NEUESTE START-UPS
AnoDetect
Security für Data-Science Anwendungen
Technologie
Daten spielen für Unternehmen eine immer wichtigere Rolle. Mit zunehmender Verfügbarkeit immer größerer Datenmengen und immer mächtigerer Auswertungs- und Vorhersageverfahren werden kritische Entscheidungen immer häufiger datenbasiert getroffen, oft sogar vollautomatisiert. Aufgrund ihrer zentralen Bedeutung sind Datenströme, Datenspeicher und Programme, die diese Daten beispielsweise unter Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) nutzen und analysieren, lohnende Ziele für Angreifer. Neben klassischen Attacken, die nur den Zugriff auf geheime Daten zum Ziel haben, gibt es mittlerweile auch Angriffe auf datengetriebene Verfahren bei denen Analysen und KI-Ergebnisse manipuliert werden. Solche Angriffe sind kaum zu erkennen, da die betroffenen Systeme sich in vielerlei Hinsicht scheinbar normal verhalten. In Wirklichkeit kommt es jedoch zu vom Angreifer verursachten Abweichungen. AnoDetect ist eine Lösung, um solche Angriffe rechtzeitig zu erkennen und zu unterbinden.
Wissenschaftliche Grundlage
AnoDetect setzt modernste Methoden der KI-basierten Anomaliedetektion ein, die sowohl vor Angriffen zwecks Datenzugriff schützen als auch Manipulationen in Programmcodes oder in KI-Systemen erkennen, ohne einer Störung der zu überwachenden Anwendung.
Leitung
- Tobias Faber
- Andreas Hildebrandt
- André Rinau
Bitahoy
IoT & Smart Home Sicherheit
Technologie
Das Problem der angreifbaren Internet-of-Things (IoT)-Geräte entwickelt sich zunehmend zu einer ernsthaften Bedrohung, die in massiven DDoS-Angriffen und einer noch größeren Bedrohung für die Privatsphäre persönlicher Daten gipfelt. Bitahoy löst dieses Problem durch die Entwicklung eines Geräts, das mit dem Heimnetzwerk verbunden ist und jeden Netzwerkverkehr analysiert. Ziel ist es, eine automatische Lösung zur Erkennung von Angriffen auf IoT-Geräte bereitzustellen und so die Sicherheit und Privatsphäre der Benutzer zu verbessern.
Wissenschaftliche Grundlage
Der Bitahoy Watchdog ist ein dezentrales System, das IoT-Geräte vor bösartigen Angriffen und Datenexfiltration schützen kann. Mit Implementierung des Endgerätes im Netzwerk des Benutzers, ist es in der Lage, den Netzwerkverkehr aller angeschlossenen IoT-Geräte ohne jegliche Konfiguration abzufangen, zu analysieren und zu filtern. Das System klassifiziert die Geräte und beurteilt ihr Echtzeitverhalten durch maschinelles Lernen auf der Grundlage der zuvor beobachteten gutartigen Aktivität. Die Gründer von Bitahoy sind Absolventen des Masterstudiengangs "Entrepreneurial Cybersecurity" an der Universität des Saarlandes.
Leitung
- Marius Bleif
- Alexander Fink
- Roman Tabachnikov
Webseite
ChainifyDB
Vertraunswürdige Datenverwaltungsumgebungen
Technologie
chainifyDB setzt fundierte wissenschaftliche Erkenntnisse in marktfähige, nutzerorientierte Softwarelösungen um. Diese helfen Unternehmen transparente und zweifelsfrei nachvollziehbare Transaktionen mit unterschiedlichen Handelspartnern durchzuführen, Konfliktpotenziale zu senken und dadurch Ressourcen zu schonen. Dafür nutzt chainifyDB private Blockchain-Technologie, indem bereits vorhandene Datenbank-Infrastrukturen mit Sicherheitsfunktionen erweitert werden. chainifyDBs cloudbasierte Softwarelösung verbindet sich nahtlos mit den verbreitetsten Datenbank - Managementsystemen, wodurch die Einstiegshürde für sichere digitale Transaktionen drastisch sinkt. ermöglicht vertrauenswürdige Transaktionen zwischen Organisationen, die einander nicht vollständig vertrauen, wie z.B. voneinander abhängige Unternehmen in Produktions- und Lieferketten. Das Hauptaugenmerk von ChainifyDB liegt auf der einfachen, nahtlosen und transparenten Integration von Blockchain-Funktionalitäten in bestehende IKT-Systeme. Ziel ist die Entwicklung und Implementierung eines vollwertigen Blockchain-Ökosystems als Alternative zu Hyperledger Fabric, das eine bessere Leistung in Bezug auf Sicherheit und Benutzerfreundlichkeit bietet.
Wissenschaftliche Grundlage
Das an der Universität des Saarlandes ansässige Start-up entstand 2020 aus einer Forschungsarbeit der Big Data Analytics Group. Zwei der Gründer, Dr. Felix Martin Schuhknecht und Dr. Ankur Sharma, haben an der Universität des Saarlandes am Fachbereich Informatik promoviert. Dabei gehörten zu den Forschungsgebieten von Dr. Schuhknecht Blockchain-Technologien, Transaktionsverarbeitung, Indizierung und Datenmanagement während sich Dr. Scharma auf Verwaltung von Hauptspeicherdaten und die Transaktionsverarbeitung in HTAP-Systemen und in privaten Blockchainsystemen fokussierte. Der dritte Gründer ist Prof. Dr. Jens Dittrich. Er ist Professor für Informatik im Bereich Datenbanken, Datenmanagement und Big Data an der Universität des Saarlandes.
Leitung
- Dr. Felix Martin Schuhknecht
- Dr. Ankur Sharma
- Prof. Dr Jens Dittrich
Webseite
Codeshield
Sicherheit von Open-Source Software
Technologie
Codeshield hat ein Sicherheitstool für integrierte Entwicklungsumgebungen entwickelt, mit dem die gesamte Software-Lieferkette nahezu in Echtzeit und mit hoher Präzision analysiert werden kann. Mit Hilfe von statischer Codeanalyse, Datenflussanalyse und Fingerprinting können Schwachstellen sowohl im eigenen Code als auch in integrierten Bibliotheken von Drittanbietern erkannt und behoben werden.
Wissenschaftliche Grundlage
Dr. Johannes Späth hat im Rahmen seiner ausgezeichneten Dissertation neue und effiziente Algorithmen zur statischen Codeanalyse entwickelt und zu diesem Thema zahlreiche Beiträge auf internationalen Konferenzen publiziert. Manuel Benz hat sowohl Informatik als auch IT-Sicherheit studiert und arbeitet seit 2016 an der Universität Paderborn an der Kombination von statischer und dynamischer Analyse. Andreas Dann hat einen Master-Abschluss in Informatik mit Nebenfach Wirtschaftswissenschaften und forscht seit 2016 an der Universität Paderborn im Bereich der statischen Codeanalyse im Fachgebiet IT-Sicherheit.
Leitung
- Dr. Johannes Späth
- Manuel Benz
- Andreas Dann
Webseite
Foldio
Digitale Bildung
Technologie
Kinder sind von digitalen Systemen umgeben und nutzen diese mehr als je zuvor. Viele von ihnen sind sich jedoch nicht bewusst, was in all diesen Tablets und Computern tatsächlich vor sich geht und welche Risiken bei der Nutzung digitaler Geräte entstehen.Und wie man diesen Risiken durch die richtigen Verhaltensregeln im Internet, von der Wahl des richtigen Passworts über den Umgang mit Cyber Mobbing bis hin zur Vermeidung der Weitergabe sensibler Informationen an andere vorbeugen kann. Foldio hat sich deshalb zum Ziel gesetzt, Kinder frühzeitig auf die digitale Welt vorzubereiten, indem es ihnen auf spielerische Weise die Grundlagen der Informatik und Cybersicherheit vermittelt. Um dieses Ziel zu erreichen, entwickelt Foldio papierbasierte Lernspielzeuge, welche mit einer Spiele-App ergänzt werden.
Wissenschaftliche Grundlage
Nach dem Release einer ersten Produktversion, dem Foldio Starterset, einem programmierbaren Papierroboter mit dem Kinder die Grundlagen der Funktionsweise von Computern erlernen, entwickelt Foldio derzeit ein hybrides Point-and-Click Adventure-Spiel, das Kindern die Grundlagen der Cybersicherheit beibringen soll. CISPA Incubator unterstützt Foldio fachlich bei der Entwicklung des Lernkonzepts bis hin zum ersten Spielprototypen.
Leitung
- Amir Baradaran
- Michael Kellermann
Webseite
J.A.R.V.I.S.
Zuverlässige Heimautomatisierung
Technologie
Der Einsatz digitaler Steuerungen in intelligenten Gebäuden ermöglicht es Nutzern in Zukunft komfortabler, effizienter und ökonomischer zu leben und zu arbeiten. Dazu ist es jedoch notwendig, dass die von der Technik übernommenen Aufgaben verlässlich sind und den Wünschen der Anwender entsprechend umgesetzt werden. Projekt J.A.R.V.I.S. entwickelt zu diesem Ziel eine neuartige Nutzerschnittstelle, die korrektes und sicheres Verhalten für alle Anwender jederzeit garantiert. Mögliche Fehler bei der Konfiguration werden dadurch direkt erkannt und potentielle Risiken somit frühstmöglich ausgeschlossen.
Wissenschaftliche Grundlage
Die im Projekt eingesetzte Technologie basiert auf aktuellen Forschungsergebnissen zur formalen Analyse von reaktiven Systemen, welche sich durch die kontinuierliche Interaktion mit einer unvorhersehbaren Umgebung auszeichnen. Jedes intelligente Gebäude beschreibt ein reaktives System. Mithilfe formaler Methoden ist es möglich automatisierte Steuerungen bereits vor deren Einsatz auf korrektes Verhalten unter allen möglichen Umgebungsbedingungen hin zu überprüfen. Dies betrifft sowohl die korrekte Ausführung aller benötigen Aktionen, vor allem in sicherheitskritischen Situationen, als auch den geschützten Umgang mit den erhobenen personenbezogenen Daten.
Leitung
- Felix Klein
- Marvin Stenger
- Maximilian Wolf
QuantPi
Sicherheit und Erklärbarkeit von KI
Technologie
QuantPi verbindet Spitzenforschung aus der Mathematik mit Maschinellem Lernen. Kern ist die Analyse komplexer Netzwerke mit dem Ziel der Leistungssteigerung, Erklärbarkeit und Sicherheit von Künstlicher Intelligenz.
Wissenschaftliche Grundlage
Das Gründerteam hat einen fundierten Forschungshintergrund. Dr. Antoine Gautiers bisherige Arbeit legt dabei den Grundstein für QuantPi. Er verfügt über einen Masterabschluss in angewandter Mathematik der EPFL und promovierte in angewandter Mathematik unter der Leitung von Prof. Matthias Hein in der Forschungsgruppe "Maschinelles Lernen" an der Universität des Saarlandes.
Leitung
- Dr. Antoine Gautier
- Philipp Adamidis
- Artur Suleymanov
Webseite
Vipfy
Sicherer SaaS Marktplatz
Technologie
Companies typically use a variety of different (cloud) services in different functional areas. The administration of all these services is time-consuming, an organizational challenge and a major security risk. Therefore, VIPFY is developing a platform combining cloud services, simplifying management and providing protection against potential attackers.
Wissenschaftliche Grundlage
Vipfy developed an algorithm that can verify the users of a platform based on mouse movements. This algorithm is used to prevent external attackers from their knowledge of identification methods and data (e.g. user name and password) to be able to fend them off. This is done by analyzing the behavior of the attacker and matching an encrypted model of the right user.
Leitung
- Markus Müller
- Nils Vossebein
- Jannis Froese
- Pascal Clanget
Webseite
