Auflistung nach Autor:in "Sunyaev, Ali"
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- ZeitschriftenartikelArtificial Intelligence as a Service(Business & Information Systems Engineering: Vol. 63, No. 4, 2021) Lins, Sebastian; Pandl, Konstantin D.; Teigeler, Heiner; Thiebes, Scott; Bayer, Calvin; Sunyaev, Ali
- KonferenzbeitragBewertung und Klassifikation von Bedrohungen im Umfeld der elektronischen Gesundheitskarte(INFORMATIK 2008. Beherrschbare Systeme – dank Informatik. Band 1, 2008) Sunyaev, Ali; Huber, Michael J.; Mauro, Christian; Leimeister, Jan Marco; Krcmar, HelmutDieser Beitrag identifiziert und klassifiziert mögliche Angreifer und Angriffe rund um die Einführung der neuen elektronischen Gesundheitskarte bzw. rund um die Telematik-Infrastruktur in Deutschland aus sicherheitstechnischer Perspektive. Dadurch soll mehr Transparenz zur IT-Sicherheit für Patienten und Leistungserbringer geschaffen und mögliche Sicherheitslücken identifiziert wer- den, um projekt-begleitende Lösungen rechtzeitig vor der flächendeckenden Einführung der elektronischen Gesundheitskarte erarbeiten zu können. Die vorgeschlagene Klassifikation der Bedrohungen wird in der Test- und Modellregion Ingolstadt als Teil der begleitenden Sicherheitsevaluation angewendet.
- ZeitschriftenartikelBISE Student(Business & Information Systems Engineering: Vol. 64, No. 6, 2022) Sunyaev, Ali; Weinhardt, Christof; Aalst, Wil; Hinz, Oliver
- ZeitschriftenartikelCall for Papers, Issue 3/2024(Business & Information Systems Engineering: Vol. 64, No. 4, 2022) Sunyaev, Ali; Fürstenau, Daniel; Davidson, Elizabeth
- ZeitschriftenartikelDatenmarktplätze für Künstliche Intelligenz im Gesundheitswesen: Potenziale, Herausforderungen und Strategien zur Bewältigung(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 59, No. 6, 2022) Guse, Richard; Thiebes, Scott; Hennel, Phil; Rosenkranz, Christoph; Sunyaev, AliDas Training von Künstliche Intelligenz (KI)-Modellen, die auf maschinellem Lernen (ML) beruhen, erfordert eine große Menge qualitativ hochwertiger Daten. Besonders im Gesundheitswesen mit seinen hochsensiblen Daten und hohen Anforderungen an den Datenschutz besitzen einzelne Akteur:innen oft jedoch nicht ausreichend hochwertige Daten. Datenmarktplätze für KI zielen darauf ab, dieses Problem zu lösen, indem sie Datenanbieter und Datenkonsumenten miteinander verbinden und den Handel von Daten ermöglichen. Allerdings haben sich Datenmarktplätze im Gesundheitswesen, trotz erster technischer Konzepte und einiger Pilotprojekte, bisher noch nicht erfolgreich durchsetzen können. Im Rahmen der vorliegenden Studie wurden daher Interviews mit einer Reihe von relevanten Expert:innen und Akteur:innen durchgeführt, um Potenziale, Herausforderungen und mögliche Strategien zur Bewältigung der Herausforderungen zu identifizieren. Die Ergebnisse der Studie verdeutlichen anhand der drei Dimensionen des Technology-Organization-Environment-Frameworks spezifische Potenziale von Datenmarktplätzen für KI im Gesundheitswesen, aber gleichzeitig auch eine Reihe von Herausforderungen, die es zu adressieren gilt. Die erarbeiteten Bewältigungsstrategien liefern hierbei erste Ansätze zur Beseitigung der identifizierten Herausforderungen, zeigen jedoch auch die Notwendigkeit der weiteren Forschung auf diesem Gebiet auf. Training artificial intelligence (AI) models requires a large amount of high-quality data. However, especially in healthcare with its highly sensitive data and high privacy requirements, individual stakeholders often do not own sufficient high-quality data. Data marketplaces for AI aim to solve this problem by connecting data providers and data consumers and enabling data trading. However, despite initial technical concepts and some pilot projects, data marketplaces have not yet been successful in the healthcare sector. Within this study, expert interviews were therefore conducted with a number of relevant experts and stakeholders to identify potentials, challenges and possible strategies for overcoming the challenges. Based on the three dimensions of the technology, organization and environment framework, the results of the study highlight specific potentials of data marketplaces for AI in healthcare, but at the same time also a number of challenges that need to be addressed. The mitigation strategies developed here provide initial approaches for eliminating the challenges identified, but also highlight the need for further research in this area.
- ZeitschriftenartikelDesign Principles for Systematic Search Systems: A Holistic Synthesis of a Rigorous Multi-cycle Design Science Research Journey(Business & Information Systems Engineering: Vol. 61, No. 1, 2019) Sturm, Benjamin; Sunyaev, AliRigorous systematic literature searches are often described as complex, error-prone and time-consuming because of a prevailing lack of adequate technological assistance. Nonetheless, one of the first steps when conducting a rigorous literature review is finding an appropriate literature sample. The quality of this literature sample is an important factor for the overall quality of the literature review. This article investigates how to design innovative IT systems that effectively facilitate systematic literature searches. Applying the design science research paradigm, the research method consists of multiple design cycles of artifact development, evaluation, and refinement. In doing so, six design principles are derived that intend to increase the comprehensiveness, precision, and reproducibility of systematic literature searches. The results could be helpful for research and practice. The derived design knowledge builds a foundation for future research on systematic search systems and enables new methodological contributions. The results could also guide the development of innovative search systems and features that, eventually, increase the quality and efficiency of information accumulation in different contexts.
- ZeitschriftenartikelDesign Principles for Systematic Search Systems: A Holistic Synthesis of a Rigorous Multi-cycle Design Science Research Journey(Business & Information Systems Engineering: Vol. 61, No. 1, 2019) Sturm, Benjamin; Sunyaev, AliRigorous systematic literature searches are often described as complex, error-prone and time-consuming because of a prevailing lack of adequate technological assistance. Nonetheless, one of the first steps when conducting a rigorous literature review is finding an appropriate literature sample. The quality of this literature sample is an important factor for the overall quality of the literature review. This article investigates how to design innovative IT systems that effectively facilitate systematic literature searches. Applying the design science research paradigm, the research method consists of multiple design cycles of artifact development, evaluation, and refinement. In doing so, six design principles are derived that intend to increase the comprehensiveness, precision, and reproducibility of systematic literature searches. The results could be helpful for research and practice. The derived design knowledge builds a foundation for future research on systematic search systems and enables new methodological contributions. The results could also guide the development of innovative search systems and features that, eventually, increase the quality and efficiency of information accumulation in different contexts.
- ZeitschriftenartikelEditorial(it - Information Technology: Vol. 61, No. 5-6, 2019) Schlieter, Hannes; Sunyaev, Ali; Breitschwerdt, Rüdiger; Sedlmayr, MartinArticle Editorial was published on October 1, 2019 in the journal it - Information Technology (volume 61, issue 5-6).
- KonferenzbeitragDie elektronische Gesundheitskarte und Sicherheitsaspekte: Ein Vorschlag zur entwicklungsbegleitenden Sicherheitsevaluation aus Anwendersicht(Informatik 2007 – Informatik trifft Logistik – Band 2, 2007) Sunyaev, Ali; Leimeister, Jan Marco; Schweiger, Andreas; Krcmar, HelmutDieser Beitrag schlägt ein Vorgehen für eine frühzeitige Sicherheitsevaluation der elektronischen Gesundheitskarte aus technischer, organisatorischer und ökonomischer Perspektive zur Begleitung der Feldtests vor. Dadurch sollen mögliche Fehler und Schwachstellen in den Prozessen rund um die eGK rechtzeitig identifiziert und behoben werden. Das in diesem Beitrag vorgeschlagene Vorgehen wird in der Testregion Ingolstadt erprobt werden.
- ZeitschriftenartikelElektronische Gesundheitskarte: Sicherheitsbetrachtung der deutschen Telematikinfrastruktur(HMD Praxis der Wirtschaftsinformatik: Vol. 48, No. 5, 2011) Knipl, Stefan; Sunyaev, AlienNeu erfasste medizinische Daten sind mehrheitlich digital, aber auch ältere Daten werden digitalisiert. Auch in diesem Bereich findet Vernetzung statt. Das größte, derartige Projekt stellt in Deutschland die verpflichtende Einführung der elektronischen Gesundheitskarte und der damit verbundenen Telematikinfrastruktur dar. Die dokumentenbasierte technische Sicherheitsanalyse von 15 potenziellen Problemen der Telematikinfrastruktur hat zum Ergebnis, dass die Ausnutzung nur eines Problems nicht zu einer Offenlegung von medizinischen Daten führt, sondern dass dazu eine Verkettung mehrerer Einzelangriffe vorliegen muss.
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