# ManaTEE Open-Source Framework fr private Datenanalyse > [! hinweis]- > Der Inhalt dieser Seite ist durch Audio/Video-Transkribtion und Text-Transformation aus dem Inhalt und Links dieser Quelle generiert. Quelle: [https://fosdem.org/2025/schedule/event/fosdem-2025-5044-manatee-an-open-source-private-data-analytics-framework-with-confidential-computing/](https://fosdem.org/2025/schedule/event/fosdem-2025-5044-manatee-an-open-source-private-data-analytics-framework-with-confidential-computing/) <video src="https://video.fosdem.org/2025/k4401/fosdem-2025-5044-manatee-an-open-source-private-data-analytics-framework-with-confidential-computing.av1.webm" controls></video> ## Zusammenfassung & Highlights: ManaTEE ist ein Open-Source-Framework, das die private Datenanalyse durch vertrauliches Computing ermöglicht. Es adressiert die Herausforderungen der Datenprivatsphäre und der Nutzbarkeit, indem es Privacy Enhancing Technologies (PETs) integriert. **Einführung in ManaTEE** ManaTEE zielt darauf ab, private Datenanalyse für öffentliche Forschung zu ermöglichen, indem es die Privatsphäre durch vertrauliches Computing schützt. Es bietet eine interaktive JupyterLab-Schnittstelle, die eine intuitive Nutzung für Forscher und Datenwissenschaftler ermöglicht. **Herausforderungen der Datenprivatsphäre** Die Nutzung privater Daten birgt erhebliche Risiken, insbesondere in Bereichen wie Gesundheit und öffentliche Sicherheit. ManaTEE integriert PETs, um die Datenvertraulichkeit zu gewährleisten und gleichzeitig die Nutzbarkeit nicht zu beeinträchtigen. **Technische Umsetzung und Vorteile** ManaTEE nutzt Trusted Execution Environments (TEEs), um die Datenvertraulichkeit und Integrität der Ausführung zu sichern. Dies schafft Vertrauen zwischen Dateninhabern und Analysten. **Praktische Anwendungen und Skalierbarkeit** Das Framework vereinfacht die Bereitstellung über verschiedene vertrauliche Computing-Backends und macht sichere Datenanalyse zugänglich und skalierbar für diverse Anwendungsfälle. ## Bedeutung für eine öko-soziale Transformation ManaTEE trägt zur ökosozialen Transformation bei, indem es die sichere Nutzung privater Daten für öffentliche Forschung ermöglicht. Dies ist entscheidend für soziale und ethische Fragestellungen, insbesondere bei sensiblen Daten wie Gesundheitsinformationen. Eco-Social Designer können ManaTEE nutzen, um Projekte zu entwickeln, die auf vertraulichem Computing basieren, und so die Privatsphäre zu schützen. Herausforderungen bestehen in der technischen Umsetzung und der Einhaltung gesetzlicher Datenschutzbestimmungen, die eine sorgfältige Planung und Implementierung erfordern. ## Slides: | | | | --- | --- | | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_001.jpg\|300]] | ManaTEE ist ein Open-Source-Framework für private Datenanalyse, das vertrauliches Computing nutzt. Dayeol Lee von TikTok stellt das Projekt vor. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_002.jpg\|300]] | Die Präsentation behandelt die Herausforderungen und Notwendigkeiten der privaten Datenanalyse, bestehende Ansätze und das ManaTEE-Projekt sowie eine Tutorial-Demo. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_003.jpg\|300]] | Private Datenanalyse ist entscheidend für die Wertschöpfung und das öffentliche Interesse, birgt jedoch Herausforderungen in Bezug auf den Datenschutz. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_004.jpg\|300]] | Private Daten sind wichtig für die Wertschöpfung und das öffentliche Interesse, insbesondere in Bereichen wie Gesundheit und Sicherheit. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_005.jpg\|300]] | Private Daten sind wichtig für die Wertschöpfung und das öffentliche Interesse, insbesondere in Bereichen wie Gesundheit und Sicherheit. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_006.jpg\|300]] | Die Weitergabe privater Daten ist im öffentlichen Interesse wichtig, z.B. für Gesundheit, Sicherheit, Bildung und bürgerschaftliches Engagement. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_007.jpg\|300]] | Häufig erfordert die Analyse privater Daten eine organisationsübergreifende Zusammenarbeit, wie das Beispiel der Analyse illegaler Drogenwerbung zeigt. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_008.jpg\|300]] | HDR UK entwickelt eine vertrauenswürdige Forschungsumgebung, um medizinische Daten für die öffentliche Forschung zugänglich zu machen. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_009.jpg\|300]] | Die Herausforderungen der privaten Datenanalyse umfassen Datenschutzrisiken, Vertrauen und Compliance. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_010.jpg\|300]] | Herausforderungen der Datenprivatsphäre umfassen Vertrauenskonflikte, Missbrauchsrisiken und Compliance-Probleme bei der Datenverarbeitung. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_011.jpg\|300]] | Die Verantwortung und Transparenz in der Datenverarbeitung sind aufgrund der dezentralen Datenhaltung und Cloud-Nutzung schwierig. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_012.jpg\|300]] | Es besteht Bedarf an einem standardisierten Ansatz, der starke Datenschutzmechanismen bietet. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_013.jpg\|300]] | Ein standardisierter Ansatz sollte starke Datenschutzmechanismen, technische Durchsetzung von Richtlinien, Verantwortlichkeit, Transparenz und Benutzerfreundlichkeit bieten. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_014.jpg\|300]] | Bestehende Ansätze zur Datenanalyse umfassen SQL-basierte Lösungen, differential privacy und Trusted Execution Environments. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_015.jpg\|300]] | Bestehende Lösungen nutzen SQL-Plattformen, differential privacy und Trusted Execution Environments zur Sicherstellung von Datenschutz und Sicherheit. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_016.jpg\|300]] | Technische Schwierigkeiten bestehen bei bestehenden Lösungen in der Durchsetzung, Transparenz und Benutzerfreundlichkeit. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_017.jpg\|300]] | | | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_018.jpg\|300]] | Die Ziele von ManaTEE umfassen die technische Durchsetzung von Datenschutzrichtlinien, Benutzerfreundlichkeit, Genauigkeit, Transparenz und einfache Bereitstellung. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_019.jpg\|300]] | Die Anforderungen an die Datenanalyse variieren je nach Stadium, von interaktiver Programmierung bis zur kontrollierten Ausführung. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_020.jpg\|300]] | ManaTEE nutzt einen zweistufigen Ansatz mit synthetischen Daten und vertraulichem Computing, um Datenschutz in der Datenanalyse zu gewährleisten. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_021.jpg\|300]] | Der zweistufige Ansatz von ManaTEE ermöglicht flexible Datenschutzrichtlinien und genaue Ergebnisse durch vertrauliches Computing. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_022.jpg\|300]] | ManaTEE verwendet eine Daten- und Code-Pipeline mit JupyterLab und einem TE-Backend zur sicheren Datenverarbeitung. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_023.jpg\|300]] | ManaTEE ermöglicht eine einfache Cloud-Bereitstellung über Terraform mit verschiedenen Ressourcen und Diensten. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_024.jpg\|300]] | Anwendungsfälle von ManaTEE umfassen die Bereitstellung von Transparenz für Forscher in verschiedenen Bereichen. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_025.jpg\|300]] | ManaTEE bietet Transparenz für Forscher in Bereichen wie Gesundheit, Wirtschaft, bürgerschaftlichem Engagement und kulturellen Trends. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_026.jpg\|300]] | TikTok verwendet ManaTEE für Forschungstools wie die Virtual Compute Environment (VCE). | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_027.jpg\|300]] | Potenzielle Anwendungsfälle umfassen Werbung, maschinelles Lernen und die Bewertung von KI-Modellen mit privaten Daten. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_028.jpg\|300]] | ManaTEE bietet ein Tutorial zur Einführung in die Nutzung des Frameworks für Datenanalyse. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_029.jpg\|300]] | Das Demo-Szenario von ManaTEE umfasst die Modellierung von Versicherungskosten mit differenziell-privaten synthetischen Daten. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_030.jpg\|300]] | ManaTEE ist ein Open-Source-Framework für private Datenanalyse mit vertraulichem Computing. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_031.jpg\|300]] | ManaTEE entwickelt sich von einer einseitigen zu einer mehrseitigen Zusammenarbeit mit mehreren Backends und automatisierter Bereitstellung. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_032.jpg\|300]] | Die Projektzeitachse von ManaTEE zeigt wichtige Meilensteine, einschließlich der Umbenennung und Veröffentlichung. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_033.jpg\|300]] | Die erste Community-Veröffentlichung von ManaTEE bietet Tutorial-Ressourcen und lokale Bereitstellungsoptionen. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_034.jpg\|300]] | ManaTEE lädt zur Zusammenarbeit ein und bietet Kontaktmöglichkeiten über Google Groups und GitHub. | ![[FOSDEM 2025/assets/ManaTEE-an-OpenSource-Private-Data-Analytics-Frame/preview_035.jpg\|300]] | Die Q&A-Sitzung bietet Kontaktinformationen und lädt zur weiteren Diskussion über ManaTEE ein. ## Links [ManaTEE slides in pdf](https://fosdem.org/2025/events/attachments/fosdem-2025-5044-manatee-an-open-source-private-data-analytics-framework-with-confidential-computing/slides/237870/FOSDEM_20_qJOxKd0.pdf) [Video recording (AV1/WebM)](https://video.fosdem.org/2025/k4401/fosdem-2025-5044-manatee-an-open-source-private-data-analytics-framework-with-confidential-computing.av1.webm) [Video recording (MP4)](https://video.fosdem.org/2025/k4401/fosdem-2025-5044-manatee-an-open-source-private-data-analytics-framework-with-confidential-computing.av1.mp4) [Video recording subtitle file (VTT)]() [Chat room(web)]() [Chat room(app)]()