Die Digitalisierung der Kommunikation und der Steuerung von Produktion und Dienstleistungen durch Informationstechnologien hat wesentlich zur globalisierten Vernetzung von Wirtschaft, Gesellschaft und Kultur beigetragen. Auf der positiven Seite stehen dabei hohe Effizienzgewinne, Vereinheitlichung von Normen und Erwartungen an Wirtschaft und Politik, Komfortverbesserungen und neue Zugänge für soziale und kulturelle Begegnungen. Auf der negativen Seite stehen hohe Verwundbarkeit, die Gefährdung der Privatsphäre, Verlust und Manipulation privater und geschäftlicher Daten.

IT-Sicherheit ist ein umfassendes und weites Feld. Es besteht aus einer technischen und einer nicht zu unterschätzenden personellen Komponente: Heutzutage werden persönliche Daten zwar gesetzlich streng geschützt, andererseits werden sie aber häufig freiwillig an alle möglichen Stellen weitergegeben. Klaus Ahlborn beschäftigt sich in seinem Vortrag mit der Aufgabe dieses Spannungsfeld aus technischen Möglichkeiten, mangelnder Awareness und der Breite des Themas in einem übergreifenden Sicherheitskonzept zu berücksichtigen. Zwei Slogans kennzeichnen die Herangehensweise: „Fangen Sie klein an!“ und „Lassen Sie nicht nach!“

Im Vortrag von Professor Konrad Rieck wird auf die Risiken eingegangen, denen jeder Einzelne tagtäglich ausgesetzt ist. Die Anzahl von schädlichen Anwendungen für mobile Systeme hat in den letzten Jahren drastisch zugenommen. Herkömmliche Techniken zur Erkennung von Schadcode erreichen hier nur einen geringen Schutz, da sie zum einen auf manuell erstellte Erkennungsmuster angewiesen sind und zum anderen schnell an die Grenzen der Rechenleistung mobiler Geräte stoßen. Im Rahmen des Vortrags wird ein neuartiger Ansatz zur Erkennung von mobilem Schadcode vorgestellt. Dieser Ansatz kombiniert Techniken der statischen Code-Analyse und des maschinellen Lernens, um automatisch schädliche Anwendungen zu erkennen. Ein Prototyp dieses Ansatzes ermöglicht eine zuverlässige Erkennung von schädlichen Anwendungen auf Android-Geräten und stellt eine Alternative zu herkömmlichen Erkennungstechniken dar.