Applied Cybersecurity & Internet Governance Repository
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Schlussbericht zum Teilvorhaben
No full textDer Einsatz unbemannter Luftfahrtsysteme bietet für Behörden und Organisationen mit Sicherheitsaufgaben (BOS) ein hohes Potenzial zur Unterstützung zeitkritischer Einsatzlagen. In der Praxis bestehen jedoch weiterhin erhebliche Herausforderungen bei der sicheren, regulatorisch konformen und operativ integrierten Nutzung von Drohnen aus bestehenden Leitstellenstrukturen heraus. Insbesondere fehlten bislang durchgängige Lösungen, die technische Steuerung, Lagebilddarstellung, Risikobewertung und Genehmigungsfähigkeit miteinander verbinden.
Das Projekt ADELE adressierte diese Problemstellung durch die Entwicklung und Erprobung eines integrierten Systems, das den automatisierten Drohneneinsatz direkt aus einer Leitstellenumgebung heraus ermöglicht
Abschlussbericht
No full textFür die Entwicklung moderner KI-Verfahren in der Medizin sind große Mengen hochwertiger und möglichst realitätsnaher Daten erforderlich. Einzelne Einrichtungen verfügen jedoch oft nicht über ausreichend umfangreiche Datensätze, um darauf ein wirksames Training aufzubauen. Ein standortübergreifender Austausch von Daten kann daher ein wichtiger Ansatz sein, um eine breitere gemeinsame Datenbasis zu schaffen. Gleichzeitig zählen Patientendaten zu den besonders sensiblen Informationen, sodass ihre Nutzung und Weitergabe strengen Anforderungen des Datenschutzes unterliegt. Insbesondere die Datenschutz-Grundverordnung setzt hier enge rechtliche Rahmenbedingungen. Zugleich eröffnen gesetzliche Regelungen wie das Gesundheitsdatennutzungsgesetz Möglichkeiten, medizinische Daten in geschützter Form für Forschung und Entwicklung nutzbar zu machen.
In der praktischen Umsetzung kommen dabei vor allem zwei Ansätze in Betracht. Bei der Anonymisierung werden identifizierende Merkmale in den vorhandenen Daten gezielt verändert oder unkenntlich gemacht, um Rückschlüsse auf einzelne Personen zu erschweren. Die Synthetisierung verfolgt einen anderen Weg: Hier werden mithilfe generativer, KI-gestützter Verfahren künstliche Datensätze erzeugt, die sich an den statistischen Eigenschaften realer Daten orientieren und diesen möglichst nahekommen. Beide Methoden bringen jeweils spezifische Vorteile mit sich, weisen aber auch Grenzen auf. Eine Verbindung beider Verfahren verspricht daher, sowohl den Schutz der Privatsphäre als auch die wissenschaftliche Verwendbarkeit der Daten zu stärken.
Vor diesem Hintergrund verfolgte das Projekt KI-basierte Anonymisierung in der Medizin (KI-AIM) das Ziel, genau dieses Zusammenspiel zu untersuchen und eine Plattform zu entwickeln, die Anonymisierung und synthetische Datengenerierung in einem System zusammenführt. Eine solche Lösung kann dazu beitragen, das datenschutzgerechte Teilen medizinischer Daten in der Forschung zu erleichtern und damit die Verfügbarkeit von Trainingsdaten zu verbessern, insbesondere für die Entwicklung KI-basierter Anwendungen. Im Rahmen von KI-AIM entstand hierfür die Plattform Cinnamon, mit der sich Anonymisierungs- und Synthetisierungsverfahren kombiniert einsetzen lassen. Durch eine möglichst niedrigschwellige Benutzeroberfläche richtet sich die Plattform auch an Forschende, die nicht über vertiefte Spezialkenntnisse im Bereich der Anonymisierung verfügen. Zur Unterstützung einer sicheren Nutzung und Weitergabe von Daten werden Anwenderinnen und Anwender von Cinnamon mithilfe standardisierter Bewertungsverfahren bei der Einordnung von Datenqualität und Restrisiken unterstützt. Diese Verfahren orientieren sich am aktuellen Forschungsstand und erleichtern fundierte Entscheidungen im Umgang mit sensiblen medizinischen Datensätzen. Zugleich wurde auf eine breite Einsetzbarkeit geachtet, indem etablierte medizinische Datenstandards berücksichtigt werden. Dazu gehört auch der international verbreitete Standard HL7 FHIR, dessen Unterstützung an bestehende Fortschritte im Bereich der Interoperabilität anknüpft, wie sie unter anderem in der Medizininformatik-Initiative erreicht wurden. Für standortübergreifende Anwendungen wurde außerdem darauf geachtet, dass sämtliche Konfigurationen der Plattform geteilt und wiederverwendet werden können. Technisch basiert Cinnamon auf einer modularen Architektur, wodurch die Plattform offen für Erweiterungen bleibt. Auf diese Weise können künftig weitere Anonymisierungs- und Synthetisierungsverfahren vergleichsweise einfach integriert werden.
Die AG Medizininformatik (MI) des Berlin Institute of Health (BIH) trug im Projekt wesentlich zur methodischen und technischen Entwicklung der Cinnamon-Plattform bei. Der Schwerpunkt der Arbeiten des BIH lag auf der Entwicklung der Anonymisierungskomponente, der Konfiguration von Anonymisierungsverfahren sowie der Konzeption und Umsetzung von Verfahren zur Bewertung von Qualität und Restrisiken der geschützten Daten. Hierzu wurden auf Basis von ARX, einem breit genutzten Open-Source-Werkzeug zur Anonymisierung biomedizinischer Daten, welches am BIH entwickelt wird, Verfahren zur perturbativen und nicht-perturbativen Anonymisierung in die Plattform eingebunden. Diese wurden dabei so aufbereitet und abstrahiert, dass sie über eine graphische Benutzeroberfläche auch für Anwender:innen ohne vertiefte Anonymisierungsexpertise nutzbar gemacht werden konnten. Das BIH beteiligt sich außerdem maßgeblich an der Auswahl und Entwicklung geeigneter Metriken für die Quantifizierung von Privacy-Risiken sowie der Nutzbarkeit der Daten. Gemeinsam mit den Projektpartnern wurde so eine modulare Anwendung geschaffen, die Komponenten zur Anonymisierung, Synthetisierung und Evaluation vereinigt. Im Zuge einer Evaluation bracht das BIH seine Expertise bei der Bewertung der Anonymisierbarkeit medizinischer Datensätze sowie bei der Auswertung der Evaluationsergebnisse ein
Schlussbericht - Teilvorhaben Tenzir im Verbundprojekt
No full textDie zunehmende Verbreitung von Internet-of-Things-Geräten in privaten Heimnetzen führt zu einer wachsenden Angriffsfläche für Cyberangriffe. Viele dieser Geräte sind nur eingeschränkt abgesichert und werden selten aktualisiert, wodurch sie ein attraktives Ziel für Angreifer darstellen. Kompromittierte Geräte können dabei nicht nur für Angriffe innerhalb des Heimnetzes genutzt werden, sondern auch als Ausgangspunkt für weitere Angriffe auf externe Systeme dienen.
Im Projekt FIIPS@Home wurde daher ein System zur Erkennung und Bewertung sicherheitsrelevanter Ereignisse in Heimnetzen entwickelt. Ziel war es, unterschiedliche Quellen der Angriffserkennung zusammenzuführen und sicherheitsrelevante Ereignisse strukturiert auszuwerten, um Risiken für Anwender transparent zu machen.
Im Rahmen des Projekts wurde eine Architektur zur Integration, Verarbeitung und Kontextualisierung sicherheitsrelevanter Netzwerkereignisse entwickelt. Diese ermöglicht die strukturierte Zusammenführung heterogener Sicherheitsdatenquellen, deren Normalisierung sowie die Anreicherung mit Kontextinformationen. Die Verarbeitung erfolgt in einer lokal betriebenen Analysepipeline, die auch auf ressourcenbeschränkter Hardware betrieben werden kann und einem Edge-First-Ansatz folgt, bei dem sicherheitsrelevante Daten im Heimnetz verbleiben
Schlussbericht für das BMWE-Verbundvorhaben
No full textDer konstruktive Explosionsschutz von Fassaden erfolgt bislang meist durch eine starre Anbindung an die Primärkonstruktion. Ein materialeffizienter Ansatz scheitert in der Praxis oft am Fehlen geeigneter, integrierbarer Dämpfungskomponenten. Ziel war es, eine neuartige Befestigungskonsole für Elementfassaden unter Verwendung von Nickel-Polyurethan-Hybridschäumen zu konstruieren, die in der Lage ist, Explosionslasten durch plastische Verformung zu dämpfen und Lastspitzen signifikant zu reduzieren. Dies sollte ermöglichen, sowohl die Fassadenelemente und die Primärkonstruktion von Gebäuden materialeffizienter und ressourcensparender auszulegen.
Nach einer Anforderungsanalyse wurden zwei Konstruktionsvarianten entwickelt. Die Validierung erfolgte iterativ durch nicht-lineare FE-Simulationen und statische Bauteilversuche an Prototypen. Beide Konzepte erbrachten erfolgreich den Funktionsnachweis. Typ I eignet sich prinzipiell für geringe Bedrohungsstufen. Typ II erwies sich als besonders robuste Lösung, die für hohe Laststufen skalierbar ist und eine präzise Vorhersage des Verhaltens mittels Simulation erlaubt
Sachbericht zum Verwendungsnachweis
No full textIm Rahmen des Vorhabens „Internationale Mobilität und Kooperation digital“ (IMKD) unterstützte der DAAD zwischen Januar 2019 und Juni 2025 deutsche Hochschulen mit verschiedenen Förderprogrammen, das Potenzial der Digitalisierung für deren Internationalisierungsprozesse zu nutzen. Deutsche Hochschulen konnten sich im globalen Wettbewerb stärken und als weltweit attraktive akademische Institutionen und relevante Kooperationspartner präsentieren. Ihre Studierenden konnten optimal für eine digitalisierte, globalisierte Welt qualifiziert werden und ihnen wurden Bedingungen geschaffen, sich in internationalen Räumen zu bewegen und somit ihre persönliche Student Journey zu flexibilisieren und digital gestützt zu internationalisieren. Im Kontext des russischen Angriffs auf die Ukraine wurde zudem die Kapazitäten deutscher Hochschulen in digitaler Lehre genutzt, um ihre ukrainischen Partnerhochschulen bei der digitalen Aufrechterhaltung des Lehrangebots zu unterstützen.
Es wurden folgende Programme durchgeführt:
-IMKD - Internationale Mobilität und Kooperation digital
-IP Digital - Internationale Programme digital
-IVAC - International Virtual Academic Collaboration
-Ukraine digital: Studienerfolg in Krisenzeiten sichern.
Insgesamt wurden in IMKD 6 Projekte, in IP digital 19 Projekte, in IVAC 155 Projekte und in Ukraine digital 163 Projekte gefördert. Das Gesamtvorhaben wurde durch eine umfangreiche Evaluation begleitet. Die Ergebnisse wurden in einer Literaturstudie, verschiedenen thematischen Berichten sowie übersichtlichen Factsheets im Jahr 2023 wurden veröffentlicht
