Ich bin wissenschaftliche Mitarbeiterin am Lehrstuhl IT-Sicherheit. Ich habe einen Master-Abschluss in Digitalen Kommunikationsnetzen von der Universität Leeds im Vereinigten Königreich, wo ich an einer Studie mit dem Titel "Congestion Testbed for Low Power and Lossy Networks" geforscht habe. Später setzte ich mein Studium fort und erwarb einen Master-Abschluss in Betriebswirtschaft (MBA) an der EIDHI International University in den USA. Außerdem habe ich mehrere Jahre lang in der Industrie gearbeitet. Mein Fachwissen umfasst Beratung, Implementierung und Projektmanagement in verschiedenen Bereichen, darunter Public Key Infrastructure (PKI), Netzwerksicherheit und Internet of Things (IoT). Ich habe Zertifizierungen in CCNA R&S, CCNA Security und NSE Fortinet.

Mein Forschungsbereich konzentriert sich auf Intrusion Detection Systems (IDS) für kritische Infrastrukturen, insbesondere auf die Anwendung von Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) und des maschinellen Lernens (ML) auf die Verkehrsanalyse.

Ich bin an dem Projekt KISS_KI beteiligt. Unser Ziel ist es, selbstlernende Angriffserkennungsalgorithmen für die Netzwerküberwachung in Industrieanlagen von Wasserversorgungsunternehmen zu entwickeln und zu testen. Um dies zu erreichen, konzentriere ich mich auf die Evaluierung und Verfeinerung unseres auf künstlicher Intelligenz (KI) basierten basierten Angriffs- und Anomalieerkennungssystems. Dieser Prozess ermöglicht es uns, optimale Ergebnisse bei der Erkennung potenzieller Bedrohungen für kritische Infrastrukturen zu erzielen.