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Scalable Policy awarE linked data arChitecture for prIvacy trAnsparency and com...

Scalable Policy awarE linked data arChitecture for prIvacy trAnsparency and compLiance The SPECIAL project will address the contradiction between Big Data innovation and privacy-aware data protection by proposing a technical solution that makes both of these goals realistic. We will develop technology that: (i) supp... ver más

31/12/2019

ERCIM

4M€

Presupuesto del proyecto: 4M€

Líder del proyecto

GEIE ERCIM No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Fecha límite participación Sin fecha límite de participación.

Ver 10 Participantes

Financiación concedida El organismo H2020 notifico la concesión del proyecto el día 2019-12-31

ICT-18-2016: Big data PPP: privacy-preserving bi... Specific Challenge:In view of privacy considerations, businesses are often unsure about how to deal...

I+D

Cerrada

0% 100%

Características del participante

Este proyecto no cuenta con búsquedas de partenariado abiertas en este momento.

Información adicional privada

No hay información privada compartida para este proyecto. Habla con el coordinador.

10 Participantes

ERCIM

672.17K€ | Lider

CASA AMETLLER

285.03K€ | Participante

TUB

343.00K€ | Participante

650.74K€ | Participante

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Duración del proyecto: 37 meses Fecha Inicio: 2016-11-04
Fecha Fin: 2019-12-31

Líder del proyecto

GEIE ERCIM No se ha especificado una descripción o un objeto social para esta compañía.

TRL 4-5

Presupuesto del proyecto 4M€

Fecha límite de participación Sin fecha límite de participación.

Descripción del proyecto The SPECIAL project will address the contradiction between Big Data innovation and privacy-aware data protection by proposing a technical solution that makes both of these goals realistic. We will develop technology that: (i) supports the acquisition of user consent at collection time and the recording of both data and metadata (consent, policies, event data, context) according to legislative and user-specified policies; (ii) caters for privacy-aware, secure workflows that include usage/access control, transparency and compliance verification; (iii) demonstrates robustness in terms of performance, scalability and security all of which are necessary to support privacy preserving innovation in Big Data environments; and (iv) provides a dashboard with feedback and control features that make privacy in Big Data comprehensible and manageable for data subjects, controllers, and processors. SPECIAL shall allow citizens and organisations to share more data, while guaranteeing data protection compliance, thus enabling both trust and the creation of valuable new insights from shared data. Our vision will be realised and validated via real world use cases that - in order to be viable - need to overcome current challenges concerning the processing and sharing of data in a privacy preserving manner. In order to realise this vision, we will combine and significantly extend big data architectures to handle Linked Data, harness them with sticky policies as well as scalable queryable encryption, and develop advanced user interaction and control features: SPECIAL will build on top of the Big Data Europe and PrimeLife Projects, exploit their results, and further advance the state of the art of privacy enhancing technologies.

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