Projekte
BeyondCoding - Software Entwicklung der Zukunft
Schulungsprogramm, das Programmierer*innen Schlüsselkompetenzen zu künftigen Technologien und Kenntnisse über sichere und resiliente IT-Systeme vermittelt.
LINK - Analyse und Nowcasting von Extremereignissen mithilfe von Richtfunkdaten
Bessere Vorhersage von Extremereignissen durch Nutzung von Daten aus Richtfunkstrecken
LoRaBridge – Reichweitenerweiterung für kostengünstige drahtlose Sensoren
Einsatz der LoRa Technologie, um die Reichweite von entfernten drahtlosen Sensoren zu verbessern.
Resilient Rail – Resiliente Sensorinfrastruktur im Bahnwesen
Führt resiliente Systeme für im Bahnsektor eingesetzte Sensortechnik ein.
ARES - Attack resilience for IoT-Based sensor devices in home automation
Widerstandsfähige Heimautomationssystemen zur Verhinderung erfolgreicher Angriffe
SecureMart - Sichere und vertrauenswürdige on-premise Data Markets
Entwicklung einfacher Möglichkeiten für Organisationen um möglichst automatisiert einen Data Market ausrollen zu können
EMRESS - Softwareschutz messbar machen
Im Projekt EMRESS (Evaluation Models for the Resilience and Stealth of Software Protections and Malware) werden Modelle entwickelt, um die Stärke von Softwareschutztechniken quantifizierbar zu machen...
CR-Bootcamp - Bootcamp Cyber-Resilience in Medical Applications
Vermittlung von Wissen für die Implementierung und den Betrieb von resilienten IT-Systemen im medizinischen Bereich
Big-Data Analytics
Erforschung von Methoden der Auswertung großer Datenmengen unter strenger Wahrung von Datenschutz-Anforderungen
Data Science Bootcamp
Weiterbildung von unternehmensinternen Expert*innen zu Data Scientists die in der Lage sind abzuwägen, wie Verfahren der künstlichen Intelligenz am besten eingesetzt werden
InduSec
Industrial Security (IT/OT convergence)-Qualifizierungsnetz zur gezielten Förderung eines gemeinsamen Sicherheitsverständnisses von IT- und OT-Expert*innen
Algorithmen, Recht und Gesellschaft - Entscheider*innen zwischen algorithmischer Steuerung und persönlicher Verantwortung
Untersuchung zum diskriminierungsfreien und arbeitnehmer*innenfreundlichen Einsatz von algorithmenunterstützter Entscheidungsfindung im Arbeitsleben