Veilig de potentie van data benutten dankzij privacy enhancing technologies
Door data te combineren en te verrijken ontstaan nieuwe inzichten en innovatieve oplossingen. Daarmee kunnen we bijvoorbeeld de zorg persoonlijker maken, en de energietransitie versnellen. Maar hoe ga je veilig om met gevoelige persoonsgegevens? Bij TNO werken we aan privacy enhancing technologies, zoals multi-party computation (MPC), federated learning en synthetische datageneratie. Ontdek hoe je daarmee als organisatie waarde creëert, en toch de privacy respecteert.
Ziekenhuizen die gepersonaliseerde zorg kunnen bieden, gebaseerd op jouw specifieke situatie. Specialisten die een nog betrouwbaarder inzicht krijgen in het verloop van ziektes als kanker en hartfalen. Justitie en financiële instellingen die hun data combineren en zo veel effectiever zijn in hun fraude- en witwasbestrijding.
Het economisch en maatschappelijk potentieel van data-uitwisseling is groot. Uit recent onderzoek blijkt dat ons BBP zelfs met 1,5% kan stijgen als organisaties de kansen van datadeling benutten (bron: OECD). Maar hoe doe je dat effectief, en vooral veilig?
Ontdek privacy enhancing technologies
Privacy enhancing technologies (PET) bieden uitkomst. Deze technologieën maken gezamenlijk data-analyses tussen organisaties mogelijk, en doen dat op een privacy-vriendelijke manier.
Federated learning, bijvoorbeeld, brengt het machine learning model naar de data, in plaats van andersom, waardoor je geen centrale database nodig hebt. En secure multi-party computation maakt gebruik van een ‘gereedschapskist’ aan cryptografische technieken waarmee meerdere partijen gezamenlijk aan data kunnen rekenen, alsof ze een gedeelde database hebben.
Met behulp van synthetische data kan je data analyseren en gebruiken zonder dat je de privacy van personen schendt, terwijl je toch de informatie behoudt van de originele data. We hebben al deze technologieën met hun toepassingen op een rijtje gezet in onze whitepaper "Eindelijk een privacy-vriendelijke manier om data te benutten”.
Van data delen versus privacy, naar waarde creëren met privacyvriendelijke data analyses.
Hoe kan TNO jouw organisatie helpen?
Bij TNO helpen we met het selecteren van de juiste privacy enhancing technologies die bijdragen aan een privacy-vriendelijke data-samenwerking. We doen gezamenlijk onderzoek naar de eisen en wensen voor jouw organisatie en adviseren de meest effectieve oplossing die veilige data-uitwisseling mogelijk maakt.
Een van de hulpmiddelen die we daarbij gebruiken is onze PET decision tree. We brengen partijen samen die nodig zijn om een maatschappelijk probleem te adresseren. Ook werken we samen met marktpartijen die de technologische oplossing kunnen implementeren in de operationele setting van jouw organisatie.
Lees meer over:
Secure Multi-Party Computation
Hoe kun je veilig samenwerken met informatie zonder de onderliggende gevoelige data prijs te geven?
Federated learning
Hoe kun je grote hoeveelheden data analyseren, zonder het recht op privacy van burgers te schenden?
Neem contact met ons op
-
Daniël Worm
Functie:Senior consultantDaniel Worm is senior consultant bij de afdeling Cyber Security & Robustness en is gespecialiseerd in privacyverhogende maatregelen zoals Secure Multi-Party Computation en gefedereerd leren.
-
Standplaats:Den Haag - New Babylon
-
Telefoon:+31 6 21 13 45 84
-
E-mail:E-mail Daniël
-
LinkedIn:Daniël op LinkedIn
-
-
Alex Sangers
Functie:Projectleider Privacy Enhancing Technologies“Als we er goed voor gaan zitten, gebeuren mooie dingen”. De waarde van kennis zit in de toepassing, vindt Alex Sangers. Met wiskundige modellen ‘echte’ problemen oplossen, dat is pas gaaf.
-
Standplaats:Den Haag - New Babylon
-
E-mail:E-mail Alex
-
LinkedIn:Alex op LinkedIn
-
-
Jean-Louis Roso
Functie:Senior Business Development ManagerAls senior business development manager helpt Jean-Louis Roso de overheid door aan te geven waar nieuwe technologieën de overheid kunnen helpen bij het vervullen van hun taken richting burgers en bedrijfsleven. Als onafhankelijke onderzoeksorganisatie zetten we in dit kader proof of concepts en/of pilots met deze nieuwe technologieën op, gebaseerd op wetenschappelijk onderzoek.
-
Standplaats:Den Haag - New Babylon
-
Telefoon:+31 6 51 40 87 29
-
E-mail:E-mail Jean-Louis
-
LinkedIn:Jean-Louis op LinkedIn
-
-
Freek Bomhof
Functie:Senior consultantFreek Bomhof is senior consultant in de expertisegroep Data Science. Zijn focus ligt op het toepassen van verantwoordelijke kunstmatige intelligentie, voornamelijk voor de veiligheidssector. Hij is een van de drijvende krachten achter het National Innovation Center for Privacy Enhancing Technologies en hij is lid van de raad van bestuur van de Big Data Value Association.
-
Standplaats:Den Haag - New Babylon
-
Telefoon:+31 88 866 70 46
-
E-mail:E-mail Freek
-
LinkedIn:Freek op LinkedIn
-
-
Madelon Molhoek
Functie:Consultant Data ScienceHi, ik ben Madelon, ik werk voor het departement Data Science en ben gespecialiseerd in Privacy Enhancing Technologies. Neem contact met me op voor: hoe kan mijn organisatie op een pravacy-vriendelijke manier inzichten vergaren uit sensitieve data?
-
Standplaats:Den Haag - New Babylon
-
Telefoon:+31 88 866 00 00
-
E-mail:E-mail Madelon
-
LinkedIn:Madelon op LinkedIn
-
Laat je verder inspireren
Intensief stikstofonderzoek in en rond het Liefstinghsbroek
Zes onderzoekspartijen meten twee jaar lang de hoeveelheid stikstofdioxide en ammoniak in en rond het Natura2000 gebied het Liefstinghsbroek.
HERACLES project voor benutten gezondheidsdata van start
In het HERACLES project werken we gezamenlijk aan het toegankelijk maken van patiëntdata. Met behoud van privacy, door privacy enhancing technologies.
Armoedebestrijding kan doeltreffender met behulp van data-analyse
Met de historisch hoge inflatie en stijgende energierekening is armoedebestrijding relevanter dan ooit. Multi-Party Computation kan uitvoeringsinstanties helpen om burgers te benaderen die recht hebben op extra steun.
Federated learning: maak kennis met privacybestendige data analyse
Federated Learning is een privacyvriendelijke manier om data te analyseren. Het gebruikt een decentrale en privacyvriendelijke vorm van machine learning.
Versterking digitale soevereiniteit maakt Europa politiek en economisch minder kwetsbaar
Doordat we in Europa voor onze digitale infrastructuur en data sterk afhankelijk zijn geworden van enkele Big-Techbedrijven uit niet-Europese landen, zijn we vanuit economisch en politiek perspectief kwetsbaar geworden. TNO adviseert overheden hoe hiermee om te gaan.
