Ein Kontrollmechanismus für die gemeinsame Nutzung von Daten
Attributbasiertes Vertrauen ist ein Kontrollmechanismus. Das Vertrauen wird durch die Bewertung von Attributen einzelner Teilnehmer:innen bestimmt. Attribute können aus vielen verschiedenen Informationssystemen stammen und sind mit den jeweiligen Teilnehmer:innen, dem Datenvertrag/-bestand und den Umgebungsattributen verbunden.
Vorteile durch attributbasiertes Vertrauen:
- Durch die Bewertung wird das potenzielle Risiko durch eine gemeinsame Nutzung und der Vertrauensgrad bestimmt.
- Die Anzahl der definierten Attribute ist frei wählbar.
- Zur Bewertung dieser Attribute werden Richtlinienregeln formuliert.
- Komplexe Regeln können bei einer Bewertung durch Teilnehmer:innen angewendet werden.
Beschränkungen durch Richtlinien
Um das Risiko der gemeinsamen Nutzung von Vermögenswerten zu minimieren, werden Beschränkungen durch Richtlinien festgelegt. Diese können je nach Risiko variieren. Die Beschränkungen können atomare Ausdrücke oder Satz mehrerer atomarer Ausdrücke sein und mit statischen Werten verglichen werden. Die Einhaltung dieser Richtlinien wird durch die Selbstbeschreibung der Teilnehmer:innen sowie durch zusätzliche Attribute außerhalb der Selbstbeschreibung nachgewiesen. Teilnehmer:innen können beispielsweise zusätzlich einen Nachweis, dass ein kommerzieller Vertrag für die Daten besteht und dass die Zahlung für die Daten erfolgt ist, zur Verfügung stellen.
Flexibilität und Kontrolle: Attributbasiertes Vertrauen im Data Space
Komplexe Attribute erfordern in manchen Fällen menschliches Eingreifen, weil sie auf komplexen Arbeitsabläufen basieren. Daher ist es wichtig, eine detaillierte Gestaltung des Data Spaces und seiner Regeln zu haben, um die Handhabung dieser Attribute zu ermöglichen. Attributbasiertes Vertrauen bietet den Teilnehmer:innen eines Data Spaces die nötige Flexibilität, um verschiedene Implementierungen auf der Grundlage ihrer Anforderungen und der vorhandenen Infrastruktur zu erstellen sowie zu nutzen. Das Vertrauensmodell ist kontextbewusst und risikointelligent, um eine feinkörnige Kontrolle über das Vertrauen in einem risikobasierten Modell zu ermöglichen.
