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Datenschutz und Datensicherheit – DuD

​​​​​​​wurde 1977 als interdisziplinäres Forum für rechtliche und technische Fragen des Datenschutzes und der Datensicherheit in Informationsverarbeitung und Kommunikation gegründet.

Seitdem hat sich die DuD zu einer Fachzeitschrift entwickelt, deren inhaltliche Schwerpunkte neben rechtlichen, organisatorischen und technischen Aspekten des Datenschutzes und der Datensicherheit auch rechtspolitische Fragestellungen des Umgangs mit Daten und Information sowie Fragen der nationalen und internationalen Regulierung sind. Sie richtet sich damit sowohl an Experten in Unternehmen, Forschung und Politik als auch an Praktiker und Verantwortliche für Datenschutz und Datensicherheit in Unternehmen und Behörden: Techniker und Juristen, IT-Praktiker und Wissenschaftler, Softwareentwickler und IT-Sicherheitsbeauftragte sowie betriebliche und behördliche Datenschutzbeauftragte.

Fachbeiträge

Das autonome Fahrzeug muss von Cybersecurity unterstützt werden

21.09.2022 | Automobilelektronik + Software | Gastbeitrag | Online-Artikel

Cybersecurity und das Risiko des autonomen Fahrens

Viele träumen von der Bequemlichkeit, die das autonome Fahren den Verkehrsteilnehmern verheißt. Doch bevor das System in die Praxis umgesetzt wird, müssen wichtige Sicherheitsaspekte implementiert werden.

Explainable Artificial Intelligence

19.09.2022 | Künstliche Intelligenz | Gastbeitrag | Online-Artikel

Erklärbare KI macht nachhaltige Geldanlagen transparent

Künstliche Intelligenz und Nachhaltigkeit bilden bei Geldanlagen eine spannende Symbiose. Das gilt vor allem für Explainable Artificial Intelligence. Die Lösung durchleuchtet maschinelle Lernmodelle der Finanzbranche und hilft, die Nachfrage nach ESG-gerechten Produkten zuverlässig zu bedienen.

Künstliche Intelligenz Finanzbranche

14.09.2022 | Bank-IT | Im Fokus | Online-Artikel

Datenqualität hemmt Machine-Learning-Projekte in Banken

Machine Learning als Teil der Künstlichen Intelligenz wird schon lange in der Finanzindustrie als Instrument für eine schnellere Automatisierung von Prozessen und mehr Kosteneffizienz gepriesen. Doch diese Hoffnungen erfüllen sich nicht überall. Oft hakt die Umsetzung an unzureichenden Daten.

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