Realitätsnahe Erprobung von Sicherheit für ICS
Ziel von RealistICS ist es Studierenden begleitend zur theoretischen Ausbildung im Bereich industrielle Netzwerksicherheit die Möglichkeit zur praktischen und realitätsnahen Erprobung der erlernten Kenntnisse zu geben. Dadurch soll nicht nur die Motivation gesteigert werden, sondern auch wichtige Fähigkeiten für den Praxiseinsatz vermittelt werden.Dazu soll Studierenden ein Verständnis dafür vermittelt werden, dass industrielle Netzwerke ein komplexes Gesamtsystem sind, dessen Absicherung neben dem theoretischen Wissen aus einer Vorlesung auch signifikante praktische Fähigkeiten benötigt. Zur Erreichung dieses Ziels soll eine Lernumgebung entwickelt werden, in der die Studierenden semesterbegleitend die jeweils theoretisch erlernten Konzepte direkt praktisch anwenden können. Dabei werden die Studierenden zu Beginn des Semesters zunächst das industrielle Netzwerk konfigurieren und programmieren, bevor sie im Laufe des Semesters verschiedene Möglichkeiten zur Absicherung des Netzwerkes in dieser Umgebung praktisch umsetzen.Um einen hohen Realitätsgrad und somit hohe Studierendenmotivation zu erreichen, wird auf umfangreiche Vorarbeiten zur Schaffung von Simulationsumgebungen für industrielle Netzwerke zurückgegriffen. Diese sollen im Rahmen von RealistICS für den Einsatz in der Lehre angepasst sowie entsprechende praktische Aufgaben zum kontinuierlichen Aufbau und Absicherung des industriellen Netzwerkes entworfen werden.
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CoFacS – Simulating a Complete Factory to Study the Security of Interconnected Production
While the digitization of industrial factories provides tremendous improvements for the production of goods, it also renders such systems vulnerable to serious cyber-attacks. To research, test, and validate security measures protecting industrial networks against such cyber-attacks, the security community relies on testbeds to simulate industrial systems, as utilizing live systems endangers costly components or even human life. However, existing testbeds focus on individual parts of typically complex production lines in industrial factories. Consequently, the impact of cyber-attacks on industrial networks as well as the effectiveness of countermeasures cannot be evaluated in an end-to-end manner. To address this issue and facilitate research on novel security mechanisms, we present CoFacS, the first COmplete FACtory Simulation that replicates an entire production line and affords the integration of real-life industrial applications. To showcase that CoFacS accurately captures real-world behavior, we validate it against a physical model factory widely used in security research. We show that CoFacS has a maximum deviation of 0.11% to the physical reference, which enables us to study the impact of physical attacks or network-based cyber-attacks. Moreover, we highlight how CoFacS enables security research through two cases studies surrounding attack detection and the resilience of 5G-based industrial communication against jamming.
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CoFacS – Simulating a Complete Factory to Study the Security of Interconnected Production
While the digitization of industrial factories provides tremendous improvements for the production of goods, it also renders such systems vulnerable to serious cyber-attacks. To research, test, and validate security measures protecting industrial networks against such cyber-attacks, the security community relies on testbeds to simulate industrial systems, as utilizing live systems endangers costly components or even human life. However, existing testbeds focus on individual parts of typically complex production lines in industrial factories. Consequently, the impact of cyber-attacks on industrial networks as well as the effectiveness of countermeasures cannot be evaluated in an end-to-end manner. To address this issue and facilitate research on novel security mechanisms, we present CoFacS, the first COmplete FACtory Simulation that replicates an entire production line and affords the integration of real-life industrial applications. To showcase that CoFacS accurately captures real-world behavior, we validate it against a physical model factory widely used in security research. We show that CoFacS has a maximum deviation of 0.11% to the physical reference, which enables us to study the impact of physical attacks or network-based cyber-attacks. Moreover, we highlight how CoFacS enables security research through two cases studies surrounding attack detection and the resilience of 5G-based industrial communication against jamming.
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MHB isst gesund (Culinary Medicine)
Ernährungsassozierte Erkrankungen stellen weltweit eine der größten Herausforderungen dar, dennoch findet die Lehre der Diätetik bislang keinen Einzug in das Medizinstudium. Ärzte sind trotz mangelnder Ausbildung häufig erste Ansprechpartner für ihre Patient*innen für eine Ernährungsumstellung. Culinary Medicine (CM) verbindet Ernährungswissenschaften, mit Medizin und praktischen Kulinarik. "MHB isst gesund" ist eine 2020 gegründete Initiative, die sich zum Ziel gesetzt hat, die Ernährungsmedizin an der Medizinischen Hochschule Brandenburg (MHB) zu etablieren. Derzeit geschieht dies v.a. als Wahlplicht-Kurs. So konnte wir in den letzten vier Jahre für ca. 15% der Medizinstudierenden ernährungsmedizinische Lehrinhalte anbieten. Die Förderung ermöglicht im Rahmen eines Nutri-Skills-Lab die Einbindung von Ernährungsmedizin in das Curriculum des Modellstudiengangs der MHB. Somit wird allen Medizinstudierenden eine ernährungsmedizinische Ausbildung ermöglicht. Das Nutri-Skills-Lab wird angelehnt an die bereits existierenden semesterspezifischen Module (z.B.: Herz-Kreislauf im 1. Semester, Verdauung und Stoffwechsel im 2. Semester, Nervensystem im 3. Semester) Lehrinhalte anbieten. Diese sollen weiterhin Ernährungswissenschaften, mit Medizin und praktischen Kulinarik kombinieren. Das Projekt wird durch eine/n Clinical Scientist (ärztlich Leitung), ein/e Diätassistent*in sowie studentische Tutor*innen durchgeführt und wissenschaftlich betreut.
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Tio – interaktiver Chatbot zur Prüfungsgestaltung
Im Arbeitspaket „Digitale Prüfungssysteme“ zeigte sich die ausgeprägte Heterogenität der neun Verbundhochschulen als zentrale Herausforderung. Strukturen, Strategien und Prozesse unterschieden sich teils erheblich, insbesondere im Bereich der Prüfungsformen. Zwar waren diese inhaltlich häufig vergleichbar, wurden jedoch in den jeweiligen APO/ASPO unterschiedlich benannt und definiert. Zusätzlich standen nicht an allen Hochschulen dieselben digitalen Prüfungssysteme zur Verfügung. Diese Unterschiede erschwerten die Entwicklung einheitlicher, klar strukturierter Use Cases für Lehrende erheblich. Nach intensiven Abstimmungen wurde entschieden, alle Anwendungsfälle in einem regelbasierten Chatbot abzubilden und über die Projektwebseite bereitzustellen. Dieser Ansatz ermöglicht eine strukturierte Darstellung der vielfältigen digitalen Prüfungslandschaft. Der Chatbot Tio unterstützt Lehrende bei der Auswahl geeigneter Prüfungsformate und erleichtert den Zugang zu bewährten Praxisbeispielen.
Maßnahme anzeigenThe good scientist: A blended-learning course on research integrity [OER]
[Kurzbeschreibung folgt (Anm. StIL)]
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