Unsere aktuellen Stellenanzeigen

Implementierung von einer oder mehr aktuellen Modelle zur Autorschaftsverifikation | Forschung und Implementierung von einer neuartigen Erklärbarkeitsmethode für Transformer-Modelle im Kontext von AV.

Forschen und Implementieren von neuartigen Machine Learning Ansätzen, die die Sicherheit von LLMs steigern | Selbstkritische Evaluierung der gefundenen Ergebnisse.

Aufbau eines Datensatzes zur Objekterkennung bzw. Segmentierung | Nutzung vortrainierter state-of-the-art Modelle wie SAM 3, um Annotationen zu generieren.

Aufbau eines Datensatzes zur Klassifizierung von Posen und Gesichtsausdrücken | Implementierung von neuen Ansätzen zur Erkennung von erotischen und pornografischen Gesichtsausdrücken.

Recherchieren und Zusammenstellen von Informationen zu einem aktuellen Thema aus dem Bereich maschinelles Lernen | Forschen und Implementieren von neuartigen Machine-Learning- und Computer-Vision-Ansätzen.

Implementieren und evaluieren von Angriffen zur Stilverschleierung (Paraphrasen, Synonymersetzung, Übersetzungen, LLM-Umschreibung) | Forschen und Implementieren von robusten AV-Methoden (z.B. adversarial training, kontrastives Lernen).

Recherchieren und Strukturierung der Literatur zu einem aktuellen Thema aus dem Bereich Maschinelles Lernen | Forschen und Implementieren von neuartigen Machine-Learning- und Computer-Vision-Ansätzen.

Forschen und Implementieren von neuartigen Machine Learning Ansätzen, die die Sicherheit von LLMs steigern | Selbstkritische Evaluierung der gefundenen Ergebnisse

Unterstützung in Forschungsprojekten im Bereich sichere Softwareentwicklung | Programmier- und Debugging-Aufgaben (z. B. in Java oder C/C++) | Mitarbeit bei der Analyse und Aufbereitung von For­schungsergebnissen

Evaluation von bestehenden Binary Fuzzern auf Windows Binaries | Erweitern von Programmkorpora für weitere Evaluation von Windows Binary Fuzzern

Design von IT-Si­cher­heits­lö­sun­gen | Analyse von User Verhalten und Durchführung von Usability Tests

Weiterentwicklung des Backends unserer bestehenden innovativen Sicherheitsanalysewerkzeuge mit Java | Implementierung von Backend-Funktionalitäten des Schwachstellenscanners in einem agilen Entwicklungsprozess

Du setzt bestehende Fuzzer ein, um beliebte Software auf x86 zu testen, darunter Firefox, Chrome, und Adobe Reader. | Du erweiterst bestehende Fuzzer, indem Du neueste Techniken aus aktuellen wissenschaftlichen Veröffentlichungen implementierst.

Implementierung von webbasierten Benutzerschnittstellen für Sicherheitstools | Mitarbeit an einem statischen und dynamischen Codescanner für akademische Forschung und Industrielizenzen

Implementierung und Anwendung von Computer-Vision-Ansätzen, u.a.: Objekterkennung (z.B. mittels YOLO, RT-DETRv2, u.a.) | Umsetzung und Durchführung von Experimenten im Bereich Machine Learning (ML): Daten säubern, vorbereiten, aufteilen, visualisieren, ggf. Daten crawlen und scrapen

Kursmaterial thematisch aktualisieren oder zu vordefiniertem Thema neu erstellen: Präsentationsfolien, Screencast-Videos, WBTs | Neue Forensik-Datensätze zusammenstellen: Bilder, Videos und Textkorpora recherchieren oder selbst erzeugen

Entwicklung und Pflege von VBA-Makros zur Automatisierung unserer Excel-basierten Finanztools | Unterstützung bei der Optimierung von Da­ten­verarbeitung, Berechnungsläufen und Reporting-Funktionen

Entwicklung von Verfahren, um die Sicherheit von LLMs zu steigern. Dabei liegt ein großer Fokus auf der Abwehr von gängigen Angriffen wie bspw. Backdoorattacks und damit einhergehenden Jailbreaks.

Implementierung und Anwendung von Computer-Vision-Ansätzen, u.a.: Anwendung von Verfahren aus sicherheitsrelevanten Bereichen wie visuelle Altersschätzung | Entwicklung von UIs und WebApps mittels gängiger Frameworks (fastHTML, Streamlit, Gradio, Svelte, Flask/FastAPI)

Erkennung KI-generierter Textinhalte sowie Zuordnung welches LLM welchen Text generiert hat | Evaluierung von ML-Modellen anhand standardisierter Metriken (ROC, AUC, Konfusionsmatrizen, uvm.)