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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.
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.
Andrea Fieschi, Yunxuan Li, Pascal Hirmer, Christoph Stach and Bernhard Mitschang (2023). Privacy in Connected Vehicles: Perspectives of Drivers and Car Manufacturers. In: Aiello, M., Barzen, J., Dustdar, S., Leymann, F. (eds) Service-Oriented Computing. SummerSOC 2023. Communications in Computer and Information Science, vol 1847. Springer, Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-45728-9_4
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.
Wintersemester 2023
- Betreuung des Seminar "Data Management for End-to-End Machine Learning"
- Betreuung des Practical Course:
- Thema: Extension of AdaPrivFlow
- Thema: Privacy Protection of Trajectory Data
Sommersemester 2023
- Betreuung des Seminar "Data Management for End-to-End Machine Learning"
- Betreuung des Practical Course:
- Thema: Evaluation of Stream Processing Techniques
Wintersemester 2022
- Betreuung des Practical Course:
- Thema: Privacy Context Model for Connected Vehicle Environments
Angebotene studentische Arbeiten
Laufende studentische Arbeiten
- Forschungsprojekt:
- Bewertung der Auswirkungen von Privacy-Enhancing Technologies der auf autonome Fahrfunktionen
Abgeschlossene studentische Arbeiten
- Bachelorarbeit:
- Repository zur Verbesserung des Datenschutzes für vernetzte Fahrzeuge (abgeschlossen in November 2023)
- Masterarbeit:
- Live-Anpassung von Technologien zur Verbesserung der Datenschutzes in den Datenpipelines von vernetzten Fahrzeugen (abgeschlossen in November 2023)
- Enpro:
- „SmartCar“-Datenplattform (abgeschlossen in Mai 2023)