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Datensicherheit in der Cloud: EDGELESS SYSTEMS kooperiert mit Bosch Research

Das Startup EDGELESS SYSTEMS unterstützt im Rahmen von „Open Bosch“, dem Programm der Venture-Client-Einheit der Bosch-Gruppe, ein Projekt zur Datensouveränität in der vernetzten Welt.

Datensicherheit in der Cloud: EDGELESS SYSTEMS kooperiert mit Bosch Research. August 2020

Das Startup EDGELESS SYSTEMS unterstützt im Rahmen von „Open Bosch“, dem Programm der Venture-Client-Einheit der Bosch-Gruppe, ein Projekt zur Datensouveränität in der vernetzten Welt.

Das Projektteam ist im Bereich „Security and Privacy Enhanced Computing Services“ (SPECS) bei Bosch Research angesiedelt und möchte mittels durchgängig verschlüsselter Daten einen sensiblen Umgang mit Kundendaten in verschiedenen Clouds ermöglichen. Die zukünftigen Anwendungsfelder konzentrieren sich unter anderem auf Smart Home, Automatisiertes Fahren, Autowerkstätten oder Economy of Things mit Distributed Ledger Technologien (DLT).

In Zusammenarbeit mit dem IT-Sicherheit Startup der Ruhr-Universität Bochum fokussiert SPECS den Anwendungsfall Autowerkstätten. Ziel ist die Verwirklichung eines Systems zur Analyse von Service-Werkstattdaten, bei der Privatsphäre und Geschäftsgeheimnisse in der Cloud sichergestellt werden. EDGELESS SYSTEMS entwickelt eine skalierbare Lösung zum Schutz von Daten während ihrer Verarbeitung, die auf Trusted Execution Environments gründet.
Hier erfahren Sie mehr über Trustworthy Computing.
 

Über EDGELESS SYSTEMS
EDGELESS SYSTEMS entwickelt eine nachweisbar sichere Datenbank, in der Unternehmen ihre Daten speichern und regelbasiert verarbeiten können. Mit ihr werden existierende (Cloud-) Anwendungen sicherer und neue Anwendungen möglich – wie z. B. eine kollaborative und vertrauliche Datenverarbeitung zwischen Unternehmen im Kontext IoT.

Das Team ist darüber hinaus Teil des Liftoff 2020 von Cube 5. Im Rahmen des Accelerator-Programmes werden sie beim Firmenaufbau sowie bei der Marktstrategie unterstützt und in Kommunikations- und Präsentationsfähigkeiten geschult.

Allgemeiner Hinweis: Mit einer möglichen Nennung von geschlechtszuweisenden Attributen implizieren wir alle, die sich diesem Geschlecht zugehörig fühlen, unabhängig vom biologischen Geschlecht.