Effizientes MPC und Integration in eine Privacy-Preserving Cloud-Umgebung - CRYPTECS

Abstract

Das Ziel der Universität Stuttgart innerhalb des Verbundprojektes CRYPTECS war es, Multi-Party-Computation (MPC) für den industriellen Einsatz, insbesondere im Umfeld von Anwendungen des Maschinellen Lernens (ML), zu verbessern und verfügbar zu machen. Dabei sollte ein besonderer Fokus auf die Effizienzsteigerung von MPC selbst sowie die Kombination von MPC mit weiteren Technologien für Privacy-Preserving Computing (PPC-Technologien) gelegt werden. Die im Antrag formulierten Forschungsziele zur Integration von MPC und ML wurden größtenteils erreicht und teilweise übertroffen. Über den Antrag hinausgehend wurden weitere für die Integration von MPC in industrielle Anwendungen relevante Forschungsergebnisse erzielt. Das CRYPTECS-Verbundprojekt und insbesondere das Teilprojekt der Universität Stuttgart liefert damit sicheres MPC-basiertes maschinelles Lernen, das zukünftig von Industrieunternehmen genutzt werden kann und schon jetzt bei unseren Industriepartnern im Einsatz ist.