Softwaretechnik in Forschung und Entwicklung

Unser Unternehmen ist eine Ausgründung aus der TU Berlin und ein Spin-Off der Fraunhofer-Gesellschaft. Wir verfügen daher über erstklassige Kontakte zur Wissenschaft und Forschung.

Unsere Partnerschaften ermöglichen eine effiziente Wertschöpfungskette von Ausbildung, grundlagen- und anwendungsorientierter Forschung bis hin zu Innovationen und Produktneuheiten am Markt. Durch dieses Synergiepotential verschaffen wir unseren Kunden Zugang zu IT-Kompetenzen auf höchstem Niveau.

Unsere Mitarbeit in verschiedenen Forschungsprojekten erweitert dabei kontinuierlich unser Kompetenzspektrum.

Zusammen mit weiteren Partnern aus der Industrie haben wir immer wieder erfolgreich Forschungsprojekte akquiriert und durchgeführt. Dazu zählen z.B.

KOGITO
Anforderungen an Software sind ein besonderes Wissen, das identifiziert, bewahrt und wieder verwendet werden muss. Ziel einer optimierten Anforderungsermittlung ist es, die Wünsche und die Bedürfnisse der Kunden an das zu entwickelnde System zu identifizieren und in einer Form zu dokumentieren, die die Kommunikation zwischen Auftraggeber, den zukünftigen Anwendern und dem Projektteam ermöglicht. Im Rahmen des vom Bundesforschungsministerium geförderten Projekts KOGITO wurde die innovative Disziplin Wissensmanagement mit der klassischen Anforderungsermittlung und -verwaltung kombiniert. KOGITO bietet Prozesse, Leitfäden und Anwendungen für die Arbeit mit Wissen im Rahmen der Anforderungsverwaltung und -ermittlung an.

idalab
Zusammen mit Forschern des Fraunhofer-Instituts FIRST hat ITSO für eine internationale Wirtschaftsprüfungsgesellschaft ein Forschungsprojekt zur Erkennung von Betrug im Rahmen der Abschlussprüfung durchgeführt. Auf Grund der Erfolg versprechenden Arbeiten wird seit dem Jahr 2002 an diesem Projekt weiter gearbeitet. Betrugserkennung ist ein Schwerpunktthema der Fraunhofer-Ausgründung idalab GmbH, die seit 2004 auch dieses Projekt betreut. idalab ist eine wissenschaftlich orientierte Unternehmensberatung, die Lösungen zur Analyse komplexer Daten, z.B. für die Prognose nichtlinearer Zeitreihen oder hochdimensionaler Klassifikationsprobleme, entwickelt.

MIND
Im Verbundprojekt MIND (Maschinelles Lernen für Intrusion Detection, gemeinsam mit Fraunhofer FIRST und der Siemens AG) werden intelligente Lerntechnologien zur Entwicklung der nächsten Generation von Internet-Sicherheitstechnologien, insbesondere von Intrusion Detection Systemen (IDS), erforscht und in der Praxis erprobt. Ziel ist es, "Hacker"-Angriffe möglichst frühzeitig zu identifizieren um dann geeignete Gegenmaßnahmen einzuleiten. Dank der Lernalgorithmen werden im Unterschied zu bisherigen Systemen nicht nur bekannte Angriffe erkannt, sondern auch unbekannte.

Ein weiterer Forschungsschwerpunkt von MIND ist die Verringerung sogenannter False-Positives. Viele vermeintliche Angriffe stellen sich bei näherer Betrachtung als Falschmeldungen heraus. Dem Netzwerkadministrator bleibt bei Verringerung der False-Positive-Rate mehr Zeit für die Abwehr echter Angriffe.