorge als Juniorprofessor für Netzwerksicherheit an der Universität Paderborn tätig. Im Jahr 2014 wechselte er an die Universität des Saarlandes, wo er nun eine ordentliche Professur für Rechtsinformatik innehat. Während er in erster Linie der juristischen Fakultät angehört, ist er auch kooptierter Professor für Informatik. Er ist assoziiertes Mitglied des CISPA – Helmholtz-Zentrums für Informationssicherheit, Senior Fellow des Deutschen Forschungsinstituts für öffentliche Verwaltung und Vorstandsmitglied der Deutschen Gesellschaft für Informatik in der Justiz. Sein Forschungsgebiet ist die Schnittstelle zwischen Informatik und Recht, mit einem Schwerpunkt auf dem Datenschutz.

@legalinf

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