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CORDIS - Resultados de investigaciones de la UE
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KIProtect: The security layer for data science and artificial intelligence

Descripción del proyecto

Métodos nuevos para mejorar la seguridad de datos sensibles

La ciencia de datos, el aprendizaje automático y la inteligencia artificial son campos en rápido desarrollo. Con todo, lo datos a emplear y analizar en estos campos suelen ser sensibles y protegerlos constituye un reto complejo. El objetivo del proyecto KIProtect, financiado con fondos europeos, es abordar este reto con un método totalmente nuevo e innovador destinado a la protección y seguridad de los datos que se adapta específicamente a los datos masivos y la inteligencia artificial. El proyecto proporcionará un método novedoso de seudonimización de datos basado en técnicas criptográficas y estadísticas de transformación de datos, lo que permitirá a los clientes trabajar fácilmente con datos sensibles y compartirlos, al tiempo que se garantiza el cumplimiento normativo y la seguridad.

Objetivo

The importance of data science, machine learning and artificial intelligence is increasing rapidly. Concepts like smart home, smart cities, connected car, Internet of Things (IoT) and industry 4.0 all require large amounts of data that need to be collected, stored and analyzed. To remain relevant and competitive, companies and public organizations alike need to follow this trend. However, the data they want to use and analyze is often sensitive, and protecting it is a difficult challenge.

KIProtect solves this challenge with an entirely new, innovative approach for data security and data protection that is specifically tailored to big data and artificial intelligence: We provide a novel data pseudonymization approach based on modern cryptographic and statistical data transformation methods. This allows our customers to easily work with and share sensitive data while ensuring compliance and security, enabling them to build data-driven business processes on top of secure data streams. Our technology is currently being tested in several proof of concept (PoC) projects and demonstrably works. It is unique in that it can reliably protect high-dimensional data (e.g. images or time series) while retaining most of the data utility. We therefore have a strong USP and are currently pursuing patent protection for our core algorithm as well, which will grant us a very strong position in the large and fast-growing data security market. We plan to use the H2020 funding to prove the applicability of our approach for specific industries and to develop PoC solutions that enable companies to build secure and robust data processing systems for specific use cases. We have realized a first prototype implementation of our methods as an API and are already working with our first pilot customers to validate our business plan. The European data security market has a volume of more than 1 BN € and grows at 15 % per year. We are confident that we can become a technology leader in it.

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..

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Programa(s)

Programas de financiación plurianuales que definen las prioridades de la UE en materia de investigación e innovación.

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.

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.

SME-1 - SME instrument phase 1

Ver todos los proyectos financiados en el marco de este régimen de financiación

Convocatoria de propuestas

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-EIC-SMEInst-2018-2020

Ver todos los proyectos financiados en el marco de esta convocatoria

Coordinador

7SCIENTISTS GMBH
Aportación neta de la UEn

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.

€ 50 000,00
Dirección
SACHSISCHE STR. 26
10707 BERLIN
Alemania

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Pyme

Organización definida por ella misma como pequeña y mediana empresa (pyme) en el momento de la firma del acuerdo de subvención.

Región
Berlin Berlin Berlin
Tipo de actividad
Private for-profit entities (excluding Higher or Secondary Education Establishments)
Enlaces
Coste total

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.

€ 71 429,00

Participantes (1)

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