Verbundprojekt CRYPTO4GRAPH-AI: Fortschrittliche Technologien zur Wahrung der Privatsphäre für Wissensgraphen in Unternehmen und künstliche Intelligenz

Dieses Projekt initiiert die Entwicklung von CRYPTO4GRAPH-AI, einem skalierbaren, sicheren und datenschutzfreundlichen Framework für die intelligente Verwaltung und Analyse von Graphdaten in und zwischen Unternehmen und anderen Organisationen. Wissensgraphen (Knowledge Graphs, kurz: KGs) haben aufgrund ihrer Fähigkeit, Daten, umfangreiches Domänenwissen und Metadaten aus heterogenen Quellen zu integrieren, eine zunehmende Adaption und Popularität im Unternehmensumfeld zu verzeichnen. Trotz erheblicher Forschungsanstrengungen im Bereich der datenschutzfreundlichen Analyse mit Standard-Datenbanktechnologien in den letzten Jahren ist die Entwicklung von datenschutzfreundlichen Methoden und sicheren Analyselösungen für Wissensgraphen noch weitestgehend unerforscht. Die Hauptinnovation von CRYPTO4GRAPH-AI besteht darin, durch den Einsatz modernster semantischer Technologien, maschinellen Lernens (ML) und Kryptographie sichere und effiziente Analysen auf Graphdaten zu ermöglichen. Zu diesem Zweck wird CRYPTO4GRAPH-AI ML-Lösungen einsetzen und dabei Aspekte wie die Privatsphäre der Dateneigentümer, den Schutz vertraulicher Daten, Datenhoheit, effizientes Wissensmanagement sowie Skalierbarkeit, Genauigkeit und föderierte Analysen für Graphdaten berücksichtigen. Durch drei Kernbeiträge wird CRYPTO4GRAPH-AI über bestehende Ansätze hinausgehen: (1) datenschutzfreundliche Werkzeuge zur Durchführung von ML auf Unternehmensgraphen; (2) datenschutzfreundliche Analyse von Graphen durch die Verbesserung von State-of-the-Art-Algorithmen; (3) Demonstration der Machbarkeit des CRYPTO4GRAPH-AI-Frameworks und seiner Erweiterungen für verschiedene Anwendungsfälle in den Bereichen Cybersicherheit und Lieferkettenmanagement.