Projekte

Das Projekt „Usable Privacy Box” (upribox) ist ein Werkzeug zum Schutz der Privatsphäre von Internetnutzerinnen und -nutzern, bei dem die einfache Benutzbarkeit im Vordergrund steht.

Studierende des Studiengangs Information Security beschäftigen sich, im Rahmen der Lehrveranstaltung „Forschungswerkstatt“, mit der Erkennung von Cyber-Bedrohungen wie Cyber-Mobbing und Online Grooming in sozialen Netzwerken. Ziel ist dabei eine Machbarkeitsanalyse und die Entwicklung eines Konzeptes, um solche Angriffe automatisiert zu erkennen. Dafür werden geeignete technische Verfahren zur Text- und Bildanalyse auf ihre Einsatzfähigkeit untersucht und zukünftige Entwicklungen aufgezeigt.

Es wurde an einer Simulationssoftware mitentwickelt, die es ermöglicht Cyber Attacken auf kritische Infrastrukturen und deren Auswirkungen zu simulieren.

Der neue Trend BYOD macht es notwendig, dass die Sicherheit dieser Systeme genauer inspiziert wird. Es wurden verschiedene Systeme im Zuge einer Teststellung installiert und miteinander verglichen.

Viele Firmen setzen leider immer noch auf proprietäre Fileformate. In diesem Projekt wurde das IMG-Kartenformat von Garmin analysiert.

Es wurde Software für eine Modelleisenbahnanlage entwickelt. Dabei wurden Rule-Based Techniken verwendet, um den hohen Sicherheitsanforderungen eines Eisenbahnsteuerungssystems gerecht zu werden.

Das Projekt konzentriert sich auf diejenigen Samples, deren Zuordnung zu Clustern mit den bisherigen Methoden nicht oder nur mit großem Aufwand (manuelle Analyse und Zuordnung) zu bewerkstelligen ist.

StegIT 3 hat die Ziele, für die Verfahren aus StegIT 2 die noch fehlende Steganalyse und daraus folgend eine detaillierte wissenschaftliche Sicherheitsbewertung durchzuführen, Sicherheitsschwachstellen zu eliminieren und eine Hardware-Lösung zu entwickeln.

Die Ergebnisse dynamischer Analysen von Code Samples wurden in einer Datenbank gespeichert. Für diese Daten wurden dann Algorithmen – einerseits ein speziell entwickelter Bewertungsalgorithmus und andererseits Algorithmen aus dem Data Mining Bereich – angewendet, um eine Bewertung der Bösartigkeit des Samples zu erhalten.

Im Projekt wurden die umfangreichen Möglichkeiten von Chipkarten zur Verbesserung der Lebenssituation von älteren Menschen ausgearbeitet, in einem Handbuch dargestellt und einer Konferenz präsentiert.

Im Rahmen des Forschungsprojektes Face-MOC wurde eine praxistaugliche Matching-On-Chip-Lösung für die biometrische Gesichtserkennung mit Chipkarten erforscht und entwickelt. Es wurden bekannte Gesichtserkennungsalgorithmen nach deren Eignung analysiert und optimiert.

Im Projekt wurden drei neue steganografische Einbettungsverfahren, ein neues universelles Abwehrsystem und ein Framework für PCs, Router und „Headsets“ erforscht und entwickelt sowie die sozialen und gesellschaftlichen Auswirkungen untersucht.