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Towards a Proof-of-Principle of an LLM-Powered Low Resource Social Engineering Attack Coach
No full textThis article investigates the potential misuse of large language models (LLM) for low-resource, highly personalised social engineering attacks. The study explores how ChatGPT can infer personality traits during natural conversations by leveraging publicly available personal information, such as social media data, as an entry point. Utilising the social engineering personality framework (SEPF), the research endeavours to optimise attack vectors based on the Big Five personality traits, with the objective of enhancing the persuasiveness of social engineering strategies. The approach is divided into four phases: verifying conversational capabilities, conducting personality analyses, applying the SEPF for attack optimisation, and evaluating the persuasiveness of personalised attacks. The present paper offers a proof-of-principle for the initial phase, demonstrating ChatGPT’s capacity to engage in natural conversations while conducting personality analyses in a discreet manner. The findings indicate that while ChatGPT exhibits the capacity to simulate human-like interactions, limitations in conversational variance and the reliability of personality assessment were observed. The study identifies challenges such as generalisations, lack of score differentiation, and confirmation bias, and proposes refinements like increasing interaction depth, adjusting scoring scales, and using tailored personas. Subsequent research will investigate enhanced personality inference techniques, personalisation of attack vectors, and their impact on susceptibility to social engineering attacks
Die Nutzung von KI durch generations- und geschlechtsgemischte Teams im Kontext sexueller Diskriminierung – Ergebnisse und Impulse aus einem Diversityworkshop an einer schwäbischen Hochschule
Get PDFDas Poster untersucht die Nutzung von ChatGPT (Version 3.5) in generations- und geschlechtsgemischten Teams im Kontext sexueller Diskriminierung. Im Fokus steht die Frage, wie die Nutzung von ChatGPT die Benutzer*innenerfahrung beeinflusst. Es vergleicht Bedenken vor und nach der Nutzung von ChatGPT zur Lösung einer sexuell diskriminierenden Situation. Gestützt durch Ergebnisse von Skjuve et al. (2023) wird vermutet, dass relevanter und nützlicher Output sowie konkrete Hinweise die Benutzer*innenerfahrung positiv beeinflussen. Die Daten wurden in 2 Diversity-Workshops mit Studierenden und Beschäftigten im SoSe 2024 gesammelt. An den Workshops nahmen 29 Studierende und 8 Beschäftigte teil, die in generations- und geschlechtsgemischten Teams arbeiteten. Ziel war es, die Reaktionen auf eine sexuell diskriminierende Äußerung zu untersuchen und die Nutzung von ChatGPT zu evaluieren. Vor der Nutzung äußerten Studierende Bedenken hinsichtlich schlechter Ratschläge und der Beeinflussung durch die Programmierer. Nach der Nutzung wurde zwar die Nützlichkeit der Tipps anerkannt, jedoch auch die mangelnde Konkretheit kritisiert. Beschäftigte befürchteten vor der Nutzung ebenfalls eine Beeinflussung und unkritischen Umgang, nachher äußerten sie Bedenken zur Nutzung von ChatGPT als Ersatz für professionelle Hilfe. Das Poster initiiert einen generationen- und geschlechterübergreifenden Dialog zur Reaktion auf diskriminierendes Verhalten und zur zielgerichteten Nutzung von KI-Tools
The BUSINESS concept – PEF as a recyclable packaging material
No full textThe document presents the BUSINESS project, which develops recyclable ice cream cups made from polyethylene furanoate (PEF) derived from agricultural residues.
The project’s goals are to create highly recyclable, bio-based packaging with strong barrier properties, lower material use, and up to 50% reduced greenhouse gas emissions compared to conventional plastics.
Pilot-scale production of PEF cups was successful, though challenges remain with thin-walled designs. Consumer studies showed 72% preference for PEF cups, strong acceptance of bio-based packaging, and general support for a deposit system despite some logistical concerns.
Overall, the project demonstrates the potential of PEF packaging to reduce fossil-based plastics, support circular bioeconomy principles, and align with EU sustainability goals
Von der Vorlesung zum Podcast – KI-gestützte Lehrformate, die wirklich asynchron funktionieren
No full text• KI kann Lehre attraktiv und asynchronmachen bzw. dabeiuntestützten
• Podcasts sind Türöffner, nicht Endpunkt
• Mut zum Ausprobieren lohnt sic
Reflexion mit KI anregen
No full textKönnen Studierende durch KI im Rahmen des wissenschaftlichen Arbeitens dazu angeregt werden, intensiver zu reflektieren oder treten gegensätzliche Effekte ein und sie reflektieren weniger
A Description of Machine Personality: Psycho-Lexical Analysis of Personality-Like Factors in Large Language Models
Get PDFPersonality influences a wide range of human behaviour. Considering personality as stable, underlying dimensions that influence behaviour, a similar construct can be assumed in large language models (LLMs). Whilst most research in the field of machine personality is based on the assumption of the presence of human personality traits in LLMs, the present work adopts the psycho-lexical approach, which was initially used to discover human personality traits, to study personality-like structures in LLMs. To this end, interview-like interactions were conducted with various LLMs, and their behaviour was evaluated using a set of adjectives commonly used to describe personality traits. These ratings formed the basis for conducting an exploratory factor analysis. This work is the first to present an LLM-specific factor structure of personality, consisting of five factors, which were termed Antagonism, Spirit, Conscientiousness, Negative Introversion, and Simple-Mindedness
Systematic Literature Review of Decision-Analytic Modeling Studies on Nature-Based Social Prescribing and Loneliness
Get PDFNature‐based social prescribing (NBSP) is an evolving subject aiming to reduce loneliness and to foster social connections, health, and well‐being. To evaluate the short‐term and long‐term consequences of different health technologies, decision‐analytic modeling can be applied. Decision‐analytic modeling studies systematically integrate current short‐ and long‐term evidence to weigh benefits, harms, and costs of different strategies. Our systematic literature review identified and assessed decision‐analytic modeling studies addressing specifically NBSP or other interventions aiming to reduce loneliness. Predefined inclusion/exclusion criteria guided our systematic literature search in five databases. Title/abstract screening and full‐text screening were conducted by two independent reviewers. An a priori defined extraction table included country, intervention, and model type. The Philips framework was used to evaluate the quality of the studies. Overall, 3273 studies were identified, and 16 studies were eligible for full‐text screening. None of these studies applied a decision‐analytic model specifically to NBSP. However, two studies compared interventions for reducing loneliness. One study was conducted in Australia and performed a cost‐utility analysis, resulting in cost‐saving results and a positive return on investment. The second study was conducted in England and applied a cost‐effectiveness analysis resulting in 768 British pounds per loneliness‐free year gained. Overall, the evaluated interventions can be regarded as cost‐effective, and in some instances, they have the potential to save costs. Further research on the connection of loneliness, overall health, social well‐being, and quality of life and their integration into decision‐analytic studies is needed
Qualität sichtbar machen: Farbanalyse als Werkzeug zur Optimierung von Warmhalteprozessen
No full textDie Akzeptanz von Speisen in der Gemeinschaftsverpflegung hängt maßgeblich von sichtbaren Qualitätsmerkmalen wie Farbe ab. Farbe ist nicht nur ein ästhetischer Faktor, sondern korreliert mit Nährstoffgehalt und sensorischer Qualität. Untersuchungen zeigen: Farbveränderungen bei Gar- und Warmhalteprozessen sind ein sensibler Indikator für Übergarung, Nährstoffverluste und sinkende Genussqualität.
Im Rahmen der Ringvorlesung „Nachhaltige Ernährungssysteme“ wurden Prozessparameter analysiert, die den Farberhalt von grünem Gemüse (Erbsen, Bohnen) sichern. Ergebnisse belegen: Schonende Garmethoden, kurze Warmhaltezeiten (<60 Minuten) und optimiertes Temperaturmanagement sind entscheidend. Die bisherige Empfehlung von 180 Minuten Warmhaltung liegt deutlich über dem sensorischen Grenzwert.
Farbanalyse (Spektralphotometrie, Farbprüfstand) bietet ein praxisnahes Werkzeug zur Qualitätssicherung und kann als Leitparameter für die Prozessoptimierung in der Gemeinschaftsverpflegung dienen
Ansätze für nachhaltigere Reinräume - Für einen verkleinerten ökologischen Fußabdruck von morgen
No full textAufgrund des hohen Energieverbrauchs und des Einsatzes zahlreicher Single-Use-Materialien rückt das Thema Nachhaltigkeit in der Reinraumtechnik zunehmend in den Fokus. Diese Entwicklung wird auch durch politische Vorgaben bestärkt. Unter Berücksichtigung der Balance zwischen einer Reduktion des CO2-Fußabdrucks und der Wahrung strenger Reinheitsstandards ergeben sich vielversprechende Lösungsansätze insbesondere durch die Steigerung der Energieeffizienz im Betrieb und den Einsatz nachhaltiger Verbrauchsmaterialien
PLA2Scale: Entwicklung kreislauffähiger PLA-Blend-basierter Lebensmittelverpackungen
No full textDas Projekt PLA2Scale entwickelt nachhaltige, recyclingfähige Lebensmittelverpackungen aus PLA-Blends. Ziel ist es, biobasierte Kunststoffe wie PLA wirtschaftlich und ökologisch sinnvoll im Verpackungsbereich zu etablieren – durch Materialoptimierung, Tests, Recycling und ökologische Bewertung