Pascal ist FH-Professor für IT-Sicherheit und Machine Learning am Department Digital Business & Software Engineering am MCI - Die unternehmerische Hochschule in Innsbruck.
2022 - heuteProfessor (FH) - Management Center Innsbruck, Österreich2020 - 2022Assoziierter Professor (FH) - Management Center Innsbruck, Österreich2018 - 2020Hochschullektor - Management Center Innsbruck, Österreich2015 - 2018Post-Doc - Universität Innsbruck, Österreich2014 - 2015Post-Doc - Westfälische Wilhelms-Universität Münster, Deutschland2013Austauschforscher - Pennsylvania State University, USA2011 - 2014Wissenschaftlicher Mitarbeiter (Doktorand) - Westfälische Wilhelms-Universität Münster, Deutschland2010 - 2011Wissenschaftliche Hilfskraft - Ruhr-Universität Bochum, Deutschland
2011 - 2014Informatik - Westfälische Wilhelms-Universität Münster, Deutschland (Dr. rer. nat)2008 - 2011IT-Sicherheit / Netze und Systeme - Ruhr-Universität Bochum, Deutschland (Master of Science)2003 - 2008Mathematical Engineering - Universität Duisburg-Essen, Deutschland (Bachelor of Science)
Blended Learning 1-2-3 - MCI - Die Unternehmerische HochschuleSakai Advanced - MCI - Die Unternehmerische HochschuleAdobe Connect Advanced - MCI - Die Unternehmerische HochschuleSakai Basic - MCI - Die Unternehmerische HochschuleAdobe Connect Basics - MCI - Die Unternehmerische Hochschule
Multimedia-Sicherheit - Westfälische Wilhelms-Universität Münster, DeutschlandAdvanced Cryptology - Westfälische Wilhelms-Universität Münster, DeutschlandEinführung in die Technische Informatik - Universität Innsbruck, ÖsterreichRechnernetze und Internettechnik - Universität Innsbruck, ÖsterreichInformation Security II - Universität Innsbruck, ÖsterreichKommunikationstechnik und Rechnernetzwerke - Universität Innsbruck, ÖsterreichLogik & Berechenbarkeit - Management Center Innsbruck, ÖsterreichMathematik & Statistik - Management Center Innsbruck, ÖsterreichAlgorithmen & Datenstrukturen - Management Center Innsbruck, ÖsterreichManagement Information Systems - Management Center Innsbruck, ÖsterreichData Science - Management Center Innsbruck, ÖsterreichSecurity for Smart Technologies - MCI - Die Unternehmerische Hochschule, Österreich Smart Systems & Machine Learning - MCI - Die Unternehmerische Hochschule, ÖsterreichIT Security - MCI - Die Unternehmerische Hochschule, ÖsterreichIntegratives Gesamtprojekt - MCI - Die Unternehmerische Hochschule, Österreich
2012IEEE International Workshop on Information Forensics and SecurityBest Student Paper Award2008CAST - Competence Center for Applied Security Technology2. Platz beim CAST Förderpreis IT-Sicherheit
2021 - 2023SMiLE - Secure Machine Learning Applications with Homomorphically Encrypted Data - SMiLE - Secure Machine Learning Applications with Homomorphically Encrypted Data - FFG - Die Österreichische Forschungsförderungsgesellschaft2019 - 2023Game Over Eva(sion): Sicheres Deep Learning mit Spieltheorie Keywords: Deep Learning, Security, Game Theory, Evasion Attacks - Game Over Eva(sion): Sicheres Deep Learning mit Spieltheorie Keywords: Deep Learning, Security, Game Theory, Evasion Attacks - FWF - Der Wissenschaftsfonds2017 - 2019"Forensic Analysis of Scanned Text Documents" (FASTDoc). - "Forensic Analysis of Scanned Text Documents" (FASTDoc). - Forschungsförderungsmittel der Nachwuchsförderung 2017 (Universität Innsbruck)
2015 FFG Relocation Förderung - 2013ONR Visiting Researcher Förderung -
2018Programm Committee Co-Chair - ACM Information Hiding & Multimedia Security 20182018Programmkomitteemitglied - IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing2015 - 2020Programmkomitteemitglied - ACM Information Hiding & Multimedia Security2015 - 2018Programmkomitteemitglied - International Workshop on Digital-forensics and Watermarking
Rauter Roland (2022): Trainieren eines CNN mithilfe von Invariance-Based Adversarial ExamplesStockinger Rene (2022): Universal Adversarial Perturbations als Angriff gegen GesichtserkennungMösl Michael (2022): On-Device Modell Optimierung von Machine-Learning Algorithmen auf mobilen GerätenHüttl Mathis (2022): Welche Anforderungen hat eine Software zur Bekämpfung von Fake News im Internet und wie kann diese umgesetzt werden?Köll Julian (2022): Cybersecurity in Computerspielen - Sicherheitsaspekte von Offline- und Online-GamesGriesser Daniel (2022): State-of-the-art Algorithmen zur Generierung von Adversarial Examples - ein VergleichGugler Anton (2022): Material demand forecasting : Ein Vergleich statistischer, Machine Learning und Deep Learning Methoden.Temizkan Abdulkadir (2022): Evaluierung von Social Engineering MethodenMirocha Tobias (2021): PKI-basierte E-Mail-Verschlüsselung und -SignaturEichhorn Philipp (2021): Few-Shot Learning am Beispiel automatisierter RechnungsklassifikationThurner Maximilian (2021): Entwicklung eines Konzepts zur Steigerung der Passwortsicherheit und dessen Anwendung in einer SicherheitsanalyseDivković Marijan (2021): Making Machine Learning Accessible for SMEs: Framework Requirements and Clustering PrototypeKlingenschmid Lukas (2021): Detektion von Laser-Range Finder Messpulsen unter Verwendung von Machine Learning AlgorithmenLerch Judith (2021): Machine Learning zur Vorhersage von Zeitaufwand im Kontext von INNIO JenbacherAumayr Daniel (2021): Automatische Erkennung von Bildmanipulationen durch mobile Applikationen mit einem CNN
Moog Patrick (2022): Fooling Neural Networks for Age-/Gender- and Emotion-Prediction with Adversarial PatchesSirbu Mihaela Roxana (2021): Humans vs. CNNs: susceptibility to invariance and sensitivity based adversarial examplesWeber David (2021): How much pruning is too much? The effects of neural network pruning on machine learning explainabilityHofer Nora (2020): On the Robustness of a BERT Model for ABSA against Input Level Adversarial ExamplesMerkle Florian (2020): The Impact of Network Pruning on the Adversarial Robustness of Deep Neural NetworksBleckmann Carl (2020): What‘s next for IoT Forensics? A Proposal for Integration of Multimedia Forensic Methods to IoT Forensic ConceptsMuhr Valentin (2019): Data Deletion in Deep Learning Networks