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Cybersicherheit stellt Unternehmen vor große Herausforderungen. Laut dem Versicherungskonzern Allianz stellen Cyberangriffe weltweit das größte Geschäftsrisiko für Unternehmen dar. Unternehmen müssen offen sein für die Digitalisierung, zugleich erhöht die Digitalisierung aber die Angriffsfläche und erfordert erhöhte Anstrengungen für Cybersicherheit und Schutz der Privatsphäre.

Das HNFIZ »Cybersicherheit« wird als neuer Institutsteil des Fraunhofer SIT aufgebaut, der mit den bestehenden Forschungsabteilungen des Fraunhofer SIT und dem Nationalen Forschungszentrum für angewandte Cybersicherheit ATHENE in seinen F&E-Arbeiten kooperiert. Die Arbeiten des HNFIZ »Cybersicherheit« mit dem übergeordneten Schwerpunkt »Enterprise Security« sind auf die Verbesserung der Sicherheit von Organisationen durch exzellente Forschung ausgerichtet, z.B. durch Entwicklung neuer Sicherheitslösungen, durch Analysen und Studien.

Sicherheit und Robustheit von KI-Systemen: Erkennung manipulierter KI-Modelle (z. B. Backdoors), Analyse und Attribution von Safety-Mechanismen in Large Language Models (LLMs) sowie Abwehr gezielter Angriffe auf LLMs – darunter Penetrationstests, Prompt Injections und Resource Exhaustion Attacks.
Cybersicherheit kritischer Infrastrukturen (KRITIS): Vorbereitung auf Zero-Day-Schwachstellen sowie Schutz vor Forever-Day-Bedrohungen in IT- und OT-Umgebungen kritischer Infrastrukturen.
KI und Cybersicherheit: Abwehr von Cyberangriffen gegen KI (z.B. Schwachstellen in KI), KI zur Abwehr von Angriffen (z.B. Anomalie-Erkennung) und Abwehr von Angriffen mittels KI (z.B. Deepfake-Erkennung).
Zero Trust: Stärkung der Cybersicherheit, selbst wenn Angreifer erste Verteidigungslinien überwunden haben.
IT-Produkt- und Lieferkettensicherheit: Verbesserung der Softwaresicherheit in komplexen Entwicklungsprozessen.
Rechtskonforme Technikgestaltung und Prozesse: Governance, Risikobehandlung und Compliance im Zusammenhang mit Cybersicherheit und Privatsphärenschutz.
Cybertraining und Schulung: Stärkung der Cybersicherheit in Organisationen durch praxisbezogene Weiterbildung

Digitalisierung und IT-Recht

Was gilt es bei der Datenschutzgrundverordnung (DSGVO), der Verordnung zu Künstlicher Intelligenz KI-VO und dem Cyber Resilience Act CRA zu beachten? Unsere Rechtsexpert*innen haben Kurzinfos zu Pflichten, Rechten, Bußgeldern und mehr erstellt.

Ausstellung im IPAI Living Room| noch bis 31. Dezember 2026

VisPer - Personen wiedererkennen mit Computer Vision

Wie erkennt man eine Person wieder, deren Gesicht sich verändert hat? Ob durch Alterung, Frisur oder schlechte Bildqualität, die forensische Personenwiedererkennung steht vor besonderen Herausforderungen. Der Ansatz unserer Forschenden: Sie nutzen „weiche biometrische" Merkmale wie Tattoos, Narben oder Muttermale. Diese bleiben über Jahre stabil, selbst wenn sich das Gesicht verändert.

Besucher*innen der Ausstellung können den ersten VisPer-Prototypen live testen und ihr Gesicht mit dem einer berühmten Person vergleichen. Die KI zeigt an, welche Merkmale gleich sind - inklusive nachvollziehbarer Erklärung, warum das System diese Entscheidung trifft.

Das Projekt VisPer

Im Forschungsprojekt VisPer - Visual Forensic Person Verification - entwickeln unsere Forschenden gemeinsam mit Strafverfolgungsbehörden neue Methoden, um Personen unter erschwerten Bedingungen zuverlässig wiederzuerkennen, z.B. zur Identifikation vermisster Personen oder Tatverdächtiger. Im Fokus: flexible, transparente und für die forensische Praxis nachvollziehbare KI-Entscheidungen.

Wo und Wann?

Die VisPer-Demo ist Teil der Ausstellung "Gesichter vergleichen" im IPAI Living Room
Im Zukunftspark 11/13
74076 Heilbronn.

Öffnungszeiten: Montag bis Freitag 9-17 Uhr

17. September 2026
Enterprise Security Forum

Ausstellung im IPAI Living Room | 07.05. - 04.09.2026

KIKu - die KI-App gegen illegalen Kulturguthandel

Der illegale Handel mit Raubgrabungen ist ein weltweites Problem. KIKu hilft Polizei und Zoll, antike Objekte direkt per Smartphone-Foto zu prüfen. Die App gibt eine erste Einschätzung zu Herkunft und Epoche ab, um Expertenwissen mobil verfügbar zu machen und den Handel mit gestohlenen Kulturschätzen zu stoppen.

Wie funktioniert’s?

Ein mit Transfer Learning trainiertes Deep-Learning-Netz analysiert Fotos von 3D-Objekten wie Vasen oder Statuen. Die KI erkennt Muster und gleicht diese mit polizeilichen Datenbanken für Raubkunst ab. Bei einer Übereinstimmung schlägt das System sofort Alarm und unterstützt so die Ermittlungen vor Ort.