Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability

Da jegliche Art von digitalen Transaktionen immer häufiger genutzt wird, muss der Schutz gegen Betrüger:innen in digitalen Systemen, erhöht werden. Anbieter:innen von Fake Shops bedienen sich in der Regel falscher Identitäten und beeinflussen Nutzer:innen, indem sie ihr Vertrauen oder ihre Gutgläubigkeit ausnutzen. Persönlicher Kontakt wird online vermieden und das Entdeckungsrisiko minimiert. 

Zusätzlich erschweren die zahlreichen Arten von Fake Shops die Implementierung von Schutzmaßnahmen. Es handelt sich zwar meist um betrügerische Online-Verkaufsplattformen, doch treten sie unter anderem mit verschiedenen Arten von Betrug auf: 

• Nichtlieferung bezahlter Waren 
• Lieferung gefälschter Produkte oder Produkte minderer Qualität, obwohl dies anders im Shop beworben wurde 
• Mitteilung falscher Zahlungsdaten 
• Echte Shops werden kopiert 

Doch wie könnten erfolgreiche präventive Techniken, die sich mit nutzerorientierten Sicherheitskonzepten befassen, aussehen? Um dies zu beantworten, sollte man einerseits die typischen Merkmale von Fake Shops kommunizieren: 

• Mangelnde Plausibilität von Aussagen auf Websites 
• Auffallende lexikalische und technische Merkmale 
• Auffällige URL, strukturelle, seitenbezogene, semantische und visuelle Informationen 
• Schlechte Produktnavigation und -suche 
• Fehlende Informationen zum Kundenservice und Impressum
• ...

Andererseits sollte auch beobachtet werden, wie Nutzer:innen auf Fake Shops aufmerksam wurden, denn oft dienen Anzeigen, die auf Facebook, Google oder Youtube geschaltet wurden, zur Weiterleitung. 

Die Kommunikation typischer Merkmale von Fake Shops kann bei Nutzer:innen zu einer erhöhten Wahrnehmung bei Auftritt dieser Faktoren führen. Anbieter:innen können sich durch die Vermeidung typischer Faktoren eindeutiger von Fake Shops abgrenzen. 

In diesem Vortrag möchten wir Ihnen typische Merkmale von Fake Shops kommunizieren und Ihnen aufzeigen, wie Sie sich von diesen abgrenzen können.  

Die Teilnahme an der Veranstaltung ist kostenfrei. Sie richtet sich insbesondere an den Mittelstand und Kleinunternehmen / Start-ups.

Ein Link zur Anmeldung finden Sie hier

Die Referentin: Jana Krueger ist wissenschaftliche Mitarbeiterin an der Hochschule Bonn-Rhein-Sieg im Bereich der Verbraucherinformatik. Sie forscht zum Thema der anwendbaren IT-Sicherheit, mit besonderem Fokus auf die Erkennung von betrügerischen Online Shops sowie betrügerische Produktbewertungen. Ihren Master in "Wirtschaftsinformatik" hat sie an der Universität Siegen absolviert.

In der Online-Seminar-Reihe dieses Schwerpunkts wird ein grundlegendes technisches Verständnis der Künstlichen Intelligenz erschlossen. Für die vier Hauptkategorien der KI – Planung und Suche, Wissensrepräsentation und Inferenz, Modellierung von Unsicherheit und Maschinelles Lernen - werden die grundlegenden Konzepte, Randbedingungen und die jeweils wichtigsten Algorithmen vorgestellt. Mit diesem Wissen soll zum einen das Potenzial der KI in den diversen Anwendungsbereichen verstanden werden. Zum anderen stellt es die Grundlage für eine strukturierte und effiziente Einordnung eigener Aufgaben in die jeweilige Verfahrenskategorie dar.

Der Onlinekurs besteht aus drei Teilen:

• Teil 1: Online-Seminar KI-Einführung und Selbststudium der Kategorie „Suche und Planung“
• Teil 2: Online-Seminar Kategorie „Wissensrepräsentation und Inferenz“ und Selbststudium der Kategorie „Modellierung von Unsicherheit“
• Teil 3: Online-Seminar Kategorie „Machine Learning“

Wir empfehlen, an allen drei Teilen teilzunehmen. Es ist jedoch auch eine Teilnahme an Teil 1+2 oder Teil 1+3 möglich.

Voraussetzungen: Keine. Die Online-Seminar-Reihe ist darauf ausgelegt, dass jeder daran teilnehmen kann. Technisches Wissen oder Programmierkenntnisse werden nicht benötigt.

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In diesem Online-Kurs werden Grundlagen der Datenaufbereitung, Transformation und Optimierung vermittelt. Sie erarbeiten die Inhalte im Selbststudium, so können Sie

• entsprechend Ihrem Kenntnisstand im eigenen Tempo lernen,
• den Ort frei wählen
• und sind zeitlich flexibel.

Der Kurs besteht aus drei Teilen. Jeder Teil enthält theoretische Inhalte und Übungsaufgaben in der Programmiersprache Python. Eine Entwicklungsumgebung wird für die Übungen online bereitgestellt. Sie müssen sich also nicht um Installationen oder Hardware sorgen. Am Ende jedes Teils findet ein Online-Meeting statt, in dem KI-TrainerInnen bei Fragen zu den Inhalten und Übungsaufgaben unterstützen.

Voraussetzung: Programmier-Grundkenntnisse und Grundlagen der Programmiersprache Python.

Inhalte  

Teil 1: Aufbereitung

• Überblick verschaffen
• Umgang mit fehlenden Daten
• Datensets erstellen 

Teil 2: Transformation

• Numerische Daten transformieren
• Kategorische Daten transformieren
• Transformationen koordinieren 

Teil 3: Optimierung

• Baseline definieren
• Parameter optimieren
• Merkmale optimieren

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Zu diesem Austausch sind alle Startups und Design-Akteure aus Berlin eingeladen. Es wird breitgefächertes Unterstützungsangebot des Berliner Ökosystems in den Bereichen Gründung, Finanzierung und Kooperation von Startups geben. Darüber hinaus könnt ihr euch über Fördermittel für Design-Projekte informieren. Das Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability wird das Angebot der Pilot- und Umsetzungsprojekte vorstellen.

Agenda und Unterstützungsangebote:

• Programm zur Startup-Gründung
  SIBB e.V.
• Ökosystem und Unterstützung für Startups
  Startup Incubator Berlin
• Fördermittel für Design-Akteure und -Projekte
  Berlin Partner – Cluster IKT
• Pilotprojekte und Methodenworkshops für IT-Unternehmen
  Mittelstand 4.0-Kompetenzzentrum Usability

Die Unterstützungsmöglichkeiten werden in kurzen Pitches vorgestellt. Anschließend git es die Möglichkeit für nähere Rückfragen zu den einzelnen Programmen und einen offenen Austausch mit den Teilnehmenden. Der Zugang zur 2gthr-Platform wird ein Tag vor dem Event an alle Registrierten versendet.

Zur Anmeldung:
https://www.digital-bb.de/eventdetail/foerderevent-fuer-design-und-startups

Wir freuen uns über Ihre Teilnahme!