Professur für Data Privacy and Security
Beim Datenschutz geht es darum, einen Ausgleich zwischen dem Grundrecht auf Privatheit und immer umfangreicheren Sammlungen persönlicher Daten zu schaffen. Das Ziel der Informations- und Cybersicherheit besteht darin, Daten, Dienste oder IT-Systeme mit technischen und organisatorischen Maßnahmen vor Cyber-Angriffen und anderen Bedrohungen zu schützen.
Lösungen zur Datenanalyse, technische und organisatorische Schutzmaßnahmen, gesellschaftliche Bedürfnisse sowie wirtschaftliche Erfordernisse befinden sich dabei in einer komplexen Wechselbeziehung. Ein aktuelles Beispiel sind Internet-of-Things-Anwendungen, bei denen Geräte Sensordaten in die Cloud senden. Die Cloud verwaltet diese mit Big-Data-Managment-Verfahren. Die Sensordaten werden dann mittels Machine Learning bzw. KI ausgewertet, und steuern Smart City- oder Smart Home-Komponenten. Das Anliegen dieser Professur besteht darin, in solchen Szenarien ein sinnvolles Datenschutz- und Sicherheitsniveau zu erreichen. Dazu wird in Lehre und Forschung die gesamte Spannweite von Analyseverfahren über Schutzmaßnahmen bis hin zu Compliance-Frameworks abgedeckt. Das heißt, es geht um den Einsatz von Machine Learning-Techniken zum Anlernen von Firewallregeln oder Intrusion Detection Systemen, sowie zur De-Anonymisierung von Sensordaten. Es geht darum, inwiefern sich Machine Learning-Algorithmen einsetzen lassen, wenn Daten in anonymisierter Form, in verringerter Auflösung oder in der Cloud verteilt gespeichert vorliegen. Es geht ebenfalls um Workflow Privacy Patterns, die technische oder organisatorische Maßnahmen zum Datenschutz als Templates für Geschäftsprozesse bereitstellen. Auf der Compliance-Ebene lässt sich untersuchen, welche Ansätze das Sicherheitsrisiko für den Betreiber (IT-Sicherheit) bzw. das Risiko eines Grundrechtseingriffs (Datenschutz) mindern können, und ob sie mit anderen Maßnahmen konfligieren.
Im folgenden sind die Module aufgelistet, die wir regelmäßig anbieten. Die Einschreibung in die Module erfolgt über die bekannten Verfahren der Uni Leipzig. Bei Fragen zur Einschreibung hilft das Studienbüro weiter. Zu allen Modulen existieren Moodle-Kurse, in denen wir Lehrmaterialien und aktuelle Informationen zur Verfügung stellen.
Modulnummer:10-INF-DS105
Belegbarkeit: Vertiefungsmodul im M.Sc. Informatik, Bereich Skalierbares Datenmanagement im M.Sc. Data Science
Teilnahmevoraussetzungen: keine (Anmeldepflicht!)
Das Modul besteht aus einer Vorlesung (2 SWS) und einer Übung (1 SWS) und wird mit 5 LP verrechnet. Die Übung findet in Gruppen statt. Die Lehrmaterialien werden rechtzeitig über einen zugehörigen Moodle-Kurs bereitgestellt.
Inhalt:
Belegbarkeit: Vertiefungsmodul im M.Sc. Informatik, Bereich Skalierbares Datenmanagement im M.Sc. Data Science
Teilnahmevoraussetzungen: keine (Anmeldepflicht!)
Das Seminar (2 SWS) wird mit 5 LP verrechnet.
Inhalt des Seminars: Das Seminar stellt die Studierenden vor die Aufgabe, für sie neue, komplexe Datenschutzprobleme und Datenschutzlösungen zu verstehen und zu bewerten, und diese so aufzubereiten und zu präsentieren, dass sie für Personen ohne Datenschutz-Fachwissen verständlich werden. Dies schließt auch eine Demonstration anhand eines Beispielszenarios ein.
Modulnummer:10-INF-DS106
Belegbarkeit: Bereich Skalierbares Datenmanagement im M.Sc. Data Science
Teilnahmevoraussetzungen: Teilnahme am Modul "Skalierbare Datenbanktechnologien 1" 10-INF-DS01 oder gleichwertige Kenntnisse (Anmeldepflicht!)
Das Modul besteht aus einer Vorlesung (2 SWS) und einem Seminar (1 SWS), und wird mit 5 LP verrechnet.
Inhalt:
Modulnummer: 10-201-2503
Belegbarkeit: M.Sc. Data Science, M.Sc. Informatik, 1./2./3. Semester
Teilnahmevoraussetzungen: keine (Anmeldepflicht)
Das Modul besteht aus einer Vorlesung (2 SWS) und einer Übung (2 SWS), und wird mit 5 LP verrechnet. Die Übung findet in Gruppen statt.
Inhalt:
Das Modul besteht aus einer Vorlesung (2 SWS) und einer Übung (1 SWS), und wird mit 5 LP verrechnet. Die Übung findet in Gruppen statt.
Inhalt:
Wesentliche Inhalte sind Qualitätsmaße, Konzepte, Techniken und Verfahren, die für die erfolgreiche Umsetzung datengetriebene Prozesse und Analysen entlang des gesamten Lebenszyklus der Daten von der Datenerhebung über Data Cleansing und Transformation bis zur Datennutzung und der sicheren langfristigen Aufbewahrung erforderlich sind. Dabei werden sowohl technische Aspekte thematisiert, als auch Fragen des verantwortlichen, ethischen und nachhaltigen Umgangs mit Daten adressiert.
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