Data beveiligen en data delen

Handleiding behorend bij rapport "Verantwoord datadelen voor AI".

Afhankelijk van de wensen van de data-eigenaren, gebruiken we verschillende technieken en methoden. Deze variëren van laagdrempelige toegang tot sterk beveiligde data-uitwisseling. Alles wat we doen op het gebied van databeveiliging, is zorgvuldig op elkaar afgestemd en voldoet aan de zakelijke en wettelijke vereisten.

“Met onze beveiligde data-oplossing, kunnen we gevoelige gegevens van verschillende partijen veilig analyseren. We kunnen dit doen zonder dat we die data hoeven te delen.” - Thijs Veugen, sr. Scientist Information Security

VEILIG DATA DELEN: EEN MULTIDISCIPLINAIRE AANPAK

Alle AI-toepassingen voeden zich met data. Ze hebben het nodig om hun voorspellingen en uiteindelijk hun beslissingen te verbeteren. Het samenbrengen van de relevante data is vaak moeilijk en duur. Het vraagt om ingebouwd vertrouwen, technische expertise en een grondige kennis van de processen en bedrijfslogica. TNO hanteert een multidisciplinaire aanpak op het gebied van databeveiliging, om aan alle voorwaarden voor een bepaalde situatie te voldoen. We creëren ook standaarden voor de uitwisseling van data tussen domeinen en sectoren.

Beveiliging van gedeelde gegevens is met name belangrijk in de gezondheidszorg en de productie-industrie. In de gezondheidszorg verbetert het de besluitvorming aanzienlijk. Diagnoses zijn beter en sneller. Dit resulteert in eerdere waarschuwingen, betere behandelingen en geredde levens. Bij de productie-industrie maken leveranciers vaak slechts een deel van een eindproduct. Hier kan het delen van informatie een oneerlijk voordeel opleveren voor gewetenloze leveranciers. Dus elk mechanisme dat data deelt, heeft ingebouwde veiligheidsmaatregelen nodig. In beide domeinen is privacy van cruciaal belang en moet dit worden meegenomen in het ontwerp. TNO maakt gebruik van verschillende technologieën om data te beveiligen.

DATAbeveiliging en DATA-uitwisseling: Wat biedt TNO?

• We ontwikkelen algoritmes voor meer-partijen berekeningen en blockchainoplossingen. Dit stelt organisaties in staat om van elkaars data te leren, zonder dat ze deze openbaar hoeven te maken.
• We zetten ecosystemen/bestuursstructuren op om data te delen tussen meerdere partijen.
• Wij ontwikkelen standaarden voor autonome, gecontroleerde en uiteindelijk audit-proof data-uitwisseling (dataplatformen).
• Wij ondersteunen organisaties of groepen van organisaties die controle nodig hebben over het delen van data.
• Ook nemen we deel aan verschillende standaardisatie-initiatieven, zoals International Data Spaces. Dit legt onder andere de basis voor het concept van data-autonomie.