Sicherheit

In einer vernetzten und digitalisierten Welt steigt das Bedürfnis nach Sicherheit und Schutz. Wir setzen dies bedarfsorientiert um und verbinden »Safety« mit »Security«.

NIS 2 Umsetzung Deutschland, NIS 2 Richtlinie Zusammenfassung, NIS2 Wer ist betroffen

NIS 2-Richtlinie: Zusammenfassung und Umsetzung für Deutschland

Cybersicherheit in der EU: NIS 2 kommt verspätet – sind Sie schon bereit? Die EU hat zum 14. Dezember 2022 die Richtlinie über Maßnahmen für ein hohes gemeinsames Cybersicherheitsniveau in der Union, kurz NIS 2, beschlossen. Die neue NIS 2-Richtlinie…

GSN with safeTbox: Tool for Safety Argumentation

GSN with safeTbox: A state-of-the-art Professional Tool for Safety Argumentation

In today’s rapidly evolving automotive and aerospace industries, ensuring system safety and regulatory compliance is critical. The need for more structured and clearer safety cases is required by existing and upcoming regulation and standards (e.g. AFGBV (German L4 law), EU…

LLM-Human Co-Engineering to increase efficiency of Safety Engineering Processes (HARA)

Unlocking Automotive Safety: How LLM-Augmented Tools Are Transforming Hazard and Risk Assessments In the ever-evolving landscape of automotive safety engineering, the Hazard Analysis and Risk Assessment (HARA) process is crucial. This procedure demands extensive engineering expertise to meet the requirements…

Wie Normen und Standards die Zukunft von Künstlicher Intelligenz und Autonomen Systemen prägen

Im Wettbewerb um Technologien und Zukunftsmärkte spielen Normen und Standards eine entscheidende Rolle. Das Positionspapier »Wer sie gestaltet, beherrscht den Markt: Normen und Standards« der Fraunhofer-Gesellschaft weist darauf hin, wie wichtig die Gestaltung von Normung und Standardisierung ist und formuliert…

Dealing with uncertainties of Machine Learning components (Part 1)

The use of Machine Learning (ML) components in safety-critical or financially critical systems is challenging. At Fraunhofer IESE, we address this challenge by systematically engineering comprehensive multi-layered safety concepts and explicitly considering sources of uncertainties. This specifically includes situations at…

System safety with safeTbox, the STPA modeling tool

In today’s complex technological landscape, ensuring system safety is paramount. The Systems Theoretic Process Analysis (STPA) framework provides a structured approach for identifying and mitigating safety risks in intricate systems. At the forefront of this methodology is safeTbox, an STPA…

Die Zukunft des Sprachassistenten: Datenhoheit durch Spracherkennung mit eigenem LLM Voice Bot

In einer Welt, in der Technologie immer weiter voranschreitet, sind sprachgesteuerte Assistenten zu einem nicht mehr wegzudenkenden Teil unseres Alltags geworden. Von IBM Watson und Aleph Alpha Luminous über Apple Siri und Amazon Alexa bis hin zu Google Assistant und…

Autonomes Fahren im off-road Bereich.

Autonomes Fahren: Denken wie ein Mensch

Das autonome Fahren, insbesondere abseits von Straßen, ist aufgrund der Umgebungsvielfalt und Unvorhersehbarkeit unterschiedlicher Situationen fehleranfällig. Ein Lösungsansatz für dieses Problem ist es, durch das Imitieren menschlicher Denkmuster die Leistung von Künstlicher Intelligenz (KI) zu steigern, um ein Kontextbewusstsein in…

KI-Vorhersagen auf der Spur – oder: Wie ein gutes Uncertainty Management den Umgang mit KI-Modellen erleichtert

Der Umgang mit Unsicherheiten stellt bei der Nutzung von KI-Vorhersagen in vielen Anwendungsbereichen einen entscheidenden Faktor dar. Das gilt insbesondere in der Medizin und beim autonomen Fahren. In der Medizin kann der Umgang mit Unsicherheit dazu beitragen, dass sich KI-Modelle…