Norton Labs Graduate Fellowship
(vormals Symantec Research Labs Fellowship)
Die Forschungsarbeiten von Norton Labs zum Thema Cybersicherheit fließen in die Entwicklung künftiger Technologien ein und haben Auswirkungen auf die Cybersicherheitsbranche für Privatanwender weltweit. Norton Labs ist Teil von NortonLifeLock, einem der weltweit führenden Anbieter von Cybersicherheit für Privatanwender.
Das Auswahlverfahren für die Graduiertenstipendien von Norton Labs für 2022 ist abgeschlossen. Wir bedanken uns bei allen Bewerbern und freuen uns, die Gewinner für 2022 bekanntgeben zu dürfen, die nachfolgend aufgeführt sind. Bewerbungen für die Graduiertenstipendien 2023 werden wir voraussichtlich im Herbst 2022 entgegennehmen.
Die Stipendien werden an herausragende Doktoranden vergeben, die die unten aufgeführten Kriterien für die Qualifizierung erfüllen. Unser Programm dient der Förderung innovativer, praxisrelevanter Forschungsprojekte in Schlüsselbereichen unseres Geschäfts. Dabei sind unter anderem folgende Themen von Interesse:
- Daten- und Identitätsschutz: Angewandte und neuartige Methoden für Ziele im Bereich Daten- und Identitätsschutz, z. B. Authentifizierung, Autorisierung, nachprüfbare Behauptungen, Vertrauen, Anonymität, überall verfügbare und nutzbare Verschlüsselung sowie Analysen unter Wahrung der Privatsphäre.
- Sicherheit: Erreichung von Sicherheitszielen in verbraucherbezogenen Kontexten, einschließlich Betriebssysteme, Web, Mobilgeräte, Internet der Dinge und cloudbasierte Services, durch Mechanismen wie vertrauenswürdige Hardware, sichere Programmiersprachen, "Security by Design", Bedrohungs- und Malware-Charakterisierung sowie Prüfungs- und Täuschungsmethoden.
- Maschinelles Lernen: Zuverlässigkeit, Interpretierbarkeit, Sicherheit, Datenschutz und Verantwortlichkeit von Machine Learning-Systemen.Dies umfasst skalierbare Machine Learning-Methoden für Kurven- und Zeitreihenanalysen, Anomalieerkennung, Analyse natürlicher Sprache (Natural Language Processing) und verteiltes Modelltraining (Distributed Model Training) zur Unterstützung der oben genannten Bereiche für Daten-/Identitätsschutz und Sicherheit.
- Menschliche Faktoren: Anwendung von Psychologie, Soziologie, Anthropologie, Verhaltensökonomie, Mensch-Computer-Interaktion, Linguistik und anderen Humanwissenschaften auf Sicherheit und Datenschutz. Dazu gehören anwenderfreundliche Sicherheit, die Nutzung von Technologie für das Gemeinwohl, effektive Benachrichtigungen im Bereich Datenschutz, Sicherheit und Identitätsdiebstahl sowie sowohl von Menschen unterstützte KI als auch durch KI unterstützte Menschen.