#Malware Analysis

Die Analyse von Schadsoftware verbessert IT-Sicherheit, schützt die Privatsphäre und unterstützt die Abwehr von IT-Angriffen.

Projekte

Josef Ressel Zentrum für Blockchain-Technologien & Sicherheitsmanagement

Das Josef Ressel Zentrum für Blockchain-Technologien & Sicherheitsmanagement ist eine Forschungseinrichtung der Fachhochschule St. Pölten. Ziel ist es (zukunfts)sichere Blockchain-basierte Technolo...

EMRESS - Softwareschutz messbar machen

Im Projekt EMRESS (Evaluation Models for the Resilience and Stealth of Software Protections and Malware) werden Modelle entwickelt, um die Stärke von Softwareschutztechniken quantifizierbar zu machen...

Josef Ressel Zentrum für konsolidierte Erkennung gezielter Angriffe (TARGET)

Das Josef Ressel Zentrum für konsolidierte Erkennung gezielter Angriffe (TARGET) ist eine Forschungseinrichtung an der FH St. Pölten. Es erforscht neue Techniken zum Erkennen und Abwehren gezielter ...

KAVA-Time – Datenanalyse von Mensch und Maschine

Knowledge-Assisted Visual Analytics Methods for Time-Oriented Data – neue Methoden zur Erfassung von explizitem Expertenwissen und dessen Visualisierung vereinen menschliches Hintergrundwissen mit d...

upribox 2-Usable Privacy Box 2

Die Usable Privacy Box (upribox) ist eine Networkbox, die Onlinewerbung und Tracker filtert und somit die Privatsphäre der vernetzten Geräte schützt. Im Nachfolgeprojekt upribox 2 soll der erfolgre...

upribox- Usable Privacy Box

Das Projekt „Usable Privacy Box” (upribox) ist ein Werkzeug zum Schutz der Privatsphäre von Internetnutzerinnen und -nutzern, bei dem die einfache Benutzbarkeit im Vordergrund steht.

Smartphone Security

Das Forschungsprojekt beschäftigt sich mit neuen Verfahren zur biometrischen BenutzerInnenauthentifizierung und zum kryptografischen Zugriffsschutz und Malwareschutz für Smartphones, Tablets und BYO...

Publikationen

Luh, R. (2019). Advanced Threat Intelligence: Interpretation of Anomalous Behavior in Ubiquitous Kernel Processes (Dissertation). De Monfort University Leicester.
Dahnert, M., Rind, A., Aigner, W., & Kehrer, J. (2019). Looking beyond the horizon: Evaluation of four compact visualization techniques for time series in a spatial context. ArXiv:1906.07377 [Cs].
Rind, A., Wagner, M., & Aigner, W. (2019). Towards a Structural Framework for Explicit Domain Knowledge in Visual Analytics. In Proc. IEEE Workshop on Visual Analytics in Healthcare (VAHC) (pp. 33–40). https://doi.org/10.1109/VAHC47919.2019.8945032
Aigner, W. (2018, June). Media-Assisted Healthcare \& Living: Daten besser nutzbar machen mit Interaktiven Technologien. Keynote presented at the ADV e-Health Conference, Vienna.
Aigner, W. (2018, May). Visual Analytics as a Design Science Discipline. Inivited talk presented at the ICG Lab Talk, Johannes-Kepler University Linz (Austria).
Aigner, W. (2018, May). Visual Analytics as a Design Science Discipline. Inivited talk presented at the giCentre, City University London (UK).
Aigner, W. (2018, April). Visual Analytics as a Design Science Discipline. Invited talk, TU Graz (Austria).
Bernard, J., Zeppelzauer, M., Sedlmair, M., & Aigner, W. (2018). VIAL – A Unified Process for Visual-Interactive Labeling. The Visual Computer, 34(1189), 16. https://doi.org/10.1007/s00371-018-1500-3
Luh, R., Schramm, G., Wagner, M., Janicke, H., & Schrittwieser, S. (2018). SEQUIN: a grammar inference framework for analyzing malicious system behavior. Journal of Computer Virology and Hacking Techniques, 01–21. https://doi.org/10.1007/s11416-018-0318-x
Andrienko, N., Lammarsch, T., Andrienko, G., Fuchs, G., Keim, D. A., Miksch, S., & Rind, A. (2018). Viewing Visual Analytics as Model Building. Computer Graphics Forum, 37(6), 275–299. https://doi.org/10.1111/cgf.13324

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