Dieses Bild zeigt Yunxuan Li

Yunxuan Li

Frau M.Sc.

Wissenschaftliche Mitarbeiterin
IPVS
Anwendersoftware

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Deutschland
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Fachgebiet

Die digitale Revolution hat zu bedeutenden technologischen Fortschritten in der Automobilindustrie geführt, die es Fahrzeugen ermöglichen, Informationen mit anderen Fahrzeugen und der Cloud zu verarbeiten und zu teilen. Diese Daten können dazu beitragen, autonomes Fahren zu ermöglichen oder ein sichereres Straßenumfeld zu schaffen. Allerdings enthalten sie eine erhebliche Menge sensibler Informationen, die zur Identifizierung des zugrunde liegenden Fahrzeugs oder zur Erstellung eines detaillierten Fahrerprofils verwendet werden können. Daher ist Datenschutz ein wichtiger Aspekt von vernetzten Fahrzeugumgebungen.

Trotz des Wunsches der Fahrer, ihre sensiblen Daten zu schützen, möchten sie weiterhin so viele Funktionalitäten der Anwendungen (z. B. Navigation oder Ermüdungserkennung) wie möglich nutzen. Dies führt zu einem Zielkonflikt zwischen dem Schutz der Privatsphäre und der Qualität der Dienste. Darüber hinaus hat die Forschung gezeigt, dass die Sensibilität personenbezogener Daten davon abhängt, wann und wo sowie zu welchem Zweck diese Daten erhoben wurden. Dies erfordert einen situationsbewussten Schutz der Privatsphäre, der je nach aktueller Situation dynamisch angepasst werden kann. Schließlich sollten benutzerfreundliche Datenschutzeinstellungen entwickelt werden, um den sogenannten "Privacy Paradox" zu vermeiden, bei dem Menschen angeben, dass sie um ihre Privatsphäre besorgt sind, aber dennoch viele persönliche Informationen weitergeben.

Der Fokus meiner Forschung liegt darauf, ein situationsbewusstes Datenschutz-Framework für vernetzte Fahrzeuge zu entwickeln. Es ermöglicht den Fahrern, ihre Datenschutzpräferenzen effektiv zu verwalten und gleichzeitig die Vorteile der vernetzten Fahrzeugtechnologie zu nutzen.

Im Jahr 2023 veröffentlicht werden
Andrea Fieschi, Yunxuan Li, Pascal Hirmer, Christoph Stach, 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)

 

2023
Yunxuan Li, Pascal Hirmer and Christoph Stach, "CV-Priv: Towards a Context Model for Privacy Policy Creation for Connected Vehicles," 2023 IEEE International Conference on Pervasive Computing and Communications Workshops and other Affiliated Events (PerCom Workshops), Atlanta, GA, USA, 2023, pp. 583-588, doi: 10.1109/PerComWorkshops56833.2023.10150231.

 

2022
Yunxuan Li, Pascal Hirmer, Christoph Stach, and Bernhard Mitschang. 2023. Ensuring Situation-Aware Privacy for Connected Vehicles. In Proceedings of the 12th International Conference on the Internet of Things (IoT '22). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 135–138. https://doi.org/10.1145/3567445.3569163.

Sommersemester 2023

  • Seminar "Data Management for End-to-End Machine Learning " Betreuung

Angebotene studentische Arbeiten

 

Laufende studentische Arbeiten

  • Bachelorarbeit:
    • Repository zur Verbesserung des Datenschutzes für vernetzte Fahrzeuge
  • Masterarbeit:
    • Live-Anpassung von Technologien zur Verbesserung der Datenschutzes in den Datenpipelines von vernetzten Fahrzeugen
  • Fachpraktikum:
    • Evaluation of Stream Processing Techniques

 

Abgeschlossene studentische Arbeiten

  • Enpro:
    • „SmartCar“-Datenplattform (abgeschlossen in Mai 2023)
  • Practical Course:
    • Privacy Context Model for Connected Vehicle Environments (abgeschlossen in April 2023)
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