Gestaltung von kollaborativen kontextsensitiven mobilen Anwendungen nach normativen Anforderungen des Datenschutzrechts und der Informatik (NORA)

• Antragsteller: Professor Dr.-Ing. Klaus David; Professor Dr. Alexander Roßnagel
• Fachliche Zuordnung: Sicherheit und Verlässlichkeit, Betriebs-, Kommunikations- und verteilte Systeme
• Förderung: Förderung von 2020 bis 2024
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 441416429

Kontextsensitive Anwendungen unterstützen ihre Anwender mit zusätzlichen Diensten und Funktionen situativ basierend auf Informationen zu ihrem Kontext. Mobile Geräte sind hierbei von essentieller Bedeutung. Sie ermöglichen die Aufnahme und Verarbeitung von Informationen mittels physischer und physiologischer Sensoren, direkt aus dem Umfeld ihrer Nutzer. Mit ihnen lassen sich beispielsweise Informationen über den gegenwärtigen Aufenthaltsort, aktuellen Aktivitäten bis hin zu konkreten Gemüts- und Stresszuständen von Personen erkennen. Um die Erkennung und Vorhersage solcher Informationen mithilfe von maschinellen Lernverfahren zu verbessern, werden Daten mittels kollaborativer, kontextsensitiver, mobiler Anwendungen aggregiert und miteinander verknüpft. Unter Hinzunahme zusätzlicher Entitäten werden mit diesen Systemen neue Verhaltensweisen und neues Wissen von Personen abgeleitet. Die kollaborative Verarbeitung dieser Informationen stellt jedoch ein erhebliches Risiko dar, da hier sensible und personenbezogene Daten Dritter auf externen Entitäten verarbeitet werden. Das Ziel dieses Vorhabens ist es daher, kollaborative, kontextsensitive, mobile Anwendungen und deren Algorithmen nach normativen Anforderungen des Datenschutzrechts und der Informatik zu gestalten. Mithilfe der zu entwickelnden Methode zur Konkretisierung Normativer Anforderungen (KONA) werden zu gleichermaßen technische sowie juristische Kriterien, Anforderungen sowie Gestaltungsziele abgeleitet. Im weiteren Verlauf werden diese bis hin zu konkreten normativen Gestaltungsvorschläge weiterentwickelt, um somit rechtliche (u. a. Datensparsamkeit, Transparenz) sowie technische Normen und Kriterien (u.a. Erkennungsgenauigkeiten, Laufzeiten) zu gewährleisten. Die zu entwickelnde Methode, wird an zwei mobilen kollaborativen, kontextsensitiven, Anwendungen sowie maschineller Lernverfahren zur Erkennung und Vorhersage von Kontexten evaluiert.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen