Jahresbericht der Universit
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EU – Projekte<br />
dass solche Stammzellen ursächlich zum Fehlschlagen von Therapien beitragen. Wir<br />
untersuchen daher die Rolle von microRNAs in Glioblastom-Stammzellen um die Biologie<br />
dieser Zellpopulationen besser zu verstehen. Für die Untersuchungen spielt <strong>der</strong><br />
Einsatz von Hochdurchsatz-Sequenzierung eine wichtige Rolle. Die enge Verzahnung<br />
von biochemischen und molekularbiologischen Ansätzen sowie eine enge Zusammenarbeit<br />
mit medizinischen Arbeitsgruppen sind für die erfolgreiche Bearbeitung des Projektes<br />
sehr wichtig. Durch die Arbeiten wird ein besseres Verständnis <strong>der</strong> Funktion von<br />
Krebsstammzellen erhofft. Idealerweise könnte dies auch den Weg zu neuen Therapieansätzen<br />
zeigen.<br />
SECBIT – Security, Education and Competence for Bavarian IT<br />
Ziele des Projektes sind <strong>der</strong> Ausbau <strong>der</strong> Kompetenzpartnerschaft<br />
zum Themenschwerpunkt IT-Sicherheit<br />
an den Standorten Passau und Regensburg und die<br />
Vertiefung <strong>der</strong> strategischen Partnerschaft mit dem<br />
Bayerischen IT-Sicherheitscluster. Die gesamte Region<br />
Ostbayern wird mit einbezogen und soll von den Aktivitäten langfristigen Nutzen tragen.<br />
Projektleiter: Prof. Dr. Peter Lory und Prof. Dr. Günther Pernul (Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik<br />
I)<br />
Partner: <strong>Universit</strong>ät Passau, Hochschule für Angewandte Wissenschaften Regensburg<br />
Laufzeit: 2009 – 2014<br />
För<strong>der</strong>ung: Europäischer Fonds für regionale Entwicklung (EFRE), Bayerisches Staatsministerium<br />
für Wirtschaft, Infrastruktur, Verkehr und Technologie<br />
För<strong>der</strong>volumen: € 2.310.820 (Anteil UR: € 896.253)<br />
Homepage: www.secbit.de<br />
Im Arbeitsbereich Forschung werden sowohl kerninformatische Aspekte <strong>der</strong> IT-Sicherheit,<br />
als auch organisatorische und wirtschaftsinformatische Aspekte vorwettbewerblich<br />
erforscht:<br />
Privacy-Preserving Data Mining zum Schutz von sensiblen Informationen: Größere<br />
Datenmengen können nach Mustern, Modellen o<strong>der</strong> Abweichungen durchsucht<br />
werden. Häufig treten dabei Datenschutzbedenken auf, z. B. bei medizinischen Informationen<br />
o<strong>der</strong> Geschäftsdaten von Unternehmen.<br />
Anwendung <strong>der</strong> sicheren Mehrparteienberechnung in Sensor-Netzen: Sensoren<br />
können durch ihre häufig leichte Zugänglichkeit von Angreifern einer Hardware-<br />
Attacke unterworfen werden. Es ist essentiell, dass ein zur sicheren Kommunikation<br />
nötiger geheimer Schlüssel nicht mühelos in die Hände des Angreifers fällt. Die Idee<br />
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