ÖIAT Research & Innovation

Das Österreichische Institut für angewandte Telekommunikation (ÖIAT) setzt sich seit mehr als 20 Jahren für einen kompetenten, sicheren und verantwortungsvollen Umgang mit digitalen Medien ein. Gemeinsam mit Partnern forschen wir zu aktuellen Themen aus der digitalen Welt. Auf dieser Seite geben wir einen Einblick in vergangene und aktuelle Forschungsprojekte

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Problematische Dropshipping-Händler aus Österreich/Deutschland

2023/05 – 2023/11
Konsumentenschutz Online-Shopping

Mehr und mehr Konsument:innen tätigen Bestellungen über sogenannte Dropshipper. Gleichzeitig steigt auch das Beschwerdeaufkommen bei der Internet Ombudsstelle und der Watchlist Internet an. Mittels Testbestellungen werden ausgewählte problematische Dropshipping-Händler aus Österreich und Deutschland überprüft. Die Ergebnisse werden in einer Studie aufbereitet, damit Konsumentenschutzeinrichtungen fundiert vor Anbietern warnen können.

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Künstliche Intelligenz und Konsumentenschutz

2021/10 – 2022/09
Konsumentenschutz Künstliche Intelligenz

Das Projekt "Künstliche Intelligenz und Konsumentenschutz" widmet sich übergeordnet der Fragestellung auf welche Art und Weise Akteur:innen des Konsumentenschutzes zum Thema Künstliche Intelligenz (KI) gefordert sind.

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SINBAD - Sicherheit und Prävention vor organisiertem Internet-Bestellbetrug für Anwender durch Maßnahmen der Digitalen-Forensik

2020/10 – 2022/09
Betrug Betrugsdetektion Online-Shopping

Das Projekt SINBAD vertieft die zielgerichtete Erforschung von wesentlichen Faktoren des Bestellbetrugs aus einer Multi-Stakeholder Perspektive. Im Projekt werden poraktiv neu registrierten Domains der DACH-Region überprüft und Analysen zu Fake-Shop-Baukastensysteme, Preis- und Produktkategorien, Kundenadressierung über Social Media-Werbung und Clusterbildungen bei Fake-Shops durchgeführt. Ziel des Projekts ist es, Verbraucher mit evidenzbasierten Präventionsmaßnahmen und Warnungen vor Ort zu schützen.

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CyberSec - Cybersecurity für KMU

2021/09 – 2022/03
Cybersicherheit Internetkriminalität KMU

Cybercrime ist eine wachsende Bedrohung für KMU in Österreich, gegen die technischer Schutz und konventionelle Schulungen nicht die gewünschte Wirkung erzielen – denn der „Faktor Mensch“ bleibt die größte Schwachstelle bei Cybersecurity-Maßnahmen. Im Projekt CyberSec werden daher Methoden und Tools der Cybercrime-Simulation entwickelt, die die Stärkung des Know-How von Mitarbeiter:nnen in den Mittelpunkt rücken.

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PRIMMING - Monitoring von Preisdiskriminierungen bei personalisierter Preisgestaltung im E-Commerce durch Machine-Based Learning

2019/10 – 2022/03
Diskriminierung & Bias Dynamic Pricing Online-Shopping

In PRIMMING soll der Nachweis von Preisdiskriminierung und personalisierter Preisgestaltung über die Entwicklung eines Untersuchungsrahmens erbracht werden, in dem Personas, deren Verhalten und Szenarien modelliert und diese automatisiert in kontrollierten Messungen abgefragt, sowie mit einer Kontrollgruppe aus EchtbenutzerInnen verglichen werden. Das Ziel ist, Formen und Verbreitung dynamischer Preisgestaltung in Österreich empirisch nachzuweisen, und in diesem Zusammenhang auftauchende Ausprägungen von Diskriminierungen mit Fokus auf Geschlecht zu dokumentieren.

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Identitätsdiebstahl - Die Folgen für Betroffene und wie ihnen geholfen werden kann

2021/09 – 2022/02
Betrug Betrugsdetektion Konsumentenschutz

Identitätsdiebstahl hat Konjunktur, es betrifft Unternehmen und Konsument:innen. Im Jahr 2019 gaben bereits rund elf Prozent der Österreicher:innen an, dass sie schon einmal von Identitätsdiebstahl betroffen waren. Die Konsequenzen für Einzelne können massiv sein, denn die gestohlenen Daten werden für kriminelle Aktivitäten genutzt. Im Rahmen einer Studie wird das Phänomen „Identitätsdiebstahl im Internet“ aus Konsument:innen-Perspektive analysiert und relevante offene Fragestellungen sowie mögliche Handlungsansätze identifiziert.

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DETECT - Echtzeitschutz gegen Fake-Shops durch Community-Driven AI

2020/12 – 2021/11
Betrug Betrugsdetektion Gamification Online-Shopping

Ziel von DETECT ist es, den Fake-Shop Detector durch Gamification zu einem Community Tool zu machen, das bei der Aufdeckung von Internetbetrug unterstützt. Erprobt werden soll, wie die Benutzer:innen spielerisch dazu animiert werden können, wichtige Aufgaben im Fake-Shop Detection Lifecycle zu übernehmen, wie etwa den Überprüfungsprozess durch Beantwortung simpler Fragen zu begleiten.

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MAL2 - MAchine Learning Detection of MALicious Content

2019/01 – 2020/12
Betrug Betrugsdetektion Künstliche Intelligenz Online-Shopping

Im Projekt MAL2 (MAchine Learning detection of MALicious content) werden neuronale Netze und unüberwachtes Lernen zur automatischen Erkennung von a) betrügerischen Fake-Shops und b) bösartigen Android-Apps (PHAs) eingesetzt und tragen so zu einer besseren Prävention von Cyberkriminalität bei.

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KOSOH - KOnsumentInnenSchutz im Online-Handel

2018/09 – 2020/08
Betrug Betrugsdetektion Künstliche Intelligenz Online-Shopping

Ziel des KOSOH Projektes ist es das intrinsische Wissen der Fachexperten des ÖIAT in der manuellen Erkennung von Fake-Shops durch einen strukturierten Prozess zu fassen und mit Hilfe von technisch-wissenschaftlichen Methoden aus den Bereichen des Machine-Learning mit Neuronalen Netzen zur automatischen Klassifizierung von Webseiten auf Grund der Ähnlichkeit ihrer Sourcecode Merkmale (CSS, DOM, Javascript, referenzierte Medien, usw) sowie durch Verfahren der automatischen Identifikation von Gütesiegeln durch Bildanalyseverfahren, verstärkt zu automatisieren.

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Online-Bewertungen - Informationen zu rechtlichen Fragen rund um Bewertungsplattformen

2019/11 – 2020/06
Konsumentenschutz Online-Shopping

Mehr und mehr Konsumentinnen und Konsumenten nützen Bewertungsplattformen. Einerseits stützen sich Konsument:innen bei ihren Kaufentscheidungen zunehmend auf die Bewertungen und Empfehlungen anderer Konsument:innen. Andererseits geben Konsumentinnen und Konsumenten zunehmend auch selbst ihre Erfahrungen mit Produkten um Dienstleistungen wieder, um anderen Konsument:innen eine Hilfestellung bei deren Kaufentscheidung zu geben oder etwa auch um bei negativen Erfahrungen „Luft abzulassen“. Im Projekt werden rechtliche Fragen im Zusammenhang mit Bewertungsplattformen beantwortet und Konsument:innen praktische Tipps für die Nutzung von Bewertungsplattformen gegeben.

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