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Projekt
AbstractMine: Privatheit in der Datenabstraktion für Process Mining in Verteilten Umgebungen
Antragsteller
Professor Dr. Matthias Weidlich
Fachliche Zuordnung
Datenmanagement, datenintensive Systeme, Informatik-Methoden in der Wirtschaftsinformatik
Förderung
Förderung seit 2023
Projektkennung
Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 496119880
Process Mining erlaubt es, prozessorientierte Systeme auf Basis von Ereignisdaten zu analysieren. Dabei wird typischerweise angenommen, dass ein Ereignis die Ausführung einer einzelnen Aktivität eines Prozessdurchlaufs repräsentiert und alle Ereignisse in einem zentralen Log vorliegen. In Szenarien, in welchen Ereignisse durch Sensoren in verteilten Umgebungen generiert werden, sind diese Annahmen jedoch nicht mehr erfüllt, so dass die Ereignisse erst abstrahiert werden müssen. Ebenso liegen die Ereignisse an verschiedenen Quellen vor und müssen zusammengeführt werden. Die Abstraktion und der Austausch von Ereignissen können mitunter so gestaltet werden, dass Privatheitsaspekte Berücksichtigung finden. Insbesondere können Privatheitsgarantien für Prozessbeteiligte durch eine geeignete Ausgestaltung der Abstraktion und des Zusammenführens von Ereignissen erreicht werden, ganz unabhängig von der konkreten durchzuführenden Analyse. Das AbstractMine Projekt zielt auf die algorithmischen Grundlagen für eine Berücksichtigung von Privatheitsaspekten in der verteilten Abstraktion von Ereignissen ab. Zu diesem Zweck wird ein formales Modell entwickelt, welches die verteilte Abstraktion von Ereignissen mit Privatheitsgarantien, sowie der Nützlichkeit der Daten für die operative Analyse verknüpft. Auf Basis dieses Modells werden Algorithmen für die Abstraktion von Ereignisdaten entwickelt, welche die Privatheit von Prozessteilnehmern sicherstellen. Diese Algorithmen werden für zentralisierte und verteilte Anwendungsszenarien, sowie für statische Daten und Datenströme angestrebt. Durch die Einbettung von AbstractMine in die Forschungsgruppe SOURCED ergibt sich die Möglichkeit, die Techniken zur Abstraktion von Ereignissen mit der Modellierung und Analyse von Datenunsicherheit und Methoden für die Erklärbarkeit von Analysen zu verknüpfen. Ebenso ermöglicht dies eine eingehende Untersuchung der Skalierbarkeit der entwickelten Verfahren in verteilten Umgebungen.
DFG-Verfahren
Forschungsgruppen
