Studie – Fraud in ERP-Systemen

Im Rahmen des Forschungsprojekts „DeepScan“ werden wir potentielle Anomalien, Betrugsmöglichkeiten und Datenmanipulationen in ERP-Systemen analysieren.
Hierbei sind wir auf Ihre Hilfe und Insights angewiesen.

Durch eine Beteiligung an unserer Studie im Januar/Februar 2019 sichern Sie sich die Auswertungsergebnisse und erhalten so, wertvolle Einblicke auch für Ihr Unternehmen.

Wir freuen wir uns sehr über eine Kontaktaufnahme über das folgende Formular:

Die erhobenen Daten werden selbstverständlich anonymisiert behandelt.

Kostenloses Fachbuch: eStandards einfach einführen

In den letzten drei Jahren hat der Lehrstuhl für BWL und Wirtschaftsinformatik von Prof. Axel Winkelmann im Forschungsprojekt Komplex-e zentrale Fragestellungen der Einführung elektronischer Standards in einem interaktiven Online-Tool beantwortet. Die Projektergebnisse stehen nun in form eines kostenfreien Fachbuchs zur Verfügung. „Kostenloses Fachbuch: eStandards einfach einführen“ weiterlesen

Projektstart: Maschinelles Lernen zur automatisierten Erkennung von IKT-Sicherheitsvorfällen und Manipulationsversuchen

Ziel des Verbundvorhabens DeepScan ist die Untersuchung von Methoden des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenzen zur automatisierten Erkennung von Sicherheitsvorfällen und Manipulationsversuchen in Unternehmenssoftware. Dabei soll unter anderem eine sogenannte „Machine Learning Toolbox“ entstehen, die eine automatische Erkennung von Anomalien und Manipulationsversuchen erlaubt.

Projektkonsortium:

Universität Würzburg

Prof. Dr. Axel Winkelmann
Lehrstuhl für BWL und Wirtschaftsinformatik

Prof. Dr. Andreas Hotho
Lehrstuhl für Informatik VI – DMIR Research Group

TGS Audit & Tax GmbH

datenschutz süd GmbH

godesys AG

Das Bundesministerium Bundesministerium für Bildung und Forschung unterstützt das Vorhaben im Rahmen der Richtlinie zur Förderung von Forschungsvorhaben zur automatisierten Analyse von Daten mittels Maschinellen Lernens im Rahmen des Förderprogramms „IKT 2020 – Forschung für Innovationen“ des Bundesministeriums für Bildung und Forschung.

Ausführliche Projektbeschreibung:

„Projektstart: Maschinelles Lernen zur automatisierten Erkennung von IKT-Sicherheitsvorfällen und Manipulationsversuchen“ weiterlesen