‘Eindelijk een privacyvriendelijke manier om data te benutten.’ Met die woorden presenteert TNO twee modellen voor data-analyse. Het gaat om multi-party computation en federated learning, waarbij alleen de uitkomsten van een data-analyse worden gedeeld en geen privacygevoelige gegevens worden uitgewisseld.
Multi-party computation (mpc) en federated learning zijn volgens TNO kansrijke technieken om data-analyse toepassingen op een privacyvriendelijke manier te ontwerpen. Zowel mpc als en federated learning gaan uit van een scenario waarin meerdere partijen een gezamenlijke berekening of analyse willen uitvoeren op basis van hun eigen en andermans data zonder deze te hoeven delen. Denk aan een ziekenhuis en een zorgverzekeraar met het gezamenlijke doel om zo efficiënt mogelijk de beste zorg te leveren. Om dit te bereiken, hebben ze elkaars informatie nodig over de behandelhistorie van patiënten. De patiëntgegevens die hiervoor geanalyseerd moeten worden zijn echter privacygevoelig en zijn niet zomaar uit te wisselen.