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Prof. Dr.-Ing. Thomas Schneider is joining ATHENE's CRYPTO research area
Prof. Dr.-Ing. Thomas Schneider, of the ENCRYPTO department at TU Darmstadt, researches cryptographic protocols for protecting sensitive data. His main areas of focus are Multi-Party Computation, Private Set Intersection sowie Privacy-Preserving Machine Learning und Federated Learning. He has been involved in ATHENE again since the beginning of 2026. In this interview, he discusses his ATHENE research and what he particularly appreciates about his work.
Interview in German:
Was forschen Sie in ATHENE?
In ATHENE forschen wir am Fachgebiet ENCRYPTO zunächst an zwei Themen: Im Projekt PriDA erforschen wir Methoden und erstellen Werkzeuge, um sensitive Daten unter Verschlüsselung zu analysieren. Im Projekt ProSecCo entwickeln wir gemeinsam mit der von meinem Kollegen Prof. Sebastian Faust geleiteten Fachgebiet Chair of Applied Cryptography (CAC) einen Compiler, um automatisch und formal beweisbar seitenkanalresistente Implementierungen zu generieren.
Wie bringt uns das weiter? Was ist der Impact Ihrer Forschung?
Seit einigen Jahren gibt es vielversprechende und effiziente Ansätze, um Daten unter Verschlüsselung zu verarbeiten bzw. Implementierungen gegen Seitenkanäle zu schützen. Bisher war dies jedoch oft ein manueller Prozess, der nur von Expertinnen und Experten in Kryptographie umgesetzt werden konnte, oft im Rahmen ihrer Promotion. In unserer Forschung in den beiden Projekten PriDA bzw. ProSecCo wollen wir Werkzeuge entwickeln, damit auch Personen, die nicht über spezielle Fachkenntnisse auf diesem Gebiet verfügen, solche Techniken einfacher einsetzen können. Wie auch bisher werden wir unsere Forschungsergebnisse als Open Science und Open Source Implementierungen frei zur Verfügung stellen, um weitere Forschung und Entwicklung in diesem Bereich zu ermöglichen.
Was wird in Zukunft in Ihrem Forschungsthema wichtig, woran werden Sie demnächst arbeiten?
Der Schutz von sensitiven Daten wird zunehmend wichtiger, insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens. Dort geben Nutzende oft höchst sensitive Daten oder Gedankengänge in KI-basierte Dienste ein, die daraus nicht nur sinnvolle Antworten erzeugen, sondern diese auch zur Verfeinerung der Modelle oder in Zukunft vermutlich zunehmend auch zu Werbezwecken verwenden. Als privatsphäre-schützende Alternativen beschäftigen wir uns im Projekt PriDa unter anderem mit privatsphäre-schützendem maschinellen Lernen.
Wie war Ihr Weg zu ATHENE?
Mit meinem Fachgebiet ENCRYPTO war ich bereits zu Beginn von ATHENE und in dessen Vorgänger-Zentrum EC-SPRIDE sehr aktiv und haben zu deren Erfolg beigetragen. Dann haben wir uns für ein paar Jahre auf andere Projekte konzentriert, insbesondere meinen 2025 erfolgreich abgeschlossenen ERC Starting Grant PSOTI, wo wir privatsphäre-schützende Internetdienste erforscht haben. Nun freuen wir uns, wieder aktiv an ATHENE mitzuwirken.
Was schätzen Sie an Ihrer Arbeit besonders?
An meiner Arbeit als Forscher an einer Universität schätze ich ganz besonders, dass wir viele Freiheiten haben, um Neues auszuprobieren und weiterzudenken, ohne dass unsere Ideen zwangsweise kurzfristig monetarisierbar sein müssen. Dies erlaubt uns, Alternativen zu entwickeln und auszuprobieren, was prinzipiell möglich sein könnte, wenn wir etablierte Wege verlassen. Besonders schön ist es dann zu sehen, dass teils viele Jahre später manche unserer Ideen aufgegriffen und realisiert werden.
More about the ATHENE projects PriDA - Private Data Analysis via Cryptographic Protocols and
ProSecCo — Probing Security Preserving Compiler: https://crypto.athene-center.de/projects.
