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Differentially Private Prototype Learning (DPPL): Mit Prototypen Datenschutz und Privatsphäre im Machine Learning ermöglichen
Wie kann maschinelles Lernen die Privatsphäre wahren, ohne die Fairness zu beeinträchtigen? Die prototypbasierte Methode Differentially Private Prototype Learning ermöglicht, strenge Datenschutzvorgaben einzuhalten und gleichzeitig die Genauigkeit bei der Abbildung von unterrepräsentierten Gruppen zu verbessern. Durch die Berücksichtigung von Verzerrungen gewährleistet dieser Ansatz eine ethische und integrative KI-Entwicklung ohne Leistungseinbußen.
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Fehlerangriffe auf die ECC-Signaturprüfung
Kevin Schneider
20. August 2026
Digitale Signaturen schützen Firmware-Images in eingebetteten Systemen und stellen beim Secure Boot sicher, dass nur authentische Software gestartet wird. Aufgrund ihrer hohen Leistung und ihres geringen Speicherbedarfs kommt dabei häufig Kryptografie mit elliptischen Kurven (ECC) zum Einsatz.
Die begrenzten Ressourcen und die physische Zugänglichkeit machen diese Geräte zu bevorzugten Zielen für Fehlerangriffe. Bisherige Arbeiten betrachteten vor allem Fehler während der Signaturerzeugung. Dieser Beitrag untersucht erstmals systematisch, wie sich Fehlerangriffe auf die Signaturverifizierung auswirken, wenn Angreifer gezielt präparierte Signaturen einsetzen.
Wie sicher ist Europas Bahn? Eine systematische Cybersecurity-Risikoanalyse des European Rail Traffic Management Systems (ERTMS)
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Das European Rail Traffic Management System (ERTMS) soll Europas Bahnen interoperabel und sicher machen. Das seit 2002 verpflichtende System vereint standardisierte Signalisierung, Funkkommunikation und Zugsteuerung – doch wie gut ist es gegen Cyberangriffe geschützt? Mit MoRA, unserem modularen Risikobewertungsansatz, modellieren wir das ERTMS systematisch und bewerten Cybersicherheitsrisiken. Wir vergleichen aktuelle und zukünftige Konfigurationen, um jene Assets mit der größten Angriffsfläche zu identifizieren. Unsere Skizze des gesamten Systems, von GSM-R, Balisen, FRMCS, ETCS Levels, ATO bis zur Schlüsselverwaltung, liefert eine kompakte Vorschau auf Risikoprofile sowie Angriffsbaumszenarien und zeigt auf, welche praxisnahe Gegenmaßnahmen die Cybersecurity deutlich verbessern.
Codyze: Automatisierte Analyse von Cybersicherheitsanforderungen im Software-Code
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1. Juli 2026
Unser Code-Analyse-Tool Codyze setzt regulatorische Anforderungen wie CRA in überprüfbare Regeln um und bewertet automatisch deren Einhaltung.