CAST-Förderpreis IT-Sicherheit 2019

28.11.2019, 10:00 – 17:00

28.11.2019 10:00-17:00

Location: Rheinstraße 75, Fraunhofer SIT, Darmstadt

Organizer: CAST e.V.


Abstract
Auch in diesem Jahr verleiht CAST e.V. den Förderpreis IT-Sicherheit an Autorinnen und Autoren herausragender Abschluss- und Studienarbeiten auf dem Gebiet der IT-Sicherheit. Gefragt sind innovative Ideen, interessante Ergebnisse, neue Sichtweisen und Wege, die aktuelle und relevante Themen der IT-Sicherheit adressieren. Der Förderpreis wird in den folgende Kategorien vergeben:

  • Kategorie 1: Master- und Diplomarbeiten (Universitäten, Hochschulen und Berufsakademien)
  • Kategorie 2: Bachelor- und Studienarbeiten (Universitäten, Hochschulen und Berufsakademien)

Seit Jahren unterstützen wir mit unserer Arbeit den IT-Sicherheits-Nachwuchs in Deutschland. Die Finalisten stellen in Rahmen dieses Workshops ihre Ergebnisse vor. Eine renommierte Jury aus Vertretern der Industrie und der Forschung wird im Anschluss die Preisträger ermitteln.

Der CAST-Förderpreis IT-Sicherheit 2019 wird freundlicherweise unterstützt durch die Horst Görtz Stiftung und die KPMG AG (Cybersecurity).

Die Kandidatin und Kandidaten und Vorträge im Einzelnen:

  • Ugurcan Albayrak, Hochschule Darmstadt „Performing and Countering Man-in-the-Middle Attacks on Network Printers“
  • Daniel Below, TU München “Virt.SC: Combining Self-Checksumming with Virtualization Obfuscation“
  • Lucas Buschlinger, TU Darmstadt „Secure and Reliable Firmware Updates as Value Added Service in Plug-and-Charge“
  • Vincent Quentin Ulitzsch, TU Berlin “A Large-Scale Fuzz-Testing Framework“
  • Viola Boller, TU Darmstadt „Investigating the Use of Deeply Calculated Flows and Dynamic Routed Network Capsules in Face Presentation Attack Detection“
  • Fadi Boutros, TU Darmstadt “Reducing Ethnic Bias of Face Recognition by Ethnic Augmentation“
  • Fabian Ising, FH Münster „Analyzing Oracle Attacks Against E-Mail End-to-End Encryption“
  • Benjamin Keller, FU Berlin “Local Differential Privacy in Practice: Feasibility and Choice of Epsilon“
  • Felix Ortmann, Universität Hamburg „Temporal and Spatial Alert Correlation for the Detection of Advanced Persistent Threats“
  • Oleg Schell, Karlsruhe Institute of Technology “Machine Learning Based Intrusion Detection for Automotive Controller Area Network"



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