Der digitale Wandel hat in nur wenigen Jahren unsere Gesellschaft verändert, in Echtzeit erleben wir einen evolutionären Sprung. Wie nie zuvor vernetzt sich die physische Welt mit der virtuellen. Das Digitalzeitalter wird im 21. Jahrhundert global gelebte Selbstverständlichkeit. Wir kommunizieren und konsumieren, arbeiten und lernen online. Wir bekämpfen Herausforderungen wie die Corona-Pandemie mit Big Data und der Analyse von Daten.
Nicht nur in der Krise zeigt sich, dass Digitalisierung weit mehr bedeutet als die Verwirklichung technischer Megatrends. Ob in der Gesundheitsforschung oder in der Logistik, in der Telekommunikation oder in der Energieversorgung, in Produktion und Dienstleistung: Digitale Innovationen haben das Potential, unser Leben zu schützen und nachhaltig zu verbessern.
Fortschritt Bit für Bit
Die Möglichkeiten sind grenzenlos: Digital vernetzte intelligente Dinge und Maschinen erleichtern nicht nur die Bewegung und Produktion von Gütern, sondern optimieren zugleich deren Nutzung, Wartung, Reparatur und das Recyling. Mit Smart Homes, Smart Cities und durch Autonomes Fahren werden auch Infrastruktur und Verkehr zu intelligent verbundenen und miteinander agierenden Systemen. Künstliche Intelligenz erkennt dabei in Sekundenschnelle Muster in unvorstellbaren Massen an Daten, Texten und Bildern – mit Vorteilen auch für Medizin, Landwirtschaft, Logistik sowie viele andere Lebensbereiche und Branchen.
In dem Maße, wie sich die Welt Bit für Bit weiter vernetzt, wird sie auch verwundbar. Die Sicherheit von Hardware, Software und Datenströmen ist bei allem Fortschritt so wichtig wie unsere Entscheidung, wie und in welchem Kontext wir die technischen Möglichkeiten – auch auf Grundlage gesellschaftlicher und ökonomischer Aspekte – einsetzen wollen.
BayWISS an der Schnittstelle zur Zukunft
Die Forschungsprojekte der BayWISS-Doktoranden tragen dazu bei, dass die Welt 4.0 nutzbringende Wirklichkeit wird: Wie kann eine App Ärzten helfen, Patienten zu betreuen? Wie können Menschen mit Hilfe von Augmented-Reality-Brillen mit Maschinen kommunizieren? Wie können Roboter in Katastrophengebieten Verletzte aufspüren? Wie helfen Drohnen, Ernteerträge umweltverträglich zu steigern? Wie gelingt es, dass autonomes zugleich sicheres Fahren bedeutet – auch unter Berücksichtigung von Haftungsfragen? Wie steuern wir intelligente Stromnetze, um die Energiewende und mehr Klimaschutz voranzubringen?
Das BayWISS-Verbundkolleg „Digitalisierung“ verbindet an der Schnittstelle von Technik-, Kommunikations- und Gesellschaftswissenschaften über alle Hochschularten hinweg starke Partner mit ihren Ideen, Ergebnissen und Erfahrungen. In ihrer Vernetzung bergen Forschungsfelder wie Big Data und Data Analytics, Robotik und Telematik, Mensch-Computer-Medien und Informationstechnik das Potential, einen Modernisierungsschub zu entfachen – zum Wohl des einzelnen Menschen, seiner Umwelt und unserer globalen Gesellschaft.
Unsere aktuellen Themenschwerpunkte:
- Big Data/ Data Analytics
- Digitalisierung in industrieller Produktion und Dienstleistung
- Intelligente Netze
- Informationstechnik im Gesundheitssystem und in der Gesundheitsforschung
- Mensch-Computer-Medien
- Robotik und Telematik
- Sicherheit von Hardware, Software und Daten
- Ökonomische und gesellschaftliche Aspekte von Informatiksystemen im Anwendungskontext
Unsere Promotionsprojekte
Untersuchung verschiedener Ansätze der künstlichen Intelligenz zur Optimierung der Prozessabläufe und Mensch-Maschinen-Kollaboration in der I4.0-Produktion
MITGLIED IM KOLLEG
seit
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Alois Christian Knoll
Forschungsschwerpunkte:
- Autonomous systems
- Robotics and artificial intelligence
- Cognitive and neurorobotics
- Medical and sensor-based robotics
- Multi-agent systems
- Data fusion
- Adaptive systems
- Multimedia information retrieval and model-driven development of embedded systems
Projekte:
Technische Hochschule Rosenheim
Exploring the power of AI in spectral analysis particularly leveraging simulation via transfer learning
Im Anwendungsfeld der Absorptionsspektroskopie, einem Teilgebiet der Chemometrie, werden bereits viele komplexe mathematische und statistische…
MITGLIED IM KOLLEG
seit
Technische Universität München
Prof. Dr. Frank Jenko
Leiter des Bereichs Tokamaktheorie
Frank Jenko, geboren 1968 in Landshut, studierte Physik an der Technischen Universität München. Im Anschluss an die Promotion kam er 1998 als Wissenschaftlicher Mitarbeiter in das IPP. Nach Forschungsaufenthalten in den USA habilitierte er sich 2005 an der Universität Ulm und wurde Leiter einer IPP-Nachwuchsgruppe, die sich mit der Simulation von Plasmaturbulenz auf Höchstleistungsrechnern beschäftigte. 2014 ging er als Professor für Physik und Astronomie und Direktor des Plasma Science and Technology Institute an die University of California, Los Angeles.
Seit Januar 2017 ist er Wissenschaftliches Mitglied und Leiter des Bereichs Tokamaktheorie im IPP, seit 2018 Honorarprofessor für Computational Physics an der Technischen Universität München. Zu seinen Auszeichnungen zählt ein Starting Grant des Europäischen Forschungsrats (2011) sowie der Hans-Werner-Osthoff-Preis der Universität Greifswald (2004) und die Otto-Hahn-Medaille der Max-Planck-Gesellschaft (1999).
Projekte:
Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg
Änderungsdetektion durch Analyse von Bildsequenzen und BIM-konformen Innenraummodellen
Methoden zur automatisierten Erfassung und Rekonstruktion von Gebäudeinnenbereichen gehören zu
aktuellen Forschungsfragen der Informatik und…
MITGLIED IM KOLLEG
seit
Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt
Prof. Dr. Ansgar Brunn
Lehr- und Forschungsschwerpunkte:
- Photogrammetrie und Bildverarbeitung
- Fernerkundung
- Terrestrisches Laserscanning/Airborne Laserscanning
- Punktwolkenverarbeitung und -analyse
- 3D-Koordinatenmesstechnik in der Industrievermessung
- Web-Anwendungen und Geovisualisierung
- 3D-Modellierung
- Aus- und Weiterbildung
- Online-Lehre
Projekte:
Technische Universität München
Auf künstlicher Intelligenz basierende rekonstruktive Verfahren zur Umfeldmodellierung
Seit der breiten Einführung von Head Mounted Devices (HMDs) für virtuelle und augmentierte Realitäten (VR, AR), setzen Firmen die Geräte zunehmend für…
MITGLIED IM KOLLEG
seit
Hochschule für angewandte Wissenschaften München
Prof. Dr. Alfred Nischwitz
Projekte:
Technische Universität München
Prof. Dr. Rüdiger Westermann
Projekte:
Evaluation of Synchrony and Connectivity Measures within Recorded in vitro Neuronal Networks
MITGLIED IM KOLLEG
seit
Julius-Maximilians-Universität Würzburg
Prof. Dr. Andreas Bahmer
Projekte:
Technische Hochschule Aschaffenburg
Prof. Dr.-Ing. Christiane Thielemann
Projekte:
MITGLIED IM KOLLEG
seit
Julius-Maximilians-Universität Würzburg
Prof. Dr. Marc Erich Latoschik
The chair spans a broad area of HCI topics and research groups, from immersive and interactive systems, games engineering, or media informatics, to digital media processing.
Research Questions
How will we interact with current and future computing systems?
How do design choices, implemented metaphors, and technological finesse impact users concerning individual as well as social consequences?
In short: How do we build good interactive systems and how do we define good under this perspective?
Projekte:
Technische Hochschule Nürnberg
Prof. Dr. Bartosz von Rymon Lipinski
Forschungsschwerpunkte:
- Bild-basierte Computergrafik
- Domänenspezifsche Sprachen im Kontext virtueller Welten
- Technologien für interaktive Geschichten
Projekte:
Bedienerunterstützung für Produktionsmaschinen mittels fallbasiertem Schließen
MITGLIED IM KOLLEG
seit
Hochschule für angewandte Wissenschaften Hof
Prof. Dr.-Ing. Valentin Plenk
Forschungsschwerpunkt:
Professor Plenk leitet die die Forschungsgruppe Cyber-Physical Systems am Institut für Informationssysteme der Hochschule Hof. Diese entwickelt und untersucht Technologien für die Realisierung komplexer autonomer Systeme, bei denen physikalische Komponenten nicht nur innerhalb eines Teil-Systems überwacht und gesteuert sondern auch untereinander vernetzt werden.
Lebenslauf:
Prof. Dr.-Ing. Valentin Plenk studierte Elektrotechnik an der TU München. Nach dem Abschluss als Diplomingenieur im Jahr 1991 arbeitete er als wissenschaftlicher Angestellter am Lehrstuhl für Feingerätebau der TU München.
Er promovierte 1996 zum Dr.-Ing. an der Fakultät Maschinenwesen der TU München.
1996 wechselte er als Entwicklungsingenieur Hard- und Software zur Karl Süss KG in Garching.
1997 übernahm er die Leitung der Gruppe Hard- und Software am Standort Garching.
Seit 1.10.2000 ist Valentin Plenk Professor an der Hochschule Hof und vertritt das Lehrgebiet Steuerungstechnik.
Seit 1.1.2016 leitet er die Forschungsgruppe Cyber-Physical Systems am Institut für Informationssysteme der Hochschule Hof.
Projekte:
Otto-Friedrich-Universität Bamberg
Prof. Dr. Ute Schmid
Forschungsschwerpunkte:
-- Interpretierbares maschinelles Lernen
-- Lernen aus relationen Daten
-- Multimodale Erklärungsgenerierung
-- Hypbrides tiefes und symbolisches Lernen
-- Intelligente Tutorsysteme
-- Anwendungen in bildbasierter Diagnostik in Medizin, Agrar, und Produktion
-- Mimikanalyse
https://www.uni-bamberg.de/en/cogsys/schmid-ute/cvdeu/
Projekte:
Messen der Information Security Awareness in KMUs
MITGLIED IM KOLLEG
seit
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt
Thematische Kartographie und 3D-Geovisualisierung in interaktiven VR-Anwendungen
MITGLIED IM KOLLEG
seit
Julius-Maximilians-Universität Würzburg
Prof. Dr. Marc Erich Latoschik
The chair spans a broad area of HCI topics and research groups, from immersive and interactive systems, games engineering, or media informatics, to digital media processing.
Research Questions
How will we interact with current and future computing systems?
How do design choices, implemented metaphors, and technological finesse impact users concerning individual as well as social consequences?
In short: How do we build good interactive systems and how do we define good under this perspective?
Projekte:
Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt
Prof. Dr. Mark Vetter
Projekte:
Robuste Prädiktion von Verkehrsteilnehmern in einer urbanen Umgebung
MITGLIED IM KOLLEG
seit
Technische Hochschule Deggendorf
Prof. Dr. Nikolaus Mueller
- Autonomes Fahren, vor allem modellbasierter Ansatz
- Ansteuerverfahren von mehrphasigen elektrischen Maschinen
Projekte:
Universität Regensburg
Entwicklung eines kombinierten Auslegungsverfahrens für radiale Ventilatoren auf Basis eines mit theoretischen Ansätzen, digitalen CFD-Berechnungen und physischen Versuchen trainierten künstlichen neuronalen Netzes (Metamodell)
MITGLIED IM KOLLEG
seit
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Hochschule für angewandte Wissenschaften Coburg
Selbstadaptierende Online-Analyse von host-basierten sicherheitskritischen Ereignissen bei kleinen und mittleren Unternehmen
MITGLIED IM KOLLEG
seit
Hochschule für angewandte Wissenschaften Coburg
Julius-Maximilians-Universität Würzburg
Prof. Dr. Andreas Hotho
Research Focus:
- Data Science
- Text Mining
- Semantic Web
Projekte:
Verfahren zum Einsatz sicheren maschinellen Lernens unter einer für Haftungsfragen zuverlässigen Einhaltung vorgegebener Rahmengrößen
MITGLIED IM KOLLEG
seit
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Prof. Dr. Felix Freiling
Projekte:
Technische Hochschule Nürnberg
On-the-Fly-Deflektometrie zur schnellen 3D Inline Inspektion in der Bewegung
MITGLIED IM KOLLEG
seit
Universität Passau
Hochschule für angewandte Wissenschaften Landshut
Prof. Dr. Christian Faber
· Optische Messtechnik
· 3D-Messverfahren
· Automatische Optische Inspektion (AOI)
· Industrielle Bildverarbeitung
· Kalibrierverfahren
Prof. Faber ist Vorstandsmitglied der „Deutschen Gesellschaft für angewandte Optik“ (DGaO); Näheres zu seinem Werdegang finden sie hier.
Projekte:
MITGLIED IM KOLLEG
seit
Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg
Technische Universität München
Service Innovation at Healthcare`s Frontline
MITGLIED IM KOLLEG
seit
Technische Hochschule Ingolstadt
Universität Bayreuth
Kamerabasiertes System zur Ermittlung der realen Aufspannsituation auf Werkzeugmaschinen
MITGLIED IM KOLLEG
seit
Ostbayerische Technische Hochschule Regensburg
Prof. Dr.-Ing. Andreas Ellermeier
Forschungsschwerpunkt: Effizienzsteigerung beim Rüsten von Werkzeugmaschinen
Themen:
- Kamerabasierte Lageerkennung von Spannbauteilen während des Rüstprozesses und
- Aufbau eines virtuellen Abbildes der realen Spannsituation für die Kollisionsüberprüfung des NC-Programms
- Automatisierte Generierung von Rüstinformationen aus dem Arbeitsvorbereitungsprozess
Projekte:
Universität Passau
A Reference Architecture for Smart Mobility Platforms
MITGLIED IM KOLLEG
seit
Hochschule für angewandte Wissenschaften Neu-Ulm
Prof. Dr. Heiko Gewald
Forschungsschwerpunkte:
- Nutzung digitaler Ressourcen durch die alternde Gesellschaft
- Digitalisierung im Gesundheitswesen
- Smart Mobility
Link zum Forschungsinstitut
Projekte:
Technische Universität München
MITGLIED IM KOLLEG
seit
Technische Hochschule Deggendorf
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
IT-Security für das hochautomatisierte, autonome und vernetzte Fahren
MITGLIED IM KOLLEG
seit
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Prof. Dr. Dominique Schröder
Projekte:
Technische Hochschule Nürnberg
Befahrbarkeitsanalyse in unwegsamem Gelände unter Berücksichtigung der kinematischen Konzepte mobiler Roboter
MITGLIED IM KOLLEG
seit
Julius-Maximilians-Universität Würzburg
Prof. Dr. Andreas Nüchter
- 3D Robot Vision
- Robotics and Automation
- Telematics & Geomatics
- Sensing and Perception
- Semantics
- Machine Vision
- Cognition
- Artificial Intelligence
Projekte:
Technische Hochschule Nürnberg
Prof. Dr. Stefan May
Forschungsschwerpunkte:
Mobile Robotik,
* Berührungslose Lokalisation
* 2D/3D-Kartographie
* Autonome Navigation
Projekte:
Effiziente und zielgerichtete Sensibilisierung der Mitarbeiter von kleinen und mittelständischen Unternehmen für Informationssicherheit
MITGLIED IM KOLLEG
seit
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg
Prof. Dr. Felix Freiling
Projekte:
Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt
Interactive Data Mining on Data Streams
MITGLIED IM KOLLEG
seit
Hochschule für angewandte Wissenschaften Coburg
Julius-Maximilians-Universität Würzburg
Prof. Dr. Andreas Hotho
Research Focus:
- Data Science
- Text Mining
- Semantic Web
Projekte:
Abgeschlossene Promotionsprojekte
Security Challenges and Building Blocks for Robust Industrial Internet of Things Systems
MITGLIED IM KOLLEG
bis
Hochschule für angewandte Wissenschaften Augsburg
Prof. Dr.-Ing. Dominik Merli
Fachgebiete:
- IT-Sicherheit
- Embedded Security
- Industrial Security
Projekte:
Technische Universität München
Prof. Dr.-Ing. Georg Sigl
Projekte:
Virtuelle 3D-Rekonstruktion von zerstörten russisch-orthodoxen Kirchen aus unvollständigen Punktwolken
MITGLIED IM KOLLEG
bis
Technische Universität München
Hochschule für angewandte Wissenschaften Würzburg-Schweinfurt
Prof. Dr. Ansgar Brunn
Lehr- und Forschungsschwerpunkte:
- Photogrammetrie und Bildverarbeitung
- Fernerkundung
- Terrestrisches Laserscanning/Airborne Laserscanning
- Punktwolkenverarbeitung und -analyse
- 3D-Koordinatenmesstechnik in der Industrievermessung
- Web-Anwendungen und Geovisualisierung
- 3D-Modellierung
- Aus- und Weiterbildung
- Online-Lehre
Projekte:
Sensor Fusion for Precise Mapping of Transparent and Specular Reflective Objects
MITGLIED IM KOLLEG
bis
Julius-Maximilians-Universität Würzburg
Prof. Dr. Andreas Nüchter
- 3D Robot Vision
- Robotics and Automation
- Telematics & Geomatics
- Sensing and Perception
- Semantics
- Machine Vision
- Cognition
- Artificial Intelligence
Projekte:
Technische Hochschule Nürnberg
Prof. Dr. Stefan May
Forschungsschwerpunkte:
Mobile Robotik,
* Berührungslose Lokalisation
* 2D/3D-Kartographie
* Autonome Navigation
Projekte:
Visual Human Body Weight Estimation with Focus on Clinical Applications
MITGLIED IM KOLLEG
bis
Julius-Maximilians-Universität Würzburg
Prof. Dr. Andreas Nüchter
- 3D Robot Vision
- Robotics and Automation
- Telematics & Geomatics
- Sensing and Perception
- Semantics
- Machine Vision
- Cognition
- Artificial Intelligence
Projekte:
Technische Hochschule Nürnberg
Prof. Dr. Stefan May
Forschungsschwerpunkte:
Mobile Robotik,
* Berührungslose Lokalisation
* 2D/3D-Kartographie
* Autonome Navigation
Projekte:
Publikationen
2020
- Analyze Before You Sensitize: Preparation of a Targeted ISA Training. (2020).
- Smart Mobility: Contradictions in Value Co-Creation. in Information Systems Frontiers (2020). 22(4)
- About the Measuring of Information Security Awareness: A Systematic Literature Review. (2020).
- Analysis of Industrial Device Architectures for Real-Time Operations under Denial of Service Attacks. in CoRR (2020). abs/2007.08885
2019
- A new method for solving the height problem in deflectometry. (2019). (Vol. 11102)
- Efficient Intrusion Detection on Low-Performance Industrial IoT Edge Node Devices. in Computing Research Repository CoRR (2019). abs/1908.03964
- Network Scanning and Mapping for IIoT Edge Node Device Security. in Computing Research Repository CoRR (2019). abs/1910.07622
- Investigating the Added Value of Combining Regression Results from Different Window Lengths. (2019). 128-135.
- Informationssicherheit und Datenschutz an Hochschulen organisieren. in Angewandte Forschung in der Wirtschaftsinformatik (2019).
- Measuring the Impact of E-Learning Platforms on Information Security Awareness. in Lecture Notes in Computer Science, P. Zaphiris, Ioannou, A. (reds.) (2019). (Vol. 11590) 26-37.
- Level Graph - Incremental Procedural Generation of Indoor Levels using Minimum Spanning Trees. (2019). 1-7.
- A survey of network-based intrusion detection data sets. In Computers and Security 86, 2019, 147-167, DOI:. (2019). (Vol. 86) 147-167.
- UnCle SAM : Modeling Cloud Attacks with the Automotive Security Abstraction Model. In CLOUD COMPUTING 2019. (2019).
- What Today's Serious Cyber Attacks on Cars Tell Us: Consequences for Automotive Security and Dependability. in Lecture Notes in Computer Science, Y. Papadopoulos, Aslansefat, K., Katsaros, P., Bozzano, M. (reds.) (2019). (Vol. 11842) 270-285.
- Efficient Passive ICS Device Discovery and Identification by MAC Address Correlation. in Computing Research Repository CoRR (2019). abs/1904.04271
- LICSTER - A Low-cost ICS Security Testbed for Education and Research. in Computing Research Repository CoRR (2019). abs/1910.00303
- Artifact reduction in X-ray computed tomography by multipositional data fusion using local image quality measures. (2019).
- An Accurate Thermal Measurement Approach for Determining Fan Efficiencies Based on System Identification. (2019).
- Eine neue Methode zur Lösung des Höhenproblems in der Deflektometrie. (2019).
- Reduktion von Metallartefakten durch multipositionale Datenfusion in der industriellen Röntgen-Computertomographie. in de Gruyter, tm-Technisches Messen (2019).
- Theoretical and Numerical Analysis of the Pressure Distribution and Discharge Velocity in Flows Under Inclined Sluice Gates. in ASME-JSME_KSME 2019 8th Joint Fluids Engineering Conference (2019).
- CFD-Simulation of Centrifugal Fan Performance Characteristics Using Ideal and Real Gas Models for Air and Organic Fluids. (2019).
- Testing, modeling and simulation of fans working with organic vapors. in ETC2019-195 (2019).
- Signed Distance Based Reconstruction for Exploration and Change Detection in Underground Mining Disaster Prevention. (2019). 1--2.
- A Secure Dual-MCU Architecture for Robust Communication of IIoT Devices. in Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO); IEEE (2019).
- How E-Learning Can Facilitate Information Security Awareness. in Lecture Notes in Computer Science, P. Zaphiris, Ioannou, A. (reds.) (2019). (Vol. 11590) 390-401.
- Attacks on Machine Learning: Lurking Danger for Accountability. (2019).
- Towards Human-readable Smart Contracts. (2019). 38-42.
2018
- Digitalisierung, Verarbeitung und Analyse kultureller und industrieller Objekte: Wertschöpfung aus großen Datenmengen. (2018).
- Body Weight Estimation for Dose-Finding and Health Monitoring of Lying, Standing and Walking Patients Based on RGB-D Data. in Sensors (2018). 18(5)
- Flow-based Network Traffic Generation using Generative Adversarial Networks. in Computing Research Repository CoRR (2018). abs/1810.07795
- Edge Preserving Compression of CT Scans using Wavelets. (2018).
- Detection of slow port scans in flow-based network traffic. in PLOS ONE (2018). 13(9) 1-18.
- Digitization, Data Processing and Analysis of Industrial and Cultural Objects: Creating Additional Value from Big Data. (2018).
- Metal artifact reduction by fusion of CT scans from different positions using the unfiltered backprojection. (2018).
- How Institutional Arrangements impede Realization of Smart Ecosystems: the Case of Door-to-Door Mobility integrators.P. M. Bednar, Frank, U., Kautz, K. (reds.) (2018). 135.
- Vertrauen ist gut, Blockchain ist besser - Einsatzmöglichkeiten von Blockchain für Vertrauensprobleme im Crowdsourcing. in HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik (2018).
- How do consumers experience the emotional rollercoaster? A smartphone app to measure emotions continously, transfer. in Werbeforschung & Praxis (2018). 64(2) 43-53.
- You Snooze, You Lose: Measuring PLC Cycle Times under Attacks.C. Rossow, Younan, Y. (reds.) (2018).
2017
- Detection and Purging of Specular Reflective and Transparent Object Influences in 3D Range Measurements. in ISPRS Archives Photogrammetry and Remote Senssing Spatial Inf. Sci., Volume XLII/W3 (2017). 377--384.
- Creation of Flow-Based Data Sets for Intrusion Detection. in Journal of Information Warfare (2017). 16(4) 41-54.
- IP2Vec: Learning Similarities Between IP Addresses. (2017). 657-666.
- A Toolset for Intrusion and Insider Threat Detection. in Data Analytics and Decision Support for Cybersecurity: Trends, Methodologies and Applications, I. Palomares Carrascosa, Kalutarage, H. K., Huang, Y. (reds.) (2017). 3--31.
- Flow-based benchmark data sets for intrusion detection. (2017). 361--369.
2019
Auernhammer K, Kolagari RT, Zoppelt M. Attacks on Machine Learning: Lurking Danger for Accountability. In: Espinoza H, hÉigeartaigh SÓ, Huang X, Hernández-Orallo J, Castillo-Effen M, editors. Proceedings of the Association for the Advancement of Artificial Intelligence AAAI Workshop on Artificial Intelligence Safety [online]. CEUR-WS.org; 2019. Accessed at: ceur-ws.org/Vol-2301/paper_2.pdf.
aus der Wiesche S, Reinker F, Wagner R, Epple P, Fritsche M, Russwurm HJ. An Accurate Thermal Measurement Approach for Determining Fan Efficiencies Based on System Identification. ASME-JSME-KSME 2019 8th Joint Fluids Engineering Conference [online]. 2019.
Dietrich MP, Winterfeldt G, von Mammen S. Towards EEG-Based Eye-Tracking for Interaction Design in Head-Mounted Devices. Proceedings of the 7th International Conference on Consumer Electronics Berlin (ICCE-Berlin), 2017 IEEE. 2017.
Epple P, Steppert M, Malcherek A, Fritsche M. Theoretical and Numerical Analysis of the Pressure Distribution and Discharge Velocity in Flows Under Inclined Sluice Gates. ASME-JSME_KSME 2019 8th Joint Fluids Engineering Conference [online serial]. Epub 2019.
Fertig T, Schütz A. About the Measuring of Information Security Awareness: A Systematic Literature Review. 53rd Hawaii International Conference on System Sciences [online]. 2020.
Fertig T, Schütz AE, Weber K, Müller NH. Measuring the Impact of E-Learning Platforms on Information Security Awareness. In: Zaphiris P, Ioannou A, editors. HCI (25) [online]. Springer; 2019. p. 26–37.
Franz F, Fertig T, Schütz AE, Vu H. Towards Human-readable Smart Contracts. IEEE ICBC [online]. IEEE; 2019. p. 38–42.
Weber K, Saueressig G, Schütz A. Informationssicherheit und Datenschutz an Hochschulen organisieren. Angewandte Forschung in der Wirtschaftsinformatik [online serial]. Epub 2019.
Fritsche M, Epple P, Hasselmann K, et al. CFD-Simulation of Centrifugal Fan Performance Characteristics Using Ideal and Real Gas Models for Air and Organic Fluids. ASME-JSME-KSME 2019 8th Joint Fluids Engineering Conference [online]. 2019.
Herl G, Hiller J, Kasperl S, Maier A. Reduktion von Metallartefakten durch multipositionale Datenfusion in der industriellen Röntgen-Computertomographie. de Gruyter, tm-Technisches Messen [online serial]. Epub 2019.
Herl G, Hiller J, Sauer T. Artifact reduction in X-ray computed tomography by multipositional data fusion using local image quality measures. Proceedings of the 9th Conference on Industrial Computed Tomography, Padova, Italy (iCT 2019). 2019.
Herl G, Rettenberger S, Hiller J, Sauer T. Metal artifact reduction by fusion of CT scans from different positions using the unfiltered backprojection. Proceedings of the 8th Conference on Industrial Computed Tomography, Wels, Austria (iCT 2018). 2018.
Kasperl S, Hanke R, Oeckl S, Schmitt P, Uhlmann N, Heinz D, Herl G, et al. Digitalisierung, Verarbeitung und Analyse kultureller und industrieller Objekte: Wertschöpfung aus großen Datenmengen. Jahrestagung für zerstörungsfreie Prüfung (2018), Deutsche Gesellschaft DGZfP. 2018.
Kasperl S, Hanke R, Oeckl S, Schmitt P, Uhlmann N, Heinz D, Herl G, et al. Digitization, Data Processing and Analysis of Industrial and Cultural Objects: Creating Additional Value from Big Data. Proceedings of the 12th, European Conference on Non-Destructive Testing (ECNDT) 2018, Gothenburg-Sweden. 2018.
Kerscher S, Ludwig B, Müller N. Investigating the Added Value of Combining Regression Results from Different Window Lengths. AIKE [online]. IEEE; 2019. p. 128–135.
Koch P, May S, Engelhardt H, Ziegler J, Nüchter A. Signed Distance Based Reconstruction for Exploration and Change Detection in Underground Mining Disaster Prevention. IEEE International Symposium on Safety, Security, and Rescue Robotics (SSRR ’19) [online]. 2019. p. 1-2.
Koch R, Böttcher L, Jahrsdörfer M, et al. Out of lab calibration of a rotating 2D scanner for 3D mapping. Proceedings of the International Society for Optics and Photonics SPIE optical metrology, Videometrics, Range Imaging, and Applications [online]. Munich, Germany; 2017. p. 10332-10332–10338.
Koch R, May S, Nüchter A. Detection and Purging of Specular Reflective and Transparent Object Influences in 3D Range Measurements. Proceedings of the 7th International Society for Photogrammetry and Remote Sensing, ISPRS International Workshop 3D-ARCH 2017: “3D Virtual Reconstruction and Visualization of Complex Architectures” [online]. Nafplio, Greece; 2017. p. 377--384.
Koch R, May S, Nüchter A. Effective Distinction Of Transparent And Specular Reflective Objects In Point Clouds Of A Multi-Echo Laser Scanner. Proceedings of the 18th IEEE International Conference on Advanced Robotics (ICAR ’17) [online]. Hong Kong, China; 2017. p. 566--571.
Liang H, Zimmermann A, Kickingereder R, Faber C. Eine neue Methode zur Lösung des Höhenproblems in der Deflektometrie. Deutsche Gesellschaft für angewandte Optik eV [online]. 2019.
Liang H, Zimmermann A, Reiner K, Christian F. A new method for solving the height problem in deflectometry. Proceedings Applied Optical Metrology III [online]. 2019.
Niedermaier M, Fischer F, Merli D, Sigl G. Network Scanning and Mapping for IIoT Edge Node Device Security. Computing Research Repository CoRR [online serial]. 2019;abs/1910.07622.
Niedermaier M, Hanka T, Plaga S, von Bodisco A, Merli D. Efficient Passive ICS Device Discovery and Identification by MAC Address Correlation. Computing Research Repository CoRR [online serial]. 2019;abs/1904.04271.
Niedermaier M, Malchow J-O, Fischer F, et al. You Snooze, You Lose: Measuring PLC Cycle Times under Attacks. In: Rossow C, Younan Y, editors. WOOT @ USENIX Security Symposium [online]. USENIX Association; 2018. Accessed at: www.usenix.org/conference/woot18/presentation/niedermaier.
Niedermaier M, Merli D, Georg S. A Secure Dual-MCU Architecture for Robust Communication of IIoT Devices. Mediterranean Conference on Embedded Computing (MECO); IEEE. Epub 2019.
Niedermaier M, Striegel M, Sauer F, Merli D, Sigl G. Efficient Intrusion Detection on Low-Performance Industrial IoT Edge Node Devices. Computing Research Repository CoRR [online serial]. 2019;abs/1908.03964.
Pfitzner C, May S, Nüchter A. Body Weight Estimation for Dose-Finding and Health Monitoring of Lying, Standing and Walking Patients Based on RGB-D Data. Sensors [online serial]. 2018;18.
Pfitzner C, May S, Nüchter A. Evaluation of Features from RGB-D Data for Human Body Weight Estimation. International Federation of Automatic Control [online]. Toulouse, France; 2017.
Reinker F, Wagner R, Hasselmann K, aus der Wiesche S, Fritsche M, et al. Testing, modeling and simulation of fans working with organic vapors. Proceedings of 13th European Conference on Turbomachinery Fluid dynamics & Thermodynamics [online]. 2019.
Ring M, Landes D, Dallmann A, Hotho A. IP2Vec: Learning Similarities Between IP Addresses. 2017 IEEE International Conference on Data Mining Workshops (ICDMW). 2017. p. 657–666.
Ring M, Landes D, Hotho A. Detection of slow port scans in flow-based network traffic. PLOS ONE [online serial]. Public Library of Science; 2018;13:1–18.
Ring M, Schlör D, Landes D, Hotho A. Flow-based Network Traffic Generation using Generative Adversarial Networks. Computing Research Repository CoRR [online serial]. 2018;abs/1810.07795.
Ring M, Wunderlich S, Grüdl D, Landes D, Hotho A. Flow-based benchmark data sets for intrusion detection. Proceedings of the 16th European Conference on Cyber Warfare and Security (ECCWS). ACPI; 2017. p. 361--369.
Ring M, Wunderlich S, Grüdl D, Landes D, Hotho A. Creation of Flow-Based Data Sets for Intrusion Detection. Journal of Information Warfare [online serial]. 2017;16:41–54.
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Koordination
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Dr. Karin Streker
Koordinatorin BayWISS-Verbundkolleg Digitalisierung
Julius-Maximilians-Universität Würzburg
Graduate Schools of Science and Technology
Beatrice-Edgell-Weg 21
97074 Würzburg