Publications

SRS: EAsyAnon Trust Service

Folz, J., Vidanalage, M. D., Guggumos, J., & Wilhelm, S. (2024). Software Requirements Specification: EAsyAnon Trust Service. Deggendorf Institute of Technology via Zenodo. https://doi.org/10.5281/ZENODO.13740256

Article

SRS: EAsyAnon Audit System

Folz, J., Aufschläger, R., Vidanalage, M. D., März, E., Guggumos, J., Uddin, M. M., & Wilhelm, S. (2024). Software Requirements Specification: EAsyAnon Audit System. Deggendorf Institute of Technology via Zenodo. https://doi.org/10.5281/ZENODO.13734417

Article

SRS: EAsyAnon Recommender System

Folz, J., Aufschläger, R., Vidanalage, M. D., März, E., Guggumos, J., Uddin, M. M., & Wilhelm, S. (2024). Software Requirements Specification: EAsyAnon Recommender System. Deggendorf Institute of Technology via Zenodo. https://doi.org/10.5281/ZENODO.13318623

Article

Conference-Paper

März, E., Guggumos, J., & Wilhelm, S. (2024). Wie viel Open Data kann es geben? In Datenschutz und Datensicherheit – DuD (Vol. 48, Issue 6, pp. 378–382). Springer Science and Business Media LLC. https://doi.org/10.1007/s11623-024-1925-y

Article

Poster-Presentation

Wilhelm S., Lichtenauer N., Guggumos J., Dahanayaka Vidanalage M., Folz J., März E., Buchner B., Schmidbauer L. & Wahl F. (2024). EAsyAnon – Empfehlungs- und Auditsystem zur Anonymisierung. Unveröffentlicht. Kongress: Anonymisierung für eine sichere Datennutzung (AnoSiDat), Lübeck 

Poster (Anonymization in the conflict between robustness and data utility)
Poster (Legal Dilemma of publishing data as open Data)
Poster (Analysis of barriers and support factors of open data)
Poster (Assessing the Re-Identification Risk of anonymous datasets)

Conference-Paper

Lichtenauer, N., Schmidbauer, L., Wilhelm, S., & Wahl, F. (2023). A Scoping Review on Analysis of the Barriers and Support Factors of Open Data. In Information (Bd. 15, Issue 1, S. 5). MDPI AG. https://doi.org/10.3390/info15010005

Article

Digihealthday 2023

Lichtenauer, N., Wilhelm, S. (2023). Anonymization of personal health Data is open data: A systematic analysis of enabling factors and barriers in the EAsyAnon Project. DIGIHEALTHDAY 2023, European Campus Rottal Inn (ECRI) 9.11 – 11.11.2023

Poster

Wilhelm, S., Folz, J., & Wahl, F. (2023). Open Personal Data: Anonymisierung im Spannungsfeld zwischen Informationsgehalt und Robustheit. Unpublished. https://doi.org/10.13140/RG.2.2.24028.36489

Poster
Jahrestagung Forum Privatheit 2023

Conference-Paper

Aufschläger R., Folz J., März E., Guggumos J., Heigl M., Buchner B., Schramm M. (2023). Anonymization Procedures for Tabular Data: An Explanatory Technical and Legal Synthesis. Information 14(9):487. https://doi.org/10.3390/info14090487

Article

Poster

Folz, J., Aufschläger, R., Heigl, M., Martin, K., Wilhelm, S. & Wahl, F. (2023). EAsyAnon – Unterstützung von Open Data durch vereinfachte, geprüfte und rechtssichere Anonymisierung sowie moderne Ansätze des kryptografischen Computing zur Pseudonymisierung. Tag der Forschung 2023 der Technischen Hochschule Deggendorf.

Abstract
Tag der Forschung 2023 | THD (th-deg.de)

Conference-Paper

Almaini, A., Folz, J., Woelfl, D., Al-Dubai, A., Schramm, M., & Heigl, M. (2023). A New Scalable Distributed Homomorphic Encryption Scheme for High Computational Complexity Models. In 2023 International Wireless Communications and Mobile Computing (IWCMC). 2023 International Wireless Communications and Mobile Computing (IWCMC). IEEE. https://doi.org/10.1109/iwcmc58020.2023.10183131

Article

Poster

Lichtenauer, N., Wilhelm, S. & Wahl, F. (2023). EAsyAnon – Empfehlungs- und Auditsystem zur Anonymisierung. Forschungsfrühstück der Technischen Hochschule Deggendorf am Gesundheitscampus Bad Kötzting am 16.6.2023

Poster

Poster

Folz, J., Aufschläger, R., & Heigl, M. (2023). PRIVATE OPEN DATA?! – EAsyAnon TRUSTSERVICE. Nationale Konferenz IT-Sicherheitsforschung 2023 – Die digital vernetzte Gesellschaft stärken, Berlin

Poster
Nationale Konferenz IT-Sicherheitsforschung 2023


Press

Research breakfast at the Bad Kötzting health campus

Lichtenauer, N., Wilhelm, S. & Wahl, F. (2023). EAsyAnon – Empfehlungs- und Auditsystem zur Anonymisierung. 25 Forschende tauschen sich zu gesundheitspolitischen Themen aus (22.6.2023).

https://www.th-deg.de/de/Presseartikel?id=6736450