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Das Kompetenzcluster ANYMOS – Anonymisierung für vernetzte Mobilitätssysteme – hat sich zum Ziel gesetzt, Anonymisierung und Pseudonymisierung als Schlüsseltechnologien zu etablieren. Damit sollen Unsicherheiten bei der Anwendung von Datenschutzbestimmungen beim Teilen und Nutzen von Daten beseitigt und die führende Position Deutschlands in den Bereichen Automotive und öffentlicher Verkehr auch bei datenbasierten Innovationen gestärkt werden. Die Konsortialpartner untersuchen den Einsatz von Anonymisierungs- und Pseudonymisierungstechniken anhand konkreter Anwendungsfälle und entwickeln entsprechende Lösungen.


Projektüberblick


Im Fokus der zweiten Förderphase (Januar 2026 bis Dezember 2028) steht die Wirkung der politisch angestrebten Pflicht zur Bereitstellung von Mobilitätsdaten. Die Pflicht zur Bereitstellung bezieht sich primär auf Daten zur Verkehrsinfrastruktur (statisch) und zum Betrieb von Mobilitätsdiensten (dynamisch). Oft ist es jedoch schwierig, diese Daten von Informationen über das Verhalten und die Präferenzen der Nutzenden (individuell) abzugrenzen, was häufig einen Personenbezug herstellt. Die Konsortialpartner entwickeln technische Lösungen, um offene Datenbereitstellung mit den Anforderungen von Anbietern innovativer, datenbasierter Mobilitätslösungen in Einklang zu bringen.


Darstellung der Datenbereitstellung


Im Zentrum der ersten Förderphase (November 2022 bis Dezember 2025) stand das Zusammenspiel von Anonymisierung und Datennutzwert. Anonymisierung verändert Daten im Rahmen eines Verarbeitungsprozesses und beeinflusst damit die Nutzungsmöglichkeiten und die angestrebte Wertschöpfung. Daher müssen Anwendungen so gestaltet werden, dass die angestrebte Wertschöpfung auch bei Anonymisierung gewährleistet ist. Die Konsortialpartner haben dies anhand verschiedener Anwendungsfälle analysiert.


Darstellung der Datenbereitstellung


ANYMOS ist Teil des Forschungsnetzwerk Anonymisierung.


Publikationen

(2026). Das Auto als Datenquelle: Nutzung von Sensordaten aus Fahrzeugen für neue Dienste. Fraunhofer-Institut für System- und Innovationsforschung ISI.

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(2025). Mitigation strategies for confidentiality violations in software architecture using ranked feature importance. Journal of Systems and Software.

DOI

(2025). Integrating Security-Enriched Data Flow Diagrams Into Architecture-Based Confidentiality Analysis. Softwaretechnik-Trends 44(4) - 2024.

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(2025). Differential Privacy to the Rescue? On Obfuscating Tolls in Privacy-Preserving ETC Systems.

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Herzlichen Dank für die Förderung:

Gefördert vom Bundesministerium für Bildung und Forschung

Kontakt

Oliver Denninger

FZI Forschungszentrum Informatik

Haid- und Neu-Straße 10-14

76131 Karlsruhe

E-Mail: denninger@fzi.de

Telefon: +49 721 9654-270