Opis projektu
Ramy ochrony prywatności na potrzeby transgranicznego przetwarzania danych
Rewolucja w zakresie dużych zbiorów danych stworzyła wiele nowych możliwości w obszarze badań i przemysłu. Pozostają jednak obawy dotyczące prywatności, szczególnie w przypadku przetwarzania dużych zbiorów danych. Mając to na uwadze, zespół finansowanego ze środków UE projektu ENCRYPT zajmie się tymi wyzwaniami. Opracuje on skalowalną platformę do przetwarzania danych przechowywanych w transgranicznych przestrzeniach danych. Ramy projektu ENCRYPT zapewnią mechanizm rekomendacji dla użytkowników końcowych w celu spersonalizowania ich preferencji prywatności w oparciu o wrażliwość ich danych i kompromis między bezpieczeństwem a wydajnością. Zostaną one zweryfikowane poprzez testy laboratoryjne i rzeczywiste przypadki użycia w różnych sektorach (zdrowie, cyberbezpieczeństwo i finanse). Projekt prowadzony jest przez konsorcjum 14 partnerów, w tym firm, instytutów badawczych i uniwersytetów.
Cel
The deluge of big data, accompanied by developments in software and hardware technologies leveraging them, has created new opportunities for research and industry. Europe The main challenges, though, faced by researchers and service providers working with personal data, are stemming from the fact that these data need to be processed in a privacy-preserving way, as they contain sensitive information. Although several technologies have been developed to facilitate the processing of data while preserving privacy, they have not made significant inroads into real use cases, due to several reasons. ENCRYPT will develop a scalable, practical, adaptable privacy-preserving framework, allowing researchers and developers to process data stored in federated cross-border data spaces in a GDPR-compliant way. Within this framework, a recommendation engine for citizens and end-users will be developed, providing them with personalised suggestions on privacy preserving technologies depending on the sensitivity of data and the accepted trade-off between the degree of security and the overall system performance. The ENCRYPT framework will be designed taking into consideration the needs and preferences of relevant actors, and will be validated in a comprehensive, 3-phase validation campaign, comprising i) in-lab validation tests, ii) use cases provided by consortium partners in three sectors, namely the health sector, the cybersecurity sector, and the finance sector, that include cross-border processing of data, and iii) external use cases including privacy preserving computations on federated medical datasets. ENCRYPT will be realised by a multidisciplinary consortium of 14 partners, comprising six companies (including three SMEs, one start-up, and two enterprises), and eight research institutes/universities, and covering the value chain for privacy-preserving computation technologies.
Dziedzina nauki (EuroSciVoc)
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
Klasyfikacja projektów w serwisie CORDIS opiera się na wielojęzycznej taksonomii EuroSciVoc, obejmującej wszystkie dziedziny nauki, w oparciu o półautomatyczny proces bazujący na technikach przetwarzania języka naturalnego.
- nauki przyrodniczeinformatykaoprogramowanie
- nauki przyrodniczeinformatykabezpieczeństwo teleinformatyczne
Aby użyć tej funkcji, musisz się zalogować lub zarejestrować
Słowa kluczowe
Program(-y)
Zaproszenie do składania wniosków
Zobacz inne projekty w ramach tego zaproszeniaSystem finansowania
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsKoordynator
118 54 Athina
Grecja
Organizacja określiła się jako MŚP (firma z sektora małych i średnich przedsiębiorstw) w czasie podpisania umowy o grant.