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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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