15. Österreichischer IT-Sicherheitstag

Am 14. November 2018 fand der mittlerweile 15. Österreichische IT-Sicherheitstag in Kooperation mit der Fachhochschule Salzburg am Campus Urstein in Puch/Salzburg statt.

  • Das Risiko sitzt VOR dem Bildschirm
  • Risiken in der Cloud
  • Mobile e-ID – Sicheres Identitätsmanagement im mobilen Zeitalter
  • Sicherheitsaspekte im Hinblick auf IoT
  • Ausgewählte Fragen zur DSGVO und dem DSG
  • Die Haftung des Datenschutzbeauftragten
  • Angriffsszenarien für „Pl4yB00k_101“
  • Car Hacking – Angriffsziel Auto

Es gab 120 zufriedene TeilnehmerInnen, die sich schon auf den nächsten Sicherheitstag im Herbst 2019 bei der Messe Klagenfurt freuen!

Stellenausschreibung: Universitätsassistentin/Universitätsassistent

Die Forschungsgruppe Wirtschaftsinformatik ist auf der Suche nach

einer Universitätsassistentin / einem Universitätsassistenten!

Der Aufgabenbereich umfasst:

  • Mitwirkung an Forschungs- und Lehrarbeiten der Arbeitsgruppe Wirtschaftsinformatik
  • Selbständiges wissenschaftliches Arbeiten mit dem Ziel einer Promotion innerhalb der Vertragslaufzeit
  • Engagierte Mitarbeit an administrativen und organisatorischen Aufgaben des Instituts
  • Mitwirkung an Aktivitäten der Öffentlichkeitsarbeit des Instituts bzw. der Fakultät Weiterlesen

Job Announcement: PreDoc Scientist (f/m)

The Department of Applied Informatics (Research Group Adaptive and Networked Production Systems) invites applications for the position of an

PreDoc Scientist (f/m) (in German: Universitätsassistent/in)

The tasks and responsibilities of the position include:

  • Participation in research and teaching activities of the Research Group Adaptive and Networked Production Systems
  • Independent research with the goal of Doctoral Promotion within the period of appointment
  • Dedicated collaboration in administrative and organizational tasks of the department
  • Project collaboration with academic and industrial partners of the research group
  • Participation in public relations activities of the department and faculty

Required Qualifications:

  • Completed Master’s or Diploma studies with substantial focus on Informatics (e.g., in Informatics, Business Information Systems, Information Management or Data Science) at a domestic or foreign higher education institution
  • Fluency in spoken and written English

Additional Desired Qualifications:

  •  Basic knowledge and practical experience in one or more of the following areas:

Declarative Problem Solving

Knowledge Representation and Reasoning

Combinatorial Search and Optimization

Constraints and Preferences

Computational Complexity

Planning and SchedulingData Mining and Machine Learning

Algorithms and Implementation

  • Good academic performance
  • First scientific publication(s) (in addition to the Master’s or Diploma thesis)
  • International and practical experience specific to the position
  • Social and communicative competences
  • Teaching experience and didactic competence

Applications with the customary documents are to be submitted until 12 December 2018
indicating reference code 709/18 to Alpen-Adria-Universität Klagenfurt, Dekanatekanzlei /
Recruiting, exclusively via the online application form at www.aau.at/obf.

Download : Univ.-AssistentIn_AINF

 

 

Ausschreibung: INSTITUTSTECHNIKER/IN

Wir suchen

eine Institutstechnikerin/einen Insitutstechniker!

Der Aufgabenbereich umfasst:

  • Technische Betreuung und Aufrechterhaltung des Betriebs der Arbeitsplatz- und Ausbildungsrechner/Geräte, Peripherie, Netzwerke sowie System- und Anwendungssoftware des Instituts für Angewandte Informatik
  • Technische Betreuung der speziellen, für Lehre und Forschung des Instituts für Angewandte Informatik benötigten DV-Geräte, Systeme, Netzwerke und Software
  • Programmieraufgaben, die die Lehrtätigkeit und Forschungsprojekte des Instituts unterstützen oder für die Erfüllung der o. g. Aufgaben erforderlich sind

Bewerbungen sind mit den üblichen Unterlagen bis spätestens 28. November 2018 unter der Kennung 655/18 an die Alpen-Adria-Universität Klagenfurt, Dekanatekanzlei/Recruiting, ausschließlich über das Online-Bewerbungsformular unter www.aau.at/obf zu richten.

Voraussichtlicher Beginn ist ehestmöglich.

Die detailierte Ausschreibung finden Sie hier!

Tutorinnen und Tutoren gesucht!

Tutorinnen und Tutoren gesucht!

Das „Labor Systemsicherheit“ sucht für das Studienjahr 2018/2019 eine Tutorin bzw. einen Tutor.

Voraussetzungen:

+ Labor absolviert

+ Keine Angst vor JavaCard (und den Problemen der Studierenden)

+ Englischkenntnisse

Aufgaben:

+ Hilfestellung bei den Programmieraufgaben (insbesondere bei der JavCard- und Smartphone-Übung)

Bei Interesse schicken Sie Ihre Bewerbung bitte an Herrn Peter Schartner .

Studienassistentin gesucht !!!!

Die Forschungsgruppe Systemsicherheit sucht für das Studienjahr 18/19 eine Studienassistentin !!!!!

Aufgaben: Pflege der LV- und Webseiten, Re-Design von go2algo, Austesten von Laborübungen.

Voraussetzungen: Java-Programmierung und Lernbereitschaft

 

Bewerbungen an Peter Schartner erbeten.

Auf Fehlersuche in Excel

Es ist eine Situation, die viele kennen: Ein umfangreicheres Excel-Dokument mit vielen Arbeitsblättern, Spalten und Zeilen – und am Ende kommt und kommt nicht das richtige Ergebnis heraus. Die Fehlersuche kann bei vielen Formeln und Verknüpfungen kompliziert werden. Patrick Koch arbeitet in dem FWF-geförderten Projekt „Debugging of spreadsheet programs (DEOS)“ daran, die Suche nach den Fehlern zu vereinfachen. Für eine Publikation dazu wurde er kürzlich mit dem „ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award“ ausgezeichnet.

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Thema für Masterarbeit Informationsmanagement

Folgendes Thema wird am Institut für Angewandte Informatik angeboten:

„Analyse und Entwurf einer Informations- und Kommunikationsplattform auf Basis von Confluence

Web-basierte Werkzeuge zur Informationssammlung, zum Informationsaustausch und zur Kommunikation sind heutzutage Standard in vielen Organisationen. Typische Beispiele sind Wissensmanagementsysteme, unternehmensinterne Wikis, Diskussionsforen oder einfach Dateiaustauschsysteme.

Gerade kleinere Unternehmen stehen hier oft vor der Problematik, dass kommerzielle Lösungen einen für den geplanten Einsatzzweck zu umfassenden Funktionsumfang besitzen, gleichzeitig aber nur mit größerem Aufwand an die organisatorischen Bedürfnisse angepasst werden können.

Im Rahmen der ausgeschriebenen Masterarbeit soll das System „Confluence“ der Firma Atlassian hinsichtlich der Einsatzbarkeit und Anwendbarkeit für ein Startup-Unternehmen im Bereich der politischen und wirtschaftlichen Strategieentwicklung und –kommunikation untersucht werden. Erwartetes Ergebnis der Masterarbeit ist eine Studie über Einsatzmöglichkeiten, Einschränkungen und Alternativen zur genannten Softwarelösung.

Das Thema eignet sich für Studierende des Informationsmanagements. Alternativ kann das Thema auch im Rahmen einer „Praxis“ (Abschnitt 6.1) bearbeitet werden.

Für weitere Informationen wenden Sie sich bitte an Herrn Prof. Dietmar Jannach , Forschungsgruppe Wirtschaftsinformatik/Information Systems.

Masterarbeit Detection of alpine activities using Smartphones

Student: Christoph Lagger

Betreuer: Peter Schartner

Unfälle im alpinen Gelände, sei es im Sommer bei Wanderungen oder im Winter beim Ski-Touren gehen, passieren unglücklicherweise täglich. Neben der bekannten und standardisierten Sicherheitsausrüstung (z.B. Lawinen Pieps) trägt auch jeder ein Smartphone mit sich welches mit mehreren Sensoren (wie z.B. Beschleunigungssensor und Gyroscope) ausgestattet ist. Zeit spielt bei Unfällen immer eine kritische Rolle, daher könnte eine genaue und wichtige Erkennung dieser Ereignisse (in Form einer mobilen Applikation) die Rettungskette automatisch in Gang setzen und bei Rettungseinsätzen unterstützen. In dieser Arbeit verwenden wir Machine Learning um Bewegungsprofile oder Aktivitäten wie zB. Aufwärts/Abwärts gehen, Abwärts Ski-Fahren, Pause oder im schlimmsten Fall eine Notfall Situation zu erkennen. Ein großes Datenset von Bewegungsprofilen (7 days, 19 hours, 21 minutes and 22 seconds) von allen verfügbaren Smartphone Sensoren wurde während den Aktivitäten im alpinen Geländer aufgenommen. Die Bewegungsprofile wurden analysiert und ein umfangreiches Trainings Datenset erstellt. Das Ziel war es die beste Kombination von Sensoren, Algorithmen, Features und Sliding Window Parametern zu finden um eine genaue Erkennung zu erreichen. Dazu wurde ein Framework entwickelt um automatisiert eine Vielzahl an Experimenten durchführen und mittels 10-Fold Cross Validation vergleichen zu können. Weiters kann man die Bewegungsdaten sowie die Ergebnisse der Simulationen visualisieren. Die Ergebnisse der Experimente sowie die der Simulationen zeigten das der Random Forest Algorithmus mit den Gyroscope und Magnetometer Daten in Kombination mit einem 4-Sekunden Sliding Window und einer Überlappung von 20% unter der Verwendung der Features Root Mean Square, Mean, Signal Vector Magnitude, Energy, Variance, und Standard Deviation einen vielversprechenden F-Measure von 0.975 aufweist.

Abbildung 1: Schlüsselaktivitäten und die zugehörige Simulation unter Verwendung der vielversprechendsten Algorithmen, Sensoren, Features und Sliding Window Parametern. (Blau=Pause, Grün=Bewegung OK, Rot=Unfall)

Leseempfehlung: Fortschritte in der News Recommendation

Wichtige Nachrichtenseiten wie Google News oder Yahoo! News sowie Social Media Seiten wie Facebook oder Twitter bieten ihren Nutzern personalisierte Empfehlungen. Diese Empfehlungen sind auf die individuellen Lesevorlieben der Benutzer zugeschnitten und basieren auf fortgeschrittenen maschinellen Lerntechniken. Forscher der AAU Klagenfurt, der TU Dortmund und der Universität Antwerpen haben kürzlich eine Überblicksarbeit zu Nachrichtenempfehlungssystemen veröffentlicht und ein Software-Framework zum Benchmarking solcher Algorithmen in einem realistischen Umfeld entwickelt.