PENNI: Richtlinienbasiertes Internet der nächsten Generation

1989 erfand Tim Berners-Lee ein verteiltes, mit Hyperlinks versehenes Informationssystem, das als World Wide Web bekannt ist. Er legte damit den Grundstein für ein soziales Web, das es uns ermöglicht, mit Menschen auf der ganzen Welt zu interagieren und zusammenzuarbeiten. Gedanken über die Zukunft des Internets macht sich die europäische Initiative Next Generation Internet, welche es sich zum Ziel gesetzt hat neue Impulse für die zukünftige Entwicklung des Internets zu setzen. So soll unter anderem erforscht werden, wie Daten und Informationen über das Web ausgetauscht werden können, sodass intelligente und autonome Software-Agenten datenorientierte Aufgaben für Menschen ausführen können. Um eine solche Vision zu verwirklichen, müssen zum einen Agenten die Ziele und Richtlinien kennen, unter denen sie agieren und zum anderen Menschen darauf vertrauen können, dass Informationen und Daten vertrauenswürdig sind sowie Software-Agenten innerhalb der ihnen gegebenen Einschränkungen arbeiten. Diese Richtlinien, Vertrauens- und Transparenzmechanismen müssen in die Grundstruktur des Internets der nächsten Generation (NGI) integriert werden. Mit dem PENNI-Projekt (Policy Enabled Next geNeration Internet) werden die technischen Grundlagen für ein dezentrales, freies, transparentes und den Menschen dienendes NGI geschaffen. Unsere Hypothese ist, dass dezentrale Webanwendungen, die in der Lage sind, Richtlinien in Form von Zielen, Präferenzen, Normen und Nutzungsbeschränkungen sowie Vertrauens- und Transparenzmechanismen zu verstehen, den Menschen mehr Kontrolle über die Verwendung ihrer Daten geben und die Vertrauenswürdigkeit von NGI Anwendungen, wie intelligente Software-Agenten, fördern. In PENNI kombinieren wir den Design Science Research Ansatz mit jenem von Action Research, um die Sprachen, Rahmenbedingungen und Protokolle, die für ein richtlinienbasiertes NGI erforderlich sind, iterativ entwickeln und verfeiern zu können. Konkret werden wir folgende Beiträge leisten: - Erstens werden wir im Hinblick auf maschinenlesbare Richtlinien ein NGI-Framework entwickeln, das zeigt, wie maschinenlesbare Richtlinien in die Struktur des NGI eingebettet werden können. - Weiters werden wir eine NGI-Architektur entwickeln, in welcher Werte wie Vertrauen und Transparenz an erster Stelle stehen. Wir werden demonstrieren, wie Vertrauen und Transparenz dazu genutzt werden können, um asozialem Verhalten wie gefälschten Nachrichten, Filterblasen, Echo Chambers und Befangenheit entgegenzuwirken; und - Im Bezug auf Webprotokolle möchten wir Standard-Webprotokolle dahingehend verbessern, sodass sie zum Austausch von Daten, Informationen und den zugehörigen Richtlinien verwendet werden können.

Im Jahr 1989 erfand Tim Berners-Lee ein verteiltes Hyperlink-Informationssystem namens World Wide Web, das den Grundstein für ein soziales Web legte, welches es Einzelpersonen und Organisationen ermöglicht, miteinander zu interagieren und zusammenzuarbeiten. Das Internet der nächsten Generation (Next Generation Internet) ist eine weltweite Bewegung, die darauf abzielt, das Internet für das dritte Jahrtausend und darüber hinaus zu revolutionieren. Ein aktiver Forschungsbereich beinhaltet die Nutzung des Internets zum Austausch von Daten und Wissen auf eine Weise, die es intelligenten Software-Agenten ermöglicht, datenzentrierte Aufgaben im Auftrag von Menschen auszuführen. Um eine solche Vision zu verwirklichen, müssen Agenten die Ziele und Beschränkungen kennen, unter welchen sie tätig sind. Menschen müssen sowohl auf die Daten als auch auf das Wissen vertrauen können, das sie zur Zielerreichung benötigen und darauf, dass der Agent innerhalb der gegebenen Beschränkungen tätig ist. Darüber hinaus müssen diese Richtlinien, Vertrauens- und Transparenzmechanismen in die Struktur des Webs integriert werden. Das Policy Enabled Next Generation Internet (PENNI)-Projekt legt die technischen Grundlagen für ein richtlinien-, vertrauens- und transparenzbefähigtes, dezentrales Next Generation Internet (NGI), welches Software-Web-Agenten, die im Namen von Menschen handeln, unterstützen kann. Unsere Hypothese ist, dass dezentrale Anwendungen, die in der Lage sind, Beschränkungen (in Form von Zielen, Präferenzen, Normen und Nutzungsbeschränkungen) zu verstehen, zusammen mit Vertrauens- und Transparenzmechanismen (in Form von Nutzungskontrolle und Faktenüberprüfung), den Bürgern mehr Kontrolle darüber verschaffen werden, wie ihre Daten genutzt werden und die Vertrauenswürdigkeit in NGI-Anwendungen wie intelligenten Agenten gefördert wird. Das PENNI-Projekt ist von multidisziplinärer Natur und an der Schnittstelle von Web-Entwicklung, Logik, verteilten Systemen und künstlicher Intelligenz angesiedelt. PENNI hat zur Weiterentwicklung des Forschungsbereichs der Web-Wissens-Governance (Web Knowledge Governance) im Hinblick auf die Wissensrepräsentation, Datennutzungskontrolle und Agenten-Governance sowie der Faktenüberprüfung und Erkennung von Fehlinformationen beigetragen. Zu den Beiträgen von PENNI zur Wissensrepräsentation gehören eine Methodik zum Extrahieren von rechtlichem Wissen aus Texten und dessen Kodierung in einen Wissensgraphen, der den maschinellen Zugriff auf rechtliche Informationen durch Geräte und Agenten erleichtert sowie eine Sprache, die verwendet werden kann, um verschiedene Richtlinien, Präferenzen und Normen in einem maschinenlesbaren Format darzustellen, das die Nutzungskontrolle von Geräten und Agenten erleichtert. Zu den primären Forschungsergebnissen in Bezug auf Datennutzungskontrolle und Agenten-Governance gehören: ein Rahmen für effiziente, die Privatsphäre schützende Abfragen; ein konzeptioneller Rahmen für die Ressourcenverwaltung sowie die Instanziierung einer Blockchain und einer vertrauenswürdigen Ausführungsumgebung wie auch eine wohlwollende und vertrauenswürdige Agentenarchitektur. Weitere Beiträge die Vertrauensperspektive betreffend sind ein Ansatz zur zeitlichen Überprüfung von Fakten, der mehrere Hintergrundwissensquellen nutzt, um die Richtigkeit und zeitliche Gültigkeit einer bestimmten Behauptung zu bewerten sowie ein Arbeitsablauf zur Erkennung von Falschinformationen basierend auf verschiedenen sprachlichen Hinweisen, angewendet auf drei verschiedenen Datensätzen.