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Verarbeitung sensibler medizinischer Informationen in Cloud-Computing-Umgebungen bei gleichzeitiger Wahrung von Informsationssicherheit und -privatheit

Innerhalb der Forschung und Praxis hat das Thema Cloud-Computing in der jüngeren Vergangenheit große Aufmerksamkeit erfahren, da es eine schnelle und bedarfsgerechte Bereitstellung einer fast unbegrenzt anmutenden Menge von Rechnerressourcen ermöglicht. Durch Cloud-Computing und moderne Sequenzierungstechniken können Mediziner und Forscher heutzutage DNS-Sequenzierungen mit zunehmender Geschwindigkeit und stetig abnehmenden Kosten durchführen. Infolgedessen trägt eine erschwingliche DNS-Sequenzierung dazu bei, dass wir die Prozesse innerhalb des menschlichen Körpers immer besser verstehen können und in der Medizin vielversprechende, neue Behandlungsmethoden zur Anwendung kommen.

Trotz dieser Vorzüge birgt der Einsatz von Cloud-Computing auch Risiken hinsichtlich der Informationssicherheit und Vertraulichkeit solcher Daten, die in der Cloud gespeichert werden. Dies gilt insbesondere für medizinische Daten, die hochsensibel sind und folglich eines speziellen Schutzes bedürfen, relevant. Mehr noch gehören genetische Informationen (bspw. DNS-Proben) zu den privatesten und sensibelsten Daten eines Menschen und beinhalten etwa Informationen über familiäre Beziehungen oder Krankheiten innerhalb einer Familie. Während Menschen und besonders Patienten von der Mehrheit der Anwendungen für DNS-Analysen profitieren werden, sind wir uns dennoch der gesellschaftlichen und datenschutzrechtlichen Herausforderungen bewusst, die derartige Technologien begleiten, vor allem wenn sie in einer ungewünschten oder illegalen Art und Weise verwendet werden.

Um diesen Herausforderungen zu begegnen erforschen wir im Rahmen unseres Teilprojektes die effiziente, sichere und Vertraulichkeit wahrende Verarbeitung medizinischer und im speziellen genetischer Daten in Cloud-Computing-Umgebungen. Konkret sind unsere Ziele:

• 1. Etablierung eines Klassifikationsschemas für Datensätze, die innerhalb von MILES zur Anwendung kommen
• 2. Identifikation von Cloud-Bereitstellungsmodellen und geeigneten Sicherheitsmaßnahmen, zur Wahrung der Vertraulichkeit und Integrität von genetischen Daten
• 3. Entwicklung eines Frameworks zur Auswahl von geeigneten Bereitstellungsmodellen und Sicherheitsmaßnahmen im Rahmen medizinischen Cloud-Projekten

Aufbauend auf unseren Forschungsergebnissen können zukünftig medizinische Cloud-Computing-Dienste bereitgestellt werden, welche die Vertraulichkeit der gespeicherten Daten wahren und zugleich sicher und effizient sind.

Keywords: Cloud-Computing; Informationssicherheit; Informationsprivatheit; Datenschutz; Privatheit medizinischer Daten