Praxisorientierte Cybersicherheitsforschung und -lehre am HPI
Das Team IT Security Engineering am Hasso-Plattner-Institut der Universität Potsdam (Sec-Eng@HPI) forscht und lehrt an vorderster Front der Cybersicherheit, mit Schwerpunkt auf neu entstehenden Angriffs- und Verteidigungstechniken.
Unser Ziel ist es zu verstehen, wie moderne Cyberangriffe in der Praxis ablaufen – insbesondere in großen vernetzten Umgebungen – und wirksame Methoden zu ihrer Erkennung und Abwehr zu entwickeln. Wir entwerfen und implementieren innovative Sicherheitslösungen, die praktische Herausforderungen adressieren und sich unter realen Einsatzbedingungen erproben lassen: anhand operativer Daten oder direkt in produktiven Unternehmensinfrastrukturen.
Unsere Arbeit reicht von Security Analytics, Cyber Threat Intelligence, Angriffsmodellierung und Penetrationstests bis zur Sicherheitsautomatisierung – mit wachsendem Fokus sowohl auf dem Einsatz von KI im Sicherheitsbetrieb als auch auf der Sicherheit von KI-Systemen selbst.
Unsere Arbeit ist stark anwendungsorientiert und entsteht häufig gemeinsam mit Industriepartnern. Die gewonnenen Erkenntnisse fließen in Prototypen, Plattformen und wissenschaftliche Publikationen ein, die reale Sicherheitsprobleme adressieren. Dieselben Themen prägen unsere Lehre – von Vorlesungen und Seminaren bis zu Forschungsprojekten und Abschlussarbeiten für Bachelor-, Master- und Promotionsstudierende.
9
Aktuelle Mitglieder
41
Alumni
15
Abgeschlossene Promotionen
21
Betreute Master-/Diplomarbeiten
61
Gehaltene Lehrveranstaltungen
116
Publikationen
Statistik: 2010 bis heute
Partner und Kooperationen
Commercialisation of the "Physical Separation Technology" Lock-Keeper, and ML-based security analytics on the HANA platform.
Graph modelling of security-relevant data, and advanced threat detection library.
Advanced analytics for enterprise security operations, AI-driven threat detection and automated incident response.
Big-data security analytics for enterprise data-management, intelligent lifecycle management for enterprise cloud, AI-driven threat data center operaations.
Language models and autonomous agents are arriving on both sides of security work at once: they promise to take load off analysts, and they open an attack surface that conventional controls only partly cover.
Complex attacks leave evidence across many systems. Looking at one host or one event in isolation can miss the relationships that distinguish routine activity from an attack.
Passwords and central identity providers leave usability, privacy and control problems. The group studied continuous authentication and user-controlled credentials.
Storing data with a cloud provider means trusting that provider. The group studied how confidentiality and availability can be preserved even when individual providers are untrusted or unavailable.
F. Motlagh, M. Hajizadeh, M. Majd, P. Najafi, F. Cheng, Ch. Meinel
Proceedings of the 11th International Conference on Information Systems Security and Privacy (ICISSP'25), February 20-22, 2025, Porto, Portugal (AR=29/151)
Proceedings of the 24th IEEE/WIC International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agent Technology (WI-IAT'25), November 15-18, 2025, London, UK (AR=24.82%).