Descripción del proyecto
Nuevos métodos de preservación de la privacidad para datos masivos
La privacidad es una de las principales preocupaciones de seguridad en el ámbito de los datos masivos. No es posible aplicar los métodos de seguridad tradicionales a un gran volumen de datos diferentes. En este contexto, el equipo del proyecto financiado con fondos europeos MUSKETEER creará una plataforma de aprendizaje automático validada, federada y que preserva la privacidad, probada con datos industriales, que es interoperable y escalable. El objetivo es reducir los obstáculos al intercambio de datos mediante el uso de conjuntos de datos descentralizados a través del aprendizaje automático. Por ejemplo, los datos pueden seguir almacenándose en distintos lugares con diferentes restricciones de privacidad, pero se pueden compartir de forma segura. El proyecto elaborará modelos de aprendizaje automático en diferentes escenarios de preservación de la privacidad. También proporcionará una arquitectura estandarizada y ampliable.
Objetivo
The massive increase in data collected and stored worldwide calls for new ways to preserve privacy while still allowing data sharing among multiple data owners. Today, the lack of trusted and secure environments for data sharing inhibits data economy while legality, privacy, trustworthiness, data value and confidentiality hamper the free flow of data. By the end of the project, MUSKETEER aims to create a validated, federated, privacy-preserving machine learning platform tested on industrial data that is inter-operable, scalable and efficient enough to be deployed in real use cases. MUSKETEER aims to alleviate data sharing barriers by providing secure, scalable and privacy-preserving analytics over decentralized datasets using machine learning. Data can continue to be stored in different locations with different privacy constraints, but shared securely. The MUSKETEER cross-domain platform will validate progress in the industrial scenarios of smart manufacturing and health. MUSKETEER strives to (1) create machine learning models over a variety of privacy-preserving scenarios, (2) ensure security and robustness against external and internal threats, (3) provide a standardized and extendable architecture, (4) demonstrate and validate in two different industrial scenarios and (5) enhance data economy by boosting sharing across domains. The MUSKETEER impact crosses industrial, scientific, economic and strategic domains. Real-world industry requirements and outcomes are validated in an operational setting. Federated machine learning approaches for data sharing are innovated. Data economy is fostered by creating a rewarding model capable of fairly monetizing datasets according to the real data value. Finally, Europe is positioned as a leader in innovative data sharing technologies.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural. Véas: El vocabulario científico europeo..
- ciencias naturales informática y ciencias de la información inteligencia artificial aprendizaje automático
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Programa(s)
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.
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H2020-EU.2.1.1. - INDUSTRIAL LEADERSHIP - Leadership in enabling and industrial technologies - Information and Communication Technologies (ICT)
PROGRAMA PRINCIPAL
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Tema(s)
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Las convocatorias de propuestas se dividen en temas. Un tema define una materia o área específica para la que los solicitantes pueden presentar propuestas. La descripción de un tema comprende su alcance específico y la repercusión prevista del proyecto financiado.
Régimen de financiación
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
Régimen de financiación (o «Tipo de acción») dentro de un programa con características comunes. Especifica: el alcance de lo que se financia; el porcentaje de reembolso; los criterios específicos de evaluación para optar a la financiación; y el uso de formas simplificadas de costes como los importes a tanto alzado.
RIA - Research and Innovation action
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Convocatoria de propuestas
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
Procedimiento para invitar a los solicitantes a presentar propuestas de proyectos con el objetivo de obtener financiación de la UE.
(se abrirá en una nueva ventana) H2020-ICT-2018-20
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Aportación financiera neta de la UE. Es la suma de dinero que recibe el participante, deducida la aportación de la UE a su tercero vinculado. Considera la distribución de la aportación financiera de la UE entre los beneficiarios directos del proyecto y otros tipos de participantes, como los terceros participantes.
D15 HN66 DUBLIN
Irlanda
Los costes totales en que ha incurrido esta organización para participar en el proyecto, incluidos los costes directos e indirectos. Este importe es un subconjunto del presupuesto total del proyecto.