FUB ist Assoziierter Partner im Projekt ANONY-MED geleitet durch das Fraunhofer AISEC (Koordinator Prof. Dr. Gerhard Wunder).

Das Ziel des Folgeprojekts ist es, den ANONY-MED Werkzeugkasten für KI mit Datenschutz gezielt mit innovativen Architekturen wie Trusted Execution Environments sowie Federated Learning und Homomorphic Encryption für i) Datensynthese-Modelle und ii) Downstream-Modelle zu erweitern und umfassend zu evaluieren, um so gleichsam qualitativ hochwertige als auch robuste, anonymisierte synthetische Datensätze zu erzeugen, sowie das sharing von anonymisierte Downstream-Modelle und deren Anwendung im medizinischen Alltag zu ermöglichen. Nur die Zusammenarbeit eines interdisziplinären Konsortiums aus KI-, Sicherheits- und Anwendungspartnern gewährleistet die notwendige Expertise, um gleichzeitig sehr komplexe Architekturen wie FL, HE, und TEE in einem gemeinsamen Framework zu implementieren und methodisch zu untersuchen.