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We propose secure multi-party computation techniques for the distributed computation of the average using a privacy-preserving extension of gossip algorithms. While recently there has been mainly research on the side of gossip algorithms (GA) for data aggregation itself, to the best of our knowledge, the aforementioned research line does not take into consideration the privacy of the entities involved. More concretely, it is our objective to not reveal a node's private input value to any other node in the network, while still computing the average in a fully-decentralized fashion. Not revealing in our setting means that an attacker gains only minor advantage when guessing a node's private input value. We precisely quantify an attacker's advantage when guessing - as a mean for the level of data privacy leakage of a node's contribution. Our results show that by perturbing the input values of each participating node with pseudo-random noise with appropriate statistical properties (i) only a minor and configurable leakage of private information is revealed, by at the same time (ii) providing a good average approximation at each node. Our approach can be applied to a decentralized prosumer market, in which participants act as energy consumers or producers or both, referred to as prosumers.
Der Studienbeginn wird an der Hochschule Offenburg durch Vorbereitungskurse, sogenannte Brückenkurse, unterstützt. Wir stellen vorläufige Ergebnisse beim Einsatz von Smartphones und Tablets im Rahmen des Physik-Brückenkurses vor, bei dem die Studenten Hilfen zum selbständigen Üben durch eine App erhalten. Durch die Überarbeitung des Kurses und den Einsatz der App konnte der Teilnehmerschwund verringert werden. Die Evaluationsergebnisse bestätigen eine hohe Akzeptanz der Neuerungen seitens der Studierenden. Erste Auswertungen von Ein- und Ausgangstests deuten darauf hin, dass durch den Brückenkurs eine Angleichung der Vorkenntnisse der Studienanfänger erreicht wird, da Teilnehmer mit geringeren Vorkenntnissen tendenziell einen größeren Lernfortschritt erreichen. Durch unterschiedliche Schwierigkeitsstufen und selbstregulierte Übungsphasen in individuellem Tempo können aber auch die Erfordernisse der stärkeren Teilnehmer angemessen berücksichtigt werden.