Einleitung
Gesundheitsdaten können über Jahrzehnte schutzbedürftig bleiben, während klinische Umgebungen von einem komplexen Zusammenspiel aus Anwendungen, Geräten, Bildgebungssystemen und Interoperabilitätsstandards abhängen. Die Forschung von QSD konzentriert sich darauf, wie eine quantensichere Umstellung Vertraulichkeit und Vertrauen schützen kann, ohne die Patientenversorgung oder die Sicherheit von Medizingeräten zu stören.
Forschungskontext 2026
Das Gesundheitswesen verbindet außergewöhnlich lange Vertraulichkeitsanforderungen mit komplexen Beschaffungs- und Gerätelebenszyklen. Die ENISA-Beschaffungsleitlinie für Krankenhäuser vom Juli 2026 unterstreicht, wie wichtig es ist, Cybersicherheitsziele über den gesamten Beschaffungszyklus zu verankern — ein Grundsatz, der unmittelbar für künftige PQC-Anforderungen in Medizingeräten, klinischen Plattformen, Identität, Bildgebung und Datenaustausch gilt. Für die Forschung lautet die Kernfrage, wie sich Krypto-Agilität einführen lässt, ohne sicherheitskritische Abläufe zu destabilisieren, und wie zugleich sichergestellt wird, dass langlebige Patientendaten und Vertrauensdienste nicht hinter Hersteller- oder Firmwaregrenzen gefangen bleiben.
Forschungsschwerpunkte
- PQC-Bereitschaft für die Verschlüsselung von Patientendaten und langfristige Vertraulichkeit
- Vertrauensabhängigkeiten von DICOM, HL7/FHIR und APIs
- Geräteidentität, Firmware-Signatur und Integrität von Updates bei Medizinprodukten
- Migration von Krankenhaus-PKI und Zertifikatslebenszyklus
- Lieferanten- und Lebenszyklusgrenzen bei regulierten Geräten
Erwartete Forschungsergebnisse
- Modelle der kryptografischen Abhängigkeiten im Gesundheitswesen
- Migrationsmuster für klinische Systeme
- Bereitschaftskriterien für Geräte und Lieferanten
- Referenz-Playbooks für hochverfügbare Umgebungen
- Q-TR-Bereitschaftsindikatoren für das Gesundheitswesen
Standards und Sektorkontext
DSGVO · MDR-Kontext · NIS2, soweit anwendbar · NIST-PQC-Standards
Kooperationsmodell
QSD arbeitet mit Gesundheitsversorgern, Medizingeräteherstellern, Digital-Health-Plattformen und Forschungseinrichtungen zusammen, die Anwendungsfälle zu klinischer Interoperabilität, Gerätelebenszyklus oder Patientendaten einbringen können. Forschung kann sich um Testumgebungen außerhalb des Produktivbetriebs, Protokollanalysen, Szenarien zur Firmware-Signatur und langfristige Vertraulichkeitsanforderungen herum aufbauen.