Datenteilen unter der Technischen Aufsicht
Nach Art. 14 VO (EU) 2024/1689 (KI-VO) müssen Hochrisiko-KI-Systeme während ihres Betriebs von natürlichen Personen mit entsprechender Fachkenntnis überwacht werden. Besonders herausfordernd ist dies bei Systemen des unüberwachten Lernens, deren Ausgaben in Echtzeit verwendet werden sollen. Ein prominentes Beispiel bilden dabei autonom fahrende Fahrzeuge, die auf kontinuierlich selbstlernende KI-Systeme zurückgreifen. Die derzeitige Ausgestaltung der technischen Aufsicht de lege lata führt sowohl zu rechtlichen Inkonsistenzen – insbesondere mit Blick auf das nationale StVG – als auch zu potenziell unüberwindbaren technischen Hürden.
Methoden zum Austausch von unternehmensbezogenen
Daten in treuhänderbasierten Datenökosystemen
Im DTM-Projekt MANDAT (Methoden zum Austausch von unternehmensbezogenen Daten in treuhänderbasierten Datenökosystemen) haben wir generische Methoden für treuhänderbasierte Datenökosysteme erforscht und entwickelt. Die Methoden stellen grundlegende Bausteine dar für souveränes, dezentrales Datenteilen auf Basis von Web-Standards, speziell dem Solid-Protokoll. Ziel unserer Untersuchungen und Entwicklungen war es, Datenhoheit, Sicherheit und Interoperabilität zu gewährleisten.
Wir haben drei wiederverwendbare und auf offenen Web-Standards basierende Komponenten realisiert:
- Authorization App (AuthApp) – unterstützt feingranulare, zweckgebundene Autorisierungen und die Verwaltung von Zugriffsrechten im Einklang mit rechtlichen Anforderungen (z. B. DSGVO).
- Rights Delegation Proxy (RDP) – ermöglicht eine kontrollierte und nachvollziehbare Delegation von Rechten, sodass natürliche Personen im Namen von Organisationen handeln können
- Data Provisioning Proxy (DPP) – erlaubt das sichere, verschleierte Weiterreichen von Daten entlang von Wertschöpfungsketten, um Geschäftsbeziehungen und Datenquellen zu schützen.
Diese Komponenten wurden in einem praxisnahen Demonstrator validiert, der den Prozess einer Kreditvergabe zwischen einem Unternehmen, einer Bank und einer Steuerkanzlei abbildet. Das Ergebnis zeigt, dass sich mit Solid-basierter Infrastruktur vertrauenswürdige, standardkonforme und flexible Datenwertschöpfungsketten aufbauen lassen. Die anwendungsfallunhabhängigen Methoden und Komponenten aus MANDAT legen damit das Fundament für interoperable Datenräume, die eine selbstbestimmte und sichere Nutzung von Daten ermöglichen – ein entscheidender Schritt hin zu souveränen Datenökosystemen.
Projekt SpaGAT – Spatiotemporale und Geodaten-bezogene Anwendungen in Treuhandmodellen (der öffentlichen Verwaltung)
Die zunehmende Digitalisierung erzeugt eine große Menge heterogener Datensätze in unterschiedlichen Formaten und Strukturen. Ihre gemeinsame Nutzung ist komplex und erschwert der kommunalen Verwaltung die Einrichtung digitaler Dienste. Ein konkretes Beispiel ist die Beantragung und Prüfung von Genehmigungen für geplante Baumfällungen., Dies erfordert den Zugriff sowie Kombination von Daten aus einer Vielzahl von Organisationen und Verwaltungsebenen. Die SPALOD-Plattform begegnet dieser Herausforderung, indem sie Interoperabilität durch eine semantische Homogenisierung der Daten gewährleistet. Die ursprünglichen Formate bleiben erhalten, werden aber mit einer gemeinsam genutzten Ontologie verknüpft. Dies ermöglicht eine Visualisierung der Daten sowie einen strukturierten und dauerhaften Austausch im GeoJSON-LD-Format. Mit unserem Poster stellen wir die SPALOD-Plattform vor und veranschaulichen, wie dieser Ansatz die Digitalisierung komplexer Verwaltungsverfahren erleichtert.
ReFo_DaT – Rechtsformen für Datentreuhänder
Datentreuhänder gelten als Schlüsselinstrument zur Erleichterung von Datenaustausch zwischen Individuen und/oder Organisationen. Aktuell existieren in unterschiedlichen Sektoren und Datendomänen zahlreiche Bestrebungen, funktionsfähige Datentreuhänder zu entwickeln. Hierbei zeigt sich eine eindrucksvolle Vielfalt möglicher Ausgestaltungsoptionen und Betreiberkonstellationen. Die konkrete gesellschaftsrechtliche Ausgestaltung dieser neuen Intermediäre stellt eine komplexe juristische Herausforderung dar. Vor diesem Hintergrund untersucht das Forschungsvorhaben ReFo_DaT unterschiedliche Rechtsformen einschließlich der damit verbundenen Ausgestaltungsmöglichkeiten von Governance und Betrieb für unterschiedliche Varianten und Typen von Datentreuhändern. ReFo_DaT leistet eine empirische Analyse existierender Treuhandprojekte und ihrer Bedarfe und erarbeitet eine durch rechtswissenschaftliche Analysen getragene, durch Praxisbeispiele angereicherte Entscheidungsmatrix. Diese Entscheidungsmatrix wird mit Mustersatzungen und prototypischen Governance-Konzepten kombiniert. Sie wird Gründern und Betreibern von Datentreuhändern eine Orientierungshilfe bei der Auswahl und Ausgestaltung einer geeigneten Rechtsform wie auch nachhaltiger Governance-Strukturen und Geschäftsmodellen für unterschiedliche Typen und Betreiberkonstellationen von Datentreuhändern bieten.
Verstetigung des DDtrust Datentreuhandmodells
für den sächsischen Wissenschaftsraum
Die Nachnutzung von Forschungsdaten ist ein zentraler Baustein offener, transparenter und reproduzierbarer Wissenschaft und trägt maßgeblich zur Beschleunigung von Forschungsprozessen sowie Innovationen bei. Eine wesentliche Herausforderung im Kontext der Sekundärdatennutzung besteht in der Entwicklung und Implementierung vertrauenswürdiger Mechanismen, die eine sichere und datenschutzkonforme Verarbeitung sensibler Daten gewährleisten, ohne deren Nutzbarkeit und potentiellen Mehrwert zu limitieren. Dies erfordert ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Datenschutz, Datensicherheit und der Erfüllung von Anforderungen an die Datenverfügbarkeit. Datentreuhandstellen nehmen hierbei eine Schlüsselposition ein, insbesondere bei der Realisierung und Förderung der Datennachnutzung personenbezogener Daten. Im Rahmen des Projektes DDtrust-Scale konnte ein substantieller Fortschritt in Richtung einer nachhaltigen und datenschutzkonformen Nutzung personenbezogener Daten in der Wissenschaft erzielt werden; erstmals wurde ein Broad Consent außerhalb des medizinischen Kontextes für die Mobilitätsforschung praktisch implementiert. Die zugehörigen Nutzungsprozesse werden als Zwischenergebnis, ergänzt durch die Darstellung weiterer Resultate, auf unserem Poster präsentiert.
ShareCast
Datensätze müssen, je nach Use Case, unterschiedlich aufbereitet werden, damit sie geteilt werden können. Auch das Teilen selbst kann in vielfältiger Form erfolgen. ShareCast, der Podcast rund ums Datenteilen, beleuchtet die verschiedenen Wege, wie Daten gemanagt und geteilt werden können, sodass die damit verbundenen Komplexitäten, Herausforderungen und Chancen auch ohne Vorwissen verständlich werden.
Wer teilt Daten eigentlich mit wem – und zu welchem Zweck? Warum werden Daten nicht oder nur zögerlich geteilt? Und welche neuen Ansätze ermöglichen ein vertrauensvolles Datenteilen?
Diesen Fragen widmet sich ShareCast in einem reportageartigen Stil. Hierbei kommen Stimmen aus unterschiedlichen Projekten und Domänen zu Wort und geben Einblicke in aktuelle Praktiken des Datenteilens.
DaTNet: Datenteilen für digitale Innovationen
Datentreuhandprojekte organisieren sich in unterschiedlichsten Domänen und Sektoren und stehen, je nach Use Case, vor ähnlichen oder sehr unterschiedlichen Herausforderungen. So verschieden die einzelnen Projekte auch sind, eines haben sie gemeinsam: Sie entwickeln ein Datentreuhandmodell.
Die Vernetzung der Projekte untereinander ermöglicht sowohl einen erweiterten Blick auf die Diversität der Projektlandschaft als auch einen Vergleich und Austausch, durch den eigene Konzepte gezielt weiterentwickelt und verfeinert werden können.
Vor diesem Hintergrund versteht sich DaTNet, das Datentreuhandkompetenznetzwerk, als ein Projekt, das die Community miteinander verbindet und in unterschiedlichen Formaten, etwa Workshops, Räume für Austausch schafft. Die von DaTNet angebotenen Workshops und Materialien dienen zudem dem Aufbau und der Vertiefung der Kompetenzen, die für die Konzeption von Datentreuhandmodellen erforderlich sind. Darüber hinaus stellt DaTNet Best Practices vor und unterstützt die Weiterentwicklung von Datentreuhandmodellen sowie die Präzisierung neuer Rollen für Intermediärer und trägt somit zur Veränderung von Datenmärkten bei.
