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Meldungen
Erfolgreiche Einreichungen auf der ACM CHI
ATHENE-Forschende präsentieren ihre Paper auf der renommierten ACM CHI Conference on Human Factors in Computing Systems, kurz CHI. CHI ist die wichtigste internationale Konferenz über die Interaktion zwischen Mensch und Computer und dient als Plattform für Forschende, Praktiker*innen und Branchenführer, um ihre neuesten Arbeiten und Ideen auszutauschen und die Zusammenarbeit und Innovation auf diesem Gebiet zu fördern.
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ATHENE Projekt zu KI gegen Hassrede im Internet: Dr. rer. nat. Thea Riebe stellt sich vor
Hassrede im Internet nimmt zu – und KI soll helfen, sie effizienter zu erkennen und zu bekämpfen. Im ATHENE-Forschungsbereich Reliable and Verifiable Information through Secure Media (REVISE) startet dazu im Juli 2026 das Projekt CYNTRA. Koordiniert wird es gemeinsam von Dr. rer nat. Thea Riebe und ihrem Kollegen Dr. rer. nat. Marc-André Kaufhold, zwei Forschende der TU Darmstadt aus der Gruppe PEASEC – Science and Technology for Peace and Security. Im Interview stellt Thea Riebe sich und ihre Forschung vor und gibt Einblicke in den Forschungsansatz und Praxisrelevanz des Projekts.
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Neues ATHENE-Projekt: Mehr Sicherheit für eingebettete Systeme in Praxis und Forschung
Seit Jahresbeginn läuft an ATHENE das neue Forschungsprojekt Advanced Reverse Engineering Techniques for Embedded and Wireless Systems – kurz ARTEWS. Bis Ende 2029 arbeiten ATHENE-Forschende daran, die Sicherheit eingebetteter Systeme systematisch prüfbar zu machen – und entwickeln dafür sich ergänzende Tools, die zum Projektende in eine praktische Toolbox integriert werden. Zielgruppe sind kleine und mittlere Unternehmen (KMU) sowie akademische Forschungsgruppen. Diesen soll die entwickelte Toolbox helfen Sicherheitsanalysen strukturiert und eigenständig durchzuführen.
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ATHENE-Forschende decken gravierende Sicherheitslücken in Smartwatch für Kinder auf
Mit Smartwatches können Kinder mit ihren Eltern telefonieren und Textnachrichten schreiben. Außerdem können Eltern über das Gerät den Standort ihres Kindes tracken. Gedacht sind diese Smartwatches für Kinder zwischen 4 und 10 Jahren, als Vorstufe zum ersten Smartphone. ATHENE-Forschende aus dem von Prof. Dr.-Ing. Matthias Hollick an der TU Darmstadt geleiteten Fachgebiet Sichere Mobile Netze (SEEMOO) haben jetzt eine Smartwatch für Kinder untersucht und herausgefunden, dass selbst grundlegende IT-Sicherheitsmechanismen nicht beachtet wurden. Doktorand Nils Rollshausen erklärt im Gespräch die Details der Analyse.
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Aus unserer Forschung: Mehr Fairness bei Gesichtserkennung
Prof. Dr.-Ing. Naser Damer entwickelt mit seinem Team in ATHENE neuartige Methoden für faire biometrische Systeme. Im Interview erklärt er, wie kontinuierliche demografische Labels anstelle diskreter Kategorien den Bias in Gesichtserkennungssystemen reduzieren und welche Rolle diese Forschung für vertrauenswürdige KI-Anwendungen spielt.
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ATHENE und IC3 etablieren transatlantische Forschungskooperation zur Cybersicherheit
Die Goethe-Universität Frankfurt hat gemeinsam mit der Initiative for CryptoCurrencies and Contracts (IC3) der Cornell Tech eine Absichtserklärung unterzeichnet, die eine umfassende Forschungskooperation im Rahmen von ATHENE begründet. Das Memorandum of Understanding schafft institutionelle Verbindungen zwischen Europas größtem Cybersicherheitsforschungszentrum und dem führenden nordamerikanischen Blockchain-Forschungskonsortium am Jacobs Technion-Cornell Institute.
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ATHENE-Paper auf der EMNLP 2025
Auf der EMNLP (Empirical Methods in Natural Language Processing) wurden in diesem Jahr mehrere Paper von ATHENE-Forschenden akzeptiert. Die EMNLP ist eine der international führenden wissenschaftlichen Konferenzen im Bereich der natürlichen Sprachverarbeitung und Künstlichen Intelligenz. Sie wird jährlich von der Association for Computational Linguistics (ACL) organisiert und bringt Forschende aus Wissenschaft und Industrie zusammen, um neueste Ergebnisse, Methoden und Anwendungen im Bereich NLP zu präsentieren. Die EMNLP gilt als eine der drei wichtigsten Konferenzen für Forschung zu empirischen Methoden im maschinellen Sprachverstehen, darunter maschinelles Lernen, Sprachgenerierung und -analyse sowie Deep-Learning-Verfahren für Textdaten.
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