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Instant messaging systems allow users to interact in real time over the Internet. Hackers and criminals often use instant messenger programs for illicit purposes and consequently the logfiles and any possible digital evidence from such programs are of forensic interest. The current research project attempts to provide an accurate and reasonable description of some issues where to find evidence and presents possible solutions to those issues.
Webserver-Log-Forensik
(2011)
Im Zug der IT-forensischen Ermittlungen nach Einbrüchen in eines der größten deutschen Internetportale wurde im Labor für IT-Sicherheit und Computer Forensik der Hochschule Offenburg ein Forschungsprojekt gestartet, das sich mit der Analyse von Schadsoftwarespuren in Logfiles beschäftigt. Ein im Zug dieser Forschungsarbeit entstandenes Programm, der „Analyzer of Death“, analysiert und interpretiert Spuren, die PHPbasierte Backdoor-Programme in den Webserver-Logfiles hinterlassen.
Im vorliegenden Bericht werden die Arbeiten und Ergebnisse der Hochschule Offenburg (HSOG) des Teilvorhabens 6 (TV6) dargestellt. Im Rahmen des TV6 des Gesamtvorhabens war die HSOG direkt in das Teilprojekt 3 – berufsbegleitender Bachelorstudiengang Informatik/IT-Sicherheit – involviert. Für dieses Teilprojekt wurden Studieninhalte entwickelt und ein empirischer Modellversuch mit Hilfe des Pilotjahrgangs durchgeführt.
Im vorliegenden Bericht werden die Arbeiten und Ergebnisse der Hochschule Offenburg (HSOG) des Teilvorhabens 3 (TV3) dargestellt. Im Rahmen dieses Teilvorhabens war die HSOG direkt in das Teilprojekt 3 – berufsbegleitender Bachelorstudiengang Informatik/IT-Sicherheit – involviert. Für dieses Teilprojekt wurden Studieninhalte entwickelt und die Pilotierung für ausgewählte Jahrgänge durchgeführt.
Autonomous driving is disrupting the automotive industry as we know it today. For this, fail-operational behavior is essential in the sense, plan, and act stages of the automation chain in order to handle safety-critical situations on its own, which currently is not reached with state-of-the-art approaches.The European ECSEL research project PRYSTINE realizes Fail-operational Urban Surround perceptION (FUSION) based on robust Radar and LiDAR sensor fusion and control functions in order to enable safe automated driving in urban and rural environments. This paper showcases some of the key exploitable results (e.g., novel Radar sensors, innovative embedded control and E/E architectures, pioneering sensor fusion approaches, AI-controlled vehicle demonstrators) achieved until its final year 3.