IT-Risk-Management ist ein Bereich, der in den letzten 2 Jahren stark diskutiert und sich verändert hat. Die Anlässe findet man sowohl in den terroristischen Überfällen und entsprechenden Konsequenzen für Unternehmen als auch an die Naturkatastrophen oder Fehlinvestitionen und undurchsichtigen Geschäfte mancher Unternehmen. Daher wurden Richtlinien und Gesetze entworfen, die Vorstände verpflichten, das eigene Unternehmen gegen konkrete Risiken zu schützen. Der Detaillierungsgrad der Vorschläge ist je nach Bereich unterschiedlich. Sind aber Unternehmen bereit, die hohen Investitionen, die mit solchen umfangreichen Projekten zusammenhängen, auf sich zu nehmen um diese Richtlinien zu verfolgen? Wo sehen sie die Vorteile einer IT-Risk-Management-Strategie und wo die Herausforderungen? Welche Entwicklungen oder Veränderung wünschen sie sich? Das sind Fragen, die in der vorliegenden Studie, Experten des Bereich IT-Risk-Management gestellt wurden um die Zukunft des IT-Risk-Managements beeinflussen zu können. Diese Fragestellungen wurden in der vorliegenden Studie untersucht, dazu haben wir Experten des Bereichs IT-Risk-Managements mit Hilfe der Delphi-Methode befragt. Der vorliegende Bericht fasst die wichtigsten Ergebnisse zusammen.

In this paper we describe a network for distributing personalised information with the usage of artificial intelligence methods. Reception of this information should be possible with everyday mobile equipment. Intelligent filtering and spam protection aim at integrating this technology into our environment. Information on the system architecture and usage of the installation are also presented.

Conventional security infrastructures in the Internet cannot be directly adopted to ambient systems, especially if based on short-range communication channels: Personal, mobile devices are used and the participants are present during communication, so privacy protection is a crucial issue. As ambient systems cannot rely on an uninterrupted connection to a Trust Center, certiffed data has to be veriffed locally. Security techniques have to be adjusted to the special environment. This paper introduces a public key infrastructure (PKI) to provide secure communication channels with respect to privacy, confidentiality, data integrity, non-repudiability, and user or device authentication. It supports three certiffcate levels with a different balance between authenticity and anonymity. This PKI is currently under implementation as part of the iCity project.

Das Forschungsprojekt KMU 2.0 zielt auf die Gestaltung einer modernen Arbeitswelt ab, in der die Mitarbeiter eines Netzwerkes kleiner und mittlerer Unternehmen (KMU) ihre Kompetenzen, Kreativität und Ideen in einen unternehmensübergreifenden Austausch einbringen, um innovative Lösungen für Probleme aus dem Berufsalltag gemeinsam zu generieren. Hierüber gilt es neue Wege und Szenarien für das Management der unternehmensübergreifenden Zusammenarbeit in KMU-Netzwerken zu erforschen, mit Hinblick auf die Entstehung und Umsetzung von Innovationen für Probleme aus der modernen Arbeitswelt. Fokussiert wird dabei auf den Einsatz von Web 2.0-Technologien, die als Instrument hinsichtlich ihres Unterstützungspotentials bei der kooperativen Generierung von innovativen Lösungen untersucht werden. Zentrale Fragestellung dabei ist, ob der Einsatz von Web 2.0 in einem Netzwerk von KMU den Austausch innovativer Ideen durch Vernetzung der Mitarbeiter und ihres kreativen Potentials fördert. Praxispartner ist das WirtschaftsForum Neuwied e.V., ein im nördlichen Rheinland-Pfalz angesiedeltes Unternehmen, das aus ca. 115 Mitgliedern und 10.000 Mitarbeitern besteht und durch eine heterogene Struktur an Unternehmen unterschiedlichster Größen und Branchen sowie verschiedenster Leistungsangebote charakterisiert ist.

In this paper, we demonstrate by means of two examples how to work with probability propagation nets (PPNs). The fiirst, which comes from the book by Peng and Reggia [1], is a small example of medical diagnosis. The second one comes from [2]. It is an example of operational risk and is to show how the evidence flow in PPNs gives hints to reduce high losses. In terms of Bayesian networks, both examples contain cycles which are resolved by the conditioning technique [3].

Dualizing marked Petri nets results in tokens for transitions (t-tokens). A marked transition can strictly not be enabled, even if there are sufficient "enabling" tokens (p-tokens) on its input places. On the other hand, t-tokens can be moved by the firing of places. This permits flows of t-tokens which describe sequences of non-events. Their benefiit to simulation is the possibility to model (and observe) causes and effects of non-events, e.g. if something is broken down.

The paper is devoted to solving a problem of the development of the website of Russian municipal policlinics and provides a selection of a set of elements which should be posted on a website. Such elements are necessary to provide citizens with correct and ergonomic e-services. The insufficient development of an infrastructure of institutions of public and municipal administration (particularly, healthcare institutions) in Russia made it necessary to analyze webresources used in different countries at different levels of providing medical services. The information resources of medical treatment facilities of the United Kingdom, of the United Statesrnof America and of the Federal Republic of Germany were researched separately for three existing economic models of healthcare. A set of criteria for the assessment of medical webresources was developed.

This paper describes artificial neural networks which are based on the adaptive resonance theory. The usage of these artificial neural networks for classification tasks is presented. The example uses is the classification of patient health from the results of general blood analysis.

This paper describes parallel algorithms for training artifcial neural networks. Possible levels of parallelity are presented. Experiments for checking the effciency of algorithms are discussed.

This paper describes a parallel algorithm for selecting activation functionsrnof an artifcial network. For checking the efficiency of this algorithm a count of multiplicative and additive operations is used.