Vom 22. bis 24. November 2024 nahm David Monschein vom Institut für Datenzentrierte Softwaresysteme an der 43. IEEE International Performance, Computing, and Communications Conference (IPCCC 2024) in Orlando, Florida, teil. Die Veranstaltung versammelte Forscher und Fachleute, um Innovationen in der Datenverarbeitung und Kommunikation zu diskutieren.

David Monschein präsentierte das Papier „HEJet: A Framework for Efficient Machine Learning Inference with Homomorphic Encryption“ (Ein Ansatz für effizientes maschinelles Lernen mit homomorpher Verschlüsselung) vor, der sich mit der Herausforderung befasst, sichere Berechnungen mit verschlüsselten Daten durchzuführen und gleichzeitig Effizienz und Genauigkeit zu gewährleisten. HEJet optimiert die Anwendung neuronaler Netze mit homomorpher Verschlüsselung, indem es die numerischen Berechnungen verbessert und so eine deutliche Geschwindigkeitssteigerung gegenüber bestehenden Methoden erzielt.

Die Konferenz bot eine Plattform für engagierte Diskussionen mit Experten und förderte den Wissensaustausch und potenzielle Kooperationen im Bereich des datenschutzfreundlichen maschinellen Lernens. Durch die Teilnahme an Präsentationen und Networking-Sitzungen trug David Monschein dazu bei, die Forschung voranzutreiben und die Präsenz des Instituts für Datenzentrierte Softwaresysteme in diesem Bereich zu stärken.

Die IPCCC 2024 umfasste Hauptvorträge, Podiumsdiskussionen und interaktive Sitzungen, die allen Teilnehmern wertvolle Einblicke und Verbindungen boten. Die Veranstaltung beleuchtete die laufenden Entwicklungen im Bereich der sicheren Datenverarbeitung und unterstrich die Bedeutung der Forschung im Bereich der Technologien zur Wahrung der Privatsphäre.

Diese Arbeit ist Teil von aura.ai, einem Projekt der Wissenschaftsoffensive der trinationalen Metropolregion Oberrhein, das im Rahmen der Förderinitiative Interreg Oberrhein vom Europäischen Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) kofinanziert wird. Weitere Informationen finden Sie auf unserer Webseite aura.ai