Die Fachhochschule ist aktiv auf der Suche nach interessanten Projekten für potentielle Studierende. Durch die enge Zusammenarbeit mit den Projektpartnerinnen und -partnern ist den Studierenden eine Mitarbeit an Forschungsprojekten möglich. Weiters können Studierende ein vorhandenes/geplantes Forschungsprojekt eines Unternehmens bei der Bewerbung auch aktiv angeben.
Durch die enge Zusammenarbeit mit den Forschungspartnerinnen und -partnern und die stetige Abstimmung der MentorInnen und den Studierenden besteht ein ideales Betreuungsverhältnis. Wir haben zur Orientierung einige mögliche Forschungsprojekte zusammengefasst:
Software Security
Systemsicherheit bezieht sich auf den Schutz des Systems vor unbefugtem Zugriff und Änderungen sowie vor zufälligen Schäden. In automatisierten Systemen umfasst die Sicherheit den Schutz aller Teile des Computersystems, einschließlich Daten, Software und Hardware.
Im Bereich Software Security erforschen Sie, wie die Netzwerk- und Applikationssicherheit gegenüber Angreifern sichergestellt wird, unterstützen Sie unsere Experten bei Penetration Tests, analysieren die Schwachstellen und evaluieren neueste Technologien.
Projektbeispiele
- Quantitative Vorhersagemodelle für die Stärke des Schutzes gegenüber verschiedenen Analysestrategien
- Dynamische Analyse von Binaries in Hinblick auf Software-Obfuscation
- Nutzung von Obfuscation zum Schutz von Know-how
- Neue Techniken zur Erkennung und Abwehr gezielter Angriffe auf IT-Systeme
- Innovative Verfahren zur Erkennung von Schwachstellen und Analyse von Schadsoftware
- Trusted Computing Umgebungen
Privacy & Cryptography
Privacy Enhancing Techniques (PETs), Blockchain, Kryptowährungen, Privacy Aware Machine Learning (PAML) und Smart Contracts sind nur einige Themen, welche in diesen Projekten behandelt werden. Erforschen und entwickeln Sie Konzepte, um vertrauenswürdige und zukunftssichere Informations- und Kommunikationstechnologien zu gewährleisten.
Projektbeispiele
- Quantenkryptografie Verfahren zur Erzeugung und Verteilung von kryptografischen Schlüsseln
- Kryptografischer Schlüsselaustausch aus Funkeigenschaften
- Verteiltes maschinelles Lernen unter Wahrung der Privatsphäre
- Auswirkungen von Anonymisierungsverfahren auf reale Datenanalysen (reale Use-Cases Echtdaten) Privacy by Design in Echtumgebungen
Internet of Things
Die Digitalisierung und das Internet der Dinge (IoT) haben große Auswirkungen auf unsere Lebens- und Arbeitswelt. In diesem Bereich werden Technologien erforscht und entwickelt, die zur Optimierung der Prozesse, Produkte und Anlagen eingesetzt werden können.
Projektbeispiele
- Erforschung von Methoden der Auswertung großer Datenmengen
- Usable Security für IoT
- Entwicklung von Leitlinien, Methoden und Werkzeuge für sichere IoT-basierte Anwendungen in den Bereichen automatisiertes Fahren und Industrie 4.0
Industrie 4.0
Industrie 4.0 bezeichnet die Einführung von cyber-physischen Systemen und die Vernetzung von Maschinen und Abläufen in der Industrie mithilfe der Internet-Technologien. Weiters zählen Virtualisierung und das Internet der Dinge zu den Grundprinzipien der Industrie 4.0. In diesem Themenbereich projektieren Sie unter anderem digitale Produkt-Gedächtnisse, welche den gesamten Produktlebenszyklus abdecken.
Projektbeispiele
- Einsatz von KI-Methoden zur Verbesserung der Produktionsplanung für Industrie 4.0
- Einführung eines sicheren Entwicklungszyklus für cyber-physische Produktionssysteme
Industrial Security
Der Bereich Industrial Security beschäftigt sich mit der Cyber-Sicherheit von Industrieanlagen. Durch die zunehmende Vernetzung und Automatisierung ergibt sich eine große Zahl neuer möglicher Angriffspunkte. Das betrifft die Bereiche Stückgut-Produktion genauso wie Fließgut-Produktion. Ein wesentlicher Aspekt dabei ist die laufende Überwachung des operativen Betriebs zur rechtzeitigen Erkennung von Anomalien im Netzwerkverkehr. Methoden des maschinellen Lernens spielen dabei eine zentrale Rolle.
Projektbeispiele
- Erkennung und Abwehr von Cyberangriffen auf digitalisierte Verteilungsnetze der Stromversorgung
- Sicherheit von Umspannwerken
- Security of Cyber-Physical Systems
Machine Learning & Artificial Intelligence
Das Ziel maschinellen Lernens und künstlicher Intelligenz ist es, durch den Einsatz von automatisierten Datenverarbeitungsmethoden nützliche Informationen aus großen Mengen komplexer Daten zu gewinnen.
Projektbeispiel
- Analyse und Auswertung von Langzeit EEGs von Epilepsiepatienten
- Entwicklung fortschrittlicher Analysemethoden zur Abbildung, Klassifizierung und Ähnlichkeitserkennung in Gangmustern, um neuartige, datengesteuerte Zugänge zu 3D-Gangdatenbanken zu ermöglichen
- Entwicklung innovativer intelligenter Systeme für die Diagnostik und Bewertung therapeutischer Prozesse basierend auf 3D Daten zur Bewegungserfassung
- Entwicklung eines automatischen Bildkennzeichnungsverfahrens mittels neuraler Netze
Information Visualisation & Visual Analytics
Zahlreiche Anwendungsbereiche sind verstärkt mit wachsenden Datenmengen konfrontiert, was deren Verständlichkeit und Analyse zunehmend erschwert. Um dieser Herausforderung zu begegnen, beschäftigt sich Informationsvisualisierung mit der Transformation von Daten in visuelle Repräsentationen, um komplexe Informationsstrukturen für Menschen verständlicher aufzubereiten, neue Erkenntnisse zu ermöglichen und neues Wissen zu generieren.
Visual Analytics stellt sich dieser Herausforderung, indem es die hervorragenden visuellen und kognitiven Fähigkeiten des Menschen mit den Stärken der automatisierten Datenanalyse von Computern verbindet.
Projektbeispiele
- Unterstützung der Untersuchung komplexer und heterogener Datensätze im Datenjournalismus (DDJ)
- Visuelle Analyse großer und heterogener wissenschaftlicher Workflows für die analytische Datenherkunft
- Wissensgestützte Visual Analytics Methoden für zeitorientierte Daten
- Verbesserung der Situationseinschätzung der Flugsicherung durch interaktive visuelle Schnittstellen
Computer Vision
Die Forschung zum Thema Computer Vision beschäftigt sich vorwiegend damit, Informationen aus Bild- und Videodateien zu gewinnen sowie die visuellen Fähigkeiten des Menschen zu automatisieren. Zur Datenverarbeitung werden hauptsächlich automatische Analysemethoden aus den Bereichen des maschinellen Lernens, der künstlichen Intelligenz, der Datenwissenschaft und der Statistik eingesetzt.
Projektbeispiele
- Entwicklung von Methoden zur Schätzung des Immobilienwertes mittels automatischer Analyse von Satellitendaten
- Vollautomatische Analyse von Satellitenbildern zur Ermittlung einer pixelgenauen Segmentierung von Gebäudedächern
- Automatisierte Bildanalyse von Gebäudefotos zur Ermittlung von Baujahr und architektonischem Stil
Operations Research
Obwohl wir zwar täglich unzählige Entscheidungen treffen, stellen schwierige Geschäftsentscheidungen Managern jedoch täglich vor neue Herausforderungen. Im Operations Research werden analytische Methoden wie Simulation, exakte Optimierungsalgorithmen, metaheuristische und hybride Methoden angewandt, um Menschen und Organisationen bei der Entscheidungsfindung zu unterstützen.
Projektbeispiel
- Entwicklung und Überprüfung neuer mathematischer Modelle unter Berücksichtigung von Ungewissheiten im Projektmanagement
- Erstellung von Simulationsmodellen zur Verbesserung der Produktionsplanung und des Supply-Chain-Managements
- Visualisierung des systematischen Bestellverhaltens in der Lieferkette und Verbesserung des aktuellen Prognoseprozesses
Ausgewählte Projektpartner
Forschung im Department Information & Security
Die Forschung im Bereich IT und Digitalisierung nimmt an der FH St. Pölten einen großen Stellenwert ein. Insbesondere in den Bereichen Cyber Security & IT Security sowie Data Analytics & Visual Computing genießt die FH St. Pölten national und international einen ausgezeichneten Ruf.
Zu den Forschungseinrichtungen
1 Vorbehaltlich der Akkreditierung durch die AQ Austria; ehemals: Applied Research and Innovation in Computer Science
