Martin-Luther-Universität Halle-Wittenberg

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Forschung

Aktuelle Forschungsthemen

  • Sicherheit von maschinellen Lernverfahren. Der Fokus liegt dabei auf der Sicherstellung der Vertraulichkeit von schützenswerten Daten bei der Nutzung von neuronalen Netzen. Beispiele:
  • Automatisches Management von IT-Sicherheitsrisiken. Wir erforschen Methoden zur automatischen Bewertung von Sicherheitsrisiken und Abwehrmaßnahmen. Beispiele:
  • Datenschutzfördernde Technologien. Das Ziel ist die optimale Wahl und Konfiguration von datenschutzfördernden Technologien während der Systementwicklung und des Betriebs. Beispiele:
    • Z. Á. Mann, J. Petit, S. M. Thornton, M. Buchholz, J. Millar. SPIDER: Interplay Assessment Method for Privacy and Other Values. IEEE European Symposium on Security and Privacy Workshops (EuroS&PW), pp. 1-8, 2024. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/10628815   
    • D. Ayed, P.-A. Dragan, E. Félix, Z. Á. Mann, E. Salant, R. Seidl, A. Sidiropoulos, S. Taylor, R. Vitorino. Protecting sensitive data in the cloud-to-edge continuum: The FogProtect approach. 22nd IEEE International Symposium on Cluster, Cloud and Internet Computing (CCGrid), pp. 279-288, 2022. https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/9826058   

Veröffentlichungen (seit Dezember 2024)

  • R. van Dijk, J. van de Wetering, R. Argentini, L. Gorka, A. F. van Luenen, S. Minnema, E. Rijgersberg, M. Ugen, Z. Á. Mann, Z. Geradts. PaSSw0rdVib3s!: AI-assisted Password Recognition for Digital Forensic Investigations. Digital Forensics Research Conference Europe (DFRWS EU), accepted, 2025
  • K. Batool, S. Anwar, Z. Á. Mann. SecFePAS: Secure Facial-expression-based Pain Assessment with Deep Learning at the Edge. 2024 IEEE/ACM Symposium on Edge Computing (SEC), pp. 417-424, 2024

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