Abschlussarbeit Deep Learning / NLP : Anonymisierung von sensiblen Daten (ab WiSe 2020/21)
Das Thema
- Nicht erst durch die Datenschutzgrundverordnung (DSGVO) besteht großes Interesse daran, Daten in einem Unternehmen in Analysen verwenden zu können, ohne in die Privatsphäre von Menschen einzugreifen. Die große Herausforderung besteht darin, personenbezogene Daten möglichst automatisiert zu erkennen und aus den Daten zu entfernen.Diese anonymisierten Daten dürfen auch nachträglich nicht mehr auf reale Personen zurückführbar sein.
- Eine Möglichkeit sich zunehmend anonymisierten Daten zu nähern, besteht in der Synthese dieser. Durch die Verwendung von Ansätzen aus dem Machine Learning und dem Deep Learning lassen sich Daten fast beliebig genau synthetisieren. Die Herausforderung besteht darin, die Balance aus Anonymisierung und Nützlichkeit zu finden.
Dein Gestaltungsspielraum
- In der Arbeit untersuchst du den Einsatz von Deep Learning, insbesondere Variational Autoencoders und Generative Adversarial Networks /GAN),für die Anonymisierung echter sowie der Synthese realistischer Daten in CRM-Systemen.
- Die Arbeit ermöglicht dir, dich in das Trendthema Deep Learning einzuarbeiten und verschiedene Ansätze zur Anonymisierung echter sowie Erzeugung realistischer synthetischer Daten zu evaluieren.
- Du verwendest weltweit etablierte Deep-Learning-Frameworks, wie z.B. TensorFlow und Keras, für eine prototypische Implementierung.
- Du validierst die Ergebnisse der Arbeit anhand von Praxisbeispielen.
Deine Skills
- Du bist in der letzten Phase deines informatikorientierten Studiums (Bachelor oder Master).
- In objektorientierten Technologien (u.a. Java) hast du gute Kenntnisse, die du schon in der Praxis testen konntest.
- Bringst du auch Know-how in den vorgestellten Bereichen mit? Umso besser.
- Du treibst dein Thema eigenständig und systematisch voran.
- Mit kreativem und unkonventionellem Denken erreichst du dein Ziel.
- Komplexe Zusammenhänge schrecken dich nicht ab, sondern spornen dich erst an.
Deine Kontaktperson
Christina Brauner
Referentin Mitarbeiter Services
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