Datensouveränität durch KI-basierte Transparenz und Auskunft
Ziel des dreijährigen Projekts DaSKITA ist die Entwicklung und prototypische Erprobung KI-basierter Konzepte, Mechanismen und Werkzeuge, auf deren Basis Verbraucher*innen ein höheres Maß an Informiertheit und Selbstbestimmtheit im Kontext digitaler Dienste erhalten.
tu.berlin/ise/projekte/daskita
irights-lab.de/projekt/daskita
2020-2023
Call for participation | Teilnehmer:innen gesucht!
Testen Sie innovative Tools für die Wahrnehmung von Transparenz- und Auskunftsrechten
von Verbraucher:innen und nehmen Sie an unserer User Study teil!
Veranstaltungen
Vorsprung durch Technologie #2
15.11.2021Datenhoheit durch Technik - Wie können technische Lösungen die Verbraucher:innen-Souveränität stärken? Ideen- und Konzeptfindung für gemeinwohlorientierte Technologien und politische Lösungswege.
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Forum Verbraucher-informatik 2021
23.09.2021Datensouveränität für Verbraucher*innen: Technische Ansätze durch KI-basierte Transparenz und Auskunft im Kontext der DSGVO. Ein Vortrag von Elias Grünewald zu aktuellen prototypischen Entwicklungen aus dem Projekt.
Weitere Informationen
Panel discussion auf der PEPR'21
11.06.2021PEPR 2021 CONFERENCE ON PRIVACY ENGINEERING PRACTICE AND RESPECT. Panel discussion mit Frank Pallas zum Thema: Reconciling Privacy Engineering Scholarship with Industry Needs for Privacy Engineering (in englischer Sprache).
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BMJV-Lunch talk „Datensouverän durch den Alltag“
15.04.2021In der Reihe der Lunch talks des Bundesministeriums der Justiz und für Verbraucherschutz präsentierte Dr.-Ing. Frank Pallas das Projekt DaSKITA im Kontext Anwendungen künstlicher Intelligenz zur Unterstützung des Verbraucher*innenalltags.
ACM FAccT 2021 Paper presentation
09.03.20212021 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (ACM FAccT21) / TILT: A GDPR-Aligned Transparency Information Language and Toolkit for Practical Privacy Engineering
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GI WebTalk: (In-)transparente Datenschutz-erklärungen und digitale Mündigkeit
09.02.2021, 18.00 UhrProjektvorstellung DaSKITA, Panel-Diskussion zu Transparenz und Digitaler Souveränität
zur Aufzeichnung
Digital Autonomy Hub Tutorial: TILT
21.01.2021, 17.00 UhrKurzvorstellung DaSKITA, Hands-on: Technische Möglichkeiten zur maschinenlesbaren Darstellung datenschutzrechtlicher Transparenzinformationen
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Vorsprung durch Technologie #1
21.10.2020, 15.00 UhrErster Termin unserer Gesprächsreihe zu consumer enabling technologies. Ideen- und Konzeptfindung für gemeinwohlorientierte Technologien und politische Lösungswege.
Veröffentlichungen
Paper auf dem International Workshop on Privacy Engineering 2021 (IWPE'21)
- Elias Grünewald; Paul Wille; Frank Pallas; Maria C. Borges; Max-R. Ulbricht. 2021. TIRA: An OpenAPI Extension and Toolbox for GDPR Transparency in RESTful Architectures. 2021 IEEE European Symposium on Security and Privacy Workshops (EuroS&PW) IEEE, Vienna.
Transparency Information Language and Toolkit
- Wir stellen vor: TILT, eine maschinenlesbare Sprache für Transparenzinformationen und ein Toolkit, das explizit dafür entwickelt wurde, Transparenzinformationen im Einklang mit den Anforderungen der DSGVO darzustellen und zu verarbeiten und eine automatisiertere und adaptivere Nutzung solcher Informationen zu ermöglichen, als es etablierte, juristische Datenschutzrichtlinien tun.
Beitrag im Arbeitspapier „(In-)transparente Datenschutzerklärungen und digitale Mündigkeit“
- Frank Pallas. It's the developers! Arbeitspapier (In-)transparente Datenschutzerklärungen und digitale Mündigkeit. April 2021. Digital Autonomy Hub.
Paper zur ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (ACM FAccT) 2021
- Elias Grünewald und Frank Pallas. 2021. TILT: A GDPR-Aligned Transparency Information Language and Toolkit for Practical Privacy Engineering. In Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (FAccT ’21), March 3–10, 2021, Virtual Event, Canada. ACM, New York, NY, USA.
Paper zur IEEE International Conference on Big Data 2020
- Frank Pallas und Dimitri Staufer und Jörn Kuhlenkamp. 2020. Evaluating the Accuracy of Cloud NLP Services Using Ground-Truth Experiments. In Proceedings of the IEEE International Conference on Big Data. IEEE.
