Team

Dipl.-Ing. Oliver Eigner BSc

  • Researcher IT Security (BA)
  • Department Informatik und Security
Arbeitsplatz: B - Campus-Platz 1
T: +43/2742/313 228 691

Studiengänge

  • Smart Engineering (BA)
  • Information Security (MA)
  • Data Intelligence (MA)
  • IT Security (BA)

Departments

  • Medien und Digitale Technologien
  • Informatik und Security

Kurzprofil

  • 09/2014 – 09/2016 Masterstudium Information Security, FH St. Pölten
  • 09/2011 - 09/2014 Bachelorstudium IT-Security (Schwerpunkt IT-Infrastruktur), FH St. Pölten
  • 07/2013 - 09/2013 Pflichtpraktikum ITSV GmbH, Bereich Netzwerkmanagement und -sicherheit
  • IT-HTL Ybbs a. d. Donau mit Maturabschluss (Schwerpunkt Netzwerktechnik)

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Projekte

Ausgewählte Publikationen

Publikationen

Adrowitzer, A., Temper, M., Buchelt, A., Kieseberg, P., & Eigner, O. (2024). Safeguarding the Future of Artificial Intelligence: An AI Blueprint. In Artificial Intelligence for Security (pp. 3–22). Springer Cham. https://doi.org/10.1007/978-3-031-57452-8_1
Priebe, T., Kieseberg, P., Adrowitzer, A., Eigner, O., & Kovac, F. (2023). Sustainability Effects of Robust and Resilient Artificial Intelligence. In A. Holzinger, P. Kieseberg, F. Cabitza, A. Campagner, A. M. Tjoa, & E. Weippl (Eds.), Machine Learning and Knowledge Extraction (Vol. 14065, pp. 188–199). Springer Nature Switzerland. https://doi.org/10.1007/978-3-031-40837-3_12
Anderluh, A., Dam, T., Eigner, O., Herburger, M., Hochstrasser, C., Kieseberg, P., & Wagner, A. (2022, July). Cyber security in resilient multimodal logistics. EUROMA 2022 Papers. EUROMA 2022, Berlin. https://www.dropbox.com/sh/ugxee11d2k3vxy0/AAB6PSRUyN8gG3cMHaF62K8Ja/Papers/189%20Cyber%20security%20in%20resilient%20multimodal%20logistics.pdf?dl=0
Di Giacomo, U., Casolare, R., Eigner, O., Martinelli, F., Mercaldo, F., Priebe, T., & Santone, A. (2021). Exploiting Supervised Machine Learning for Driver Detection in a Real-World Environment. Procedia Computer Science, Elsevier(25th International Conference on Knowledge-Based and Intelligent Information&Engineering Systems, in Procedia Computer Science no. 192), 2440–2449. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.09.013
Eigner, O. (2017, October 11). Verhaltensbasierte Anomalie-Erkennung und Angriffsklassifizierung in Cyber-Physischen Systemen. IT-SECX, St. Pölten, Austria.