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Andrea Fieschi

M.Sc.

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Anwendersoftware

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Fachgebiet

Da datengetriebene Technologien in der modernen Industrie immer zentraler werden, stellt sich zunehmend die Frage, wie hochwertige Daten genutzt werden können, ohne die Privatsphäre der Betroffenen zu gefährden. Unternehmen möchten aus ihren Daten wertvolle Erkenntnisse gewinnen und gleichzeitig sicherstellen, dass sensible Informationen geschützt bleiben. Anonymisierung spielt hierbei eine zentrale Rolle: Sie ermöglicht eine verantwortungsvolle Datenerhebung und -analyse, sofern geeignete Verfahren ausgewählt und korrekt angewendet werden.

Die große Vielfalt an verfügbaren Anonymisierungsmethoden erschwert es jedoch Entwicklerinnen und Entwicklern, deren Garantien zu verstehen, ihre Wirksamkeit einzuschätzen und die passende Technik für einen konkreten Anwendungsfall zu identifizieren. Diese Unsicherheit wird durch neue Re-Identifikationsangriffe und die zunehmende Komplexität industrieller Daten – beispielsweise im Automobilbereich – weiter verstärkt.

Das Ziel meiner Forschung ist es daher, zu untersuchen, wie Anonymisierung systematisch, praxisnah und effektiv gestaltet werden kann. Ich beschäftige mich mit der empirischen Bewertung von Anonymisierungstechniken, mit Entscheidungshilfen zur Auswahl geeigneter Methoden sowie mit dem Einsatz von Angriffsmodellen zur Messung des Datenschutzniveaus. Langfristig soll meine Arbeit zu einem Paradigma beitragen, das Entwicklerinnen und Entwicklern ermöglicht, Anonymisierung von Anfang an mitzudenken und in realen datengetriebenen Systemen wirksam einzusetzen.

Citations

2025

  1. Andrea Fieschi, Christoph Stach, Pascal Hirmer, and Bernhard Mitschang. 2025. Navigating the Anonymization Landscape: An Ontological Support for Developers to Make Informed Privacy Decisions. In Information Systems Security and Privacy. ICISSP 2025. Springer. To appear.
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  2. Andrea Fieschi, Pascal Hirmer, and Christoph Stach. Discovering Suitable Anonymization Techniques: A Privacy Toolbox for Data Experts. In Proceedings of the 21st Conference on Database Systems for Business, Technology and Web (BTW ’25) (Bamberg, March 2025). Edited by Meike Klettke, Ralf Schenkel, Andreas Heinrich, Daniela Nicklas, Maximilian E. Schüle, and Klaus Meyer-Wegener. Volume P361 of LNI, GI, pages 827–833. issn: 2944-7682.
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  3. Andrea Fieschi, Pascal Hirmer, Christoph Stach, and Bernhard Mitschang. Characterising and Categorising Anonymization Techniques: A Literature-Based Approach. In Proceedings of the 11th International Conference on Information Systems Security and Privacy - Volume 1 (ICISSP ’25) (Porto, February 2025). Edited by Roberto Di Pietro, Karen Renaud, and Paolo Mori. ICISSP ’25, SciTePress, pages 107–118. isbn: 978-989-758-735-1.
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  4. Arber Shoshi, Yuchen Xia, Andrea Fieschi, Yannick Baumgarten, Andrea Gaißler, Thomas Ackermann, Peter Reimann, Michael Weyrich, Bernhard Mitschang, Thomas Bauernhansl, and Robert Miehe. An Analysis of Monitoring Solutions for CAR T Cell Production. Healthcare Technology Letters. 2025 Jan;12(1):e70012.
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2024

  1. Andrea Fieschi, Pascal Hirmer, Sachin Agrawal, Christoph Stach, and Bernhard Mitschang. HySAAD – A Hybrid Selection Approach for Anonymization by Design in the Automotive Domain. In Proceedings of the 25th IEEE International Conference on Mobile Data Management (Brussels, June 2024). Edited by Chiara Renso, Mahmoud Sakr, Walid G Aref, Ashley Song, and Cheng Long. MDM ’24, IEEE, pages 203–210. isbn: 979-8-3503-7455-1.
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  2. Arber Shoshi, Yuchen Xia, Andrea Fieschi, Thomas Ackermann, Peter Reimann, Michael Weyrich, Bernhard Mitschang, Thomas Bauernhansl, and Robert Miehe.. A flexible digital twin framework for ATMP production–Towards an efficient CAR T Cell Manufacturing. Procedia CIRP. 2024 Jan 1;125:124-9.
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2023

  1. Andrea Fieschi, Yunxuan Li, Pascal Hirmer, Christoph Stach, and Bernhard Mitschang. Privacy in Connected Vehicles: Perspectives of Drivers and Car Manufacturers. In Proceedings of the 17th Symposium and Summer School on Service-Oriented Computing (SummerSOC 2023) (Heraklion, June 2023). Edited by Marco Aiello, Johanna Barzen, Schahram Dustdar, and Frank Leymann. Volume 1847 of CCIS, Springer, pages 59–68. isbn: 978-3-031-45727-2.
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  2. Andrea Fieschi, Pascal Hirmer, Rose Sturm, Martin Eisele, and Bernhard Mitschang. Anonymization use cases for data transfer in the automotive domain. In 2023 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and Other Affiliated Events (PerCom Workshops), pp. 98-103. IEEE, 2023.
    [PDF] [Citation] [DOI]

In Progress

  • [Master Thesis]  Systematic Evaluation of Retrieval-Augmented Generation Technology Stacks for Recommender Systems
  • [Master Thesis] Retrievel-Augmented Recommender System for Data
    Anonymization Methods
  • [Research Project] Implementation of Re-identification Attacks for Evaluating Anonymization Techniques

Completed

  • [Bachelor Thesis] Re-Identification Attacks to Validate the Privacy Provided by Anonymization
  • [Research Project] Recommending Appropriate Anonymization Techniques with Large Language Models (LLMs) and Retrieval-Augmented Generation (RAG)
  • [Master Thesis] Enhancing Privacy in Car Data: Anonymization Techniques and Metrics Evaluation
  • [Master Thesis] Anonymisierung von Daten: Von der Literatur zum Automobilbereich
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