Ivan Bjerre Damgård
MEDLEM AF VIDENSKABERNES SELSKAB
DEN NATURVIDENSKABELIGE KLASSE
![](https://ra.youngacademy.dk/wp-content/uploads/2024/03/ivan_damgaard_47_bw.jpg)
MEDLEM AF VIDENSKABERNES SELSKAB
Ivan Bjerre Damgård
DEN NATURVIDENSKABELIGE KLASSE
Titel
Professor
Tilknytning
Institut for Datalogi, Aarhus Universitet
Indvalgsår
2018
ivan@cs.au.dk
Grad
ph.d.
Fagområde
Kryptologi, sikkerhed, matematik, algoritmik
Hvad er dit forskningsfelt – kort beskrevet?
I mit forskningsfelt udvikler vi metoder til såkaldt “Secure Multiparty Computation”. Det er velkendt, at man kan bruge kryptering til at beskytte data, mens de opbevares eller kommunikeres. Men i Secure Multiparty Computation er målet mere ambitiøst: Vi ønsker at beskytte data, også mens der regnes på dem. Det vil sige, at det ultimative mål er, at ikke engang den eller de, der udfører beregningen, har adgang til de data, der regnes på.
Hvad er de forskningsmæssige udfordringer på dit felt?
For at kunne udføre en sikker beregning kræves avancerede krypteringsmetoder og ofte, at flere parter samarbejde om beregningen. Det betyder, at beregninger med sikkerhed typisk er mindre effektive, end hvis vi dropper sikkerheden. Det giver en praktisk udfordring med at designe løsninger, der er effektive nok. Her har vi haft stor succes i de seneste 10-15 år. Men det leder samtidig til et fundamentalt åbent spørgsmål, der hører til i grundforskningen: hvor effektive kan sikre beregninger blive? eller sagt på en anden måde: hvad er prisen for sikkerhed?
Hvorfor er netop dette forskningsområde så interessant?
Effektive løsninger på problemet har umådelig mange anvendelser i vores moderne internet- og cloud-baserede samfund, hvor virksomheder og organisationer har stadig større problemer med at bevare kontrollen over deres egne data. Samtidig er de spørgsmål vi ser på i sig selv fascinerende fra et videnskabeligt synspunkt: er det muligt at samarbejde med andre parter (via Internettet f.eks.) selvom om du ikke nødvendigvis stoler 100% på dem, og samtidig beskytte dine egne data?